• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.1-14
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• 2009

본 연구에서는 한정 용량 차량 경로탐색 문제(CVRP, Capacitated Vehicle Routing Problem)에서 이분 시드 검출 방법(Bisection Seed Detection)을 이용한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 improved sweep 알고리즘을 이용해서 초기 클러스터를 구성한다. 2단계에서는 1단계에서 얻은 각 클러스터에 대하여 이분 시드 검출 법을 이용해서 seed 노드를 선택하고, regret 값에 따라 각 경로에 고객 노드들을 삽입 함으로서 차량 이동 경로를 생성한다. 3단계에서는 tabu 탐색 방법과 노드 교환 알고리즘(node exchange algorithm)을 이용하여 2단계에서 얻어진 각 경로를 더욱 향상 시킨다. 본 논문의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 비교적 빠른 시간 내에 최적 근사 값을 얻을 수 있음을 보였으며, 이는 빠른 실행 시간을 요구하는 실 업무에 유용하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.661-667
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• 2005

본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권8호
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• pp.621-629
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• 2020

탑재 장비의 위치 결정 문제는 감항, 성능, 정비성, 환경요구사항 등의 다양한 기준을 고려해야 하는 복잡한 문제이다. 항공기의 기능이 복잡해짐에 따라 필요한 장비가 증가하고 있으며, 무인항공기는 조종사를 대신할 장비의 탑재로 더 많은 장비가 장착된다. 문제의 복잡성, 대상 장비의 수량 증가, 제한된 개발 기간 등으로 인하여 장비의 배치 결정은 설계자의 직관과 경험에 의존하는 부분이 크다. 최적화를 위해서는 정량적인 기준으로 평가가 필요하나 안전, 성능, 정비성 등의 기준은 정량적인 비교가 어렵거나 대상이 제한적인 한계가 있다. 본 연구에서는 장비의 장착과 정비를 고려하고 배치 모델을 순회판매원 문제로 단순화하고, 장비 간 연결 케이블의 중량이 최소가 되도록 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 결과를 전역 계산 결과와 비교하였을 때 더 적은 소요 시간으로 동일한 결과를 얻을 수 있었으며, Heuristic과 비교하여 개선됨을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권2호
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• pp.181-190
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• 2014

무인항공기(UAV)를 이용하여 효율적인 감시정찰을 수행하기 위해서는 센서의 고성능, 다중화와 함께 운용상황에 맞는 최적화된 비행경로계획이 요구된다. 이뿐만 아니라 시스템 개발 또는 임무운용 전 임무 효용성 평가, 평시와 전시에 빠른 작전 결정을 위해서는 임무를 가시화할 수 있는 가시화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 STK(Systems Tool Kit)와 MATLAB을 통합한 임무 가시화 및 분석 도구를 개발하고 이를 통하여 UAV 감시정보정찰(ISR; Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무분석을 수행하였다. 개발된 임무분석 도구에는 비행최적화 뿐만 아니라 장애물 회피 알고리즘, FoM(Figure of Merit) 분석 알고리즘이 적용되어 최적의 임무계획이 가능하도록 하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.24-33
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• 1990

한 대의 자동차에는 많은 용접자들이 분포하므로 각 로보트에 할당되는 용접점의 수가 커지는데, 전체 공정에서 용접 작업이 차지하는 시간을 줄이기 위해서 용접 순서를 적절하게 계획할 필요성이 있다. 본 논문에서는 점 용접용 로보트의 효과적인 교시를 위한 오프라인 프로그래밍 방법을 제안한다. 이는 용접 로보트와 작업 대상물과의 충돌을 고려하여, 충돌 회피를 보장하며 최단 거리를 갖는 용접 순서를 계획하는데에 고전적인 TSP 알고리듬을 변형하여 적용한 것으로서 자동차 용접 작업에 응용한다. 또한 작업을 계획아는데에 필요한 모델 데이터로 기존의 일반적인 CAD 시스템과 그의 데이터를 이용할 수 있도록 하므로써, 데이터 베이스의 구축을 한층 용이하고 또 정교하게 할 수 있다록 한다. 자동차 생산 공정의 한 예에 본 교시 방식을 적용하므로써, 이의 효율성을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권7호
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• pp.666-673
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• 2008

정확도 높은 위성전파항법 시스템의 구축을 위해서는 지상국과 우주궤도 상의 각 전파항법 위성 간의 데이터 통신을 통하여 각 위성 시스템의 상태 모니터링, 궤도 보정, 상호 무결성 판정 작업 등이 필수적이다. 제한된 소수의 지상국 안테나로 다수의 위성을 추적해야 하기 때문에 지상국 안테나의 효율적인 사용을 위한 방위각과 앙각의 시간계획이 필요하다. 중궤도를 돌고 있는 전파항법 위성은 일정한 궤도를 공전하고 있지만 지구가 자전하고 있는 관계로 지구상을 동일한 궤적으로 통과하지 않기 때문에 매 순간 지상국 안테나의 추적 경로계획을 새롭게 짜야한다. 본 연구에서는 다중위성 추적을 위한 지상국 안테나의 최적 방위각 및 앙각 스케쥴을 찾기 위해서 강화학습 기법 중의 하나인 Q 학습 기법과 유전자 기법을 이용하여 최적 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 최적성을 검증하는 연구를 수행하였다.