• 한국국방경영분석학회지
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• 제24권2호
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• pp.117-129
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• 1998

This study is concerned with developing a heuristic for a web-based vehicle routing problem using mixed genetic algorithm(VRPMGA) which determines each vehicle route in order to minimize the transportation costs, subject to meeting the demands of all delivery points. VRP is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study aims to develop a mixed genetic algorithm by partitioned strategy which can give a good solution in comparatively brief time. The good features of the VRPMGA are, fristly, the ability of early convergence and, secondly, the capability of producing multiple, alternative, and near-optimal solutions. The VRPMGA is a useful algorithm that can be appliable to VRP and TSP. Finally, the computational test were performed using the benchmark problems and the proposed heuristic is compared with the other existing algorithms (COSA). The result of computational tests shows that proposed heuristic gives good solutions, in much shorter time, which are same as the best known solutions in the pervious research.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.302-305
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• 1996

In this paper, an optimal identification method using fuzzy-neural networks is proposed for modeling of nonlinear complex systems. The proposed fuzzy-neural modeling implements system structure and parameter identification using the intelligent schemes together with optimization theory, linguistic fuzzy implication rules, and neural networks(NNs) from input and output data of processes. Inference type for this fuzzy-neural modeling is presented as simplified inference. To obtain optimal model, the learning rates and momentum coefficients of fuzz-neural networks(FNNs) and parameters of membership function are tuned using genetic algorithm(GAs). For the purpose of its application to nonlinear processes, data for route choice of traffic problems and those for activated sludge process of sewage treatment system are used for the purpose of evaluating the performance of the proposed fuzzy-neural network modeling. The show that the proposed method can produce the intelligence model w th higher accuracy than other works achieved previously.

• 산업공학
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• 제14권2호
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• pp.111-119
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• 2001

A tandem AGV system is based on partitioning all the stations into non-overlapping single vehicle closed loops with additional stations provided as an interface between adjacent loops. For an efficient use of this configuration, it is required to solve the load routing problem(LRP), which is primarily based on the fact that a load may be handled by several vehicles and moved through several loops before it reaches its destination. In this paper, a heuristic based on genetic algorithm(GA) is first developed to solve LRP. The first model obtains the optimal route of each job and the optimal direction of each loop when the vehicle in each loop travels unidirectionally. The second GA model obtaines the optimal polling sequence of the empty vehicle in each loop, when the vehicle can move bidirectionally.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1389-1391
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• 1996

In this paper, we applies two methods - Genetic Algorithm(GA) and $A^*$ Algorithm - to find the optimal path in route guidance system. Under the assumption that the traveling costs of each link are given, the task to find the optimal path becomes very complicated problem if the number of nodes or links increase. Two well-known algorithms are modified to resolve the problem and the preliminary demonstration show both optimistic result and needs to improvement.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.75-80
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• 2016

This study proposes a efficient technology to control the optimal trajectory planning and real-time implementation method which can perform autonomous travelling for unmaned factory automation. Online path planning should plan and execute alternately in a short time, and hence it enables the robot avoid unknown dynamic obstacles which suddenly appear on robot's path. Based on Route planning and control algorithm, we suggested representation of edge cost, heuristic function, and priority queue management, to make a modified Route planning algorithm. Performance of the proposed algorithm is verified by simulation test.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.49-55
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• 2007

최근 원격교육, 디지털 콘텐츠 및 IPTV를 포함한 멀티미디어 데이터를 다수의 수신자들에게 멀티캐스트 전송기술을 이용하여 전송하는 방법들에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위하여 크게 소스기반의 트리 구성과 센터 기반의 트리 구성 방식의 프로토콜이 제안되고 있으며, 특히 센터 기반의 트리 구성시 RP (Rendezvous Point) 라우터를 선정하기 위한 여러가지 알고리즘들이 제안되었다. 주요 알고리즘들에서는 RP와 멤버들사이의 최대거리, 평균거리 및 예측거리 등의 measure를 이용하여 이의 값들을 최소화하는 라우터를RP로 지정한다. 본 논문에서는 메시 네트워크 하에서 소스 및 멤버들이 랜덤하게 지정되는 상황을 가정하는 경우 효율적인 RP 선정 알고리즘을 제안한다.

• 산업기술연구
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• 제21권A호
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• pp.231-240
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• 2001

U-turn and P-turn as well as left-turn restriction exist in real traffic network. the optimal route should be selected for considering these using shortest path algorithms. But, the traditional algorithms have some limitations to use for considering there. The objective of this paper is to modify Dijkstra algorithm in order to find the optimal path in real traffic network. The continuous three nodes are used to check turn-restrictions and exclude these from and optimal path. A virtual connection is used to consider U-turn and P-turn.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.137-147
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• 1999

지금까지 시내버스 노선계획에 관한 대다수의 연구는 개별노선에 대한 지엽적인 분석을 바탕으로 하고 있으나 본 연구에서는 각 노선의 개별적 고려가 아닌 네트워크 차원의 최적화를 위한 노선계획 방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 계획가적 관점에서 버스이용자를 포함한 모든 통행자는 최단경로로 통행하기를 희망한다는 기본 전제하에 각 기종점의 최단경로로 구성된 대안 노선망을 도출하고 matrix 형태의 집합개념을 도입한 Set Covering 이론을 적용하여 노선공급수준을 축소하였다. 또한 노선축소과정에서 지금까지 부수적 통행요소로 인식되어온 환승을 활용하여 통행수요를 만족하는 최소규모의 노선망을 도출하였다. 본 연구는 고정수요를 가정하는 기존 연구와 달리 통행자 행태를 반영한 최적 노선망을 도출하기 위하여 시내버스 노선망 대안에 대한 가변수요를 구현하였다. 따라서 본 연구를 통하여 자가용이용자와 버스이용자로 구성된 전체 네트워크의 통행비용을 최소화하며 서비스 제공규모를 최소화하는 최적 시내버스 노선망을 도출하였다. 연구결과 기존연구와 비교하여 서비스 공급수준을 축소할 뿐 아니라 통행자의 행태를 고려한 해를 도출함으로써 현실성을 제고하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.587-595
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• 2008

1960년대부터 최근까지 버스 이용자들의 편의를 증진시키며 버스운영 측면에서 불필요한 운행을 최소화하기 위한 버스운행계획 최적화에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 2000년 이후 ITS의 일환으로 버스 운행계획 최적화를 통한 운행관리와 정보제공 측면에서 그 중요성이 대두됨에 따라 과학적인 기반 하에 합리적인 버스운행계획 수립을 위한 연구가 더욱 활발히 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 버스운행계획 수립을 위해 구간 및 정류소 단위의 운행이력, 버스이용수요 등 세부자료를 활용하여 DTR 및 DTRC 모형에 따라 버스운행계획을 수립하였고 기점 및 정류소 단위의 timetable을 작성하였다. 모형 검증을 위해 서울시 472번 간선노선을 대상으로 BMS, 교통카드 등의 수집 자료를 활용하여 운행계획을 수립하고, 모형에 사용된 파라미터와 가정들에 대한 신뢰성 확보를 위하여 민감도 분석을 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.91-99
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• 2019

기존의 Node-to-Node기반 최적경로탐색은 기점노드에서 모든 종점노드도착조건이 성립되는 가정으로 구축되었다. 최근 적응적 경로탐색의 등장으로 Node-to-Node 경로탐색은 최적해를 도출하지 못하는 한계가 존재한다. 따라서 교통정보를 링크에서 실시간 반영하기 위한 Node-to-Link(또는 Link-to-Node; NL) 문제에 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 Node-to-Link의 최적 해법을 구축하는 방안으로서 링크표지와 비가산성경로비용이 존재하는 네트워크를 가정한다. 링크표지는 회전페널티가 존재하는 교차지점에서 네트워크의 원형을 유지하게 한다. 비가산성경로비용의 포함은 최적경로를 도출하기 위해서 M-유사경로의 열거를 필요로 한다. 본 연구는 진입링크기반 네트워크 변형기법에서 링크표지를 통하여 루프를 통제하며 최종링크까지 최적해를 보장하기 위한 방향삭제와 회전금지를 제안하였다. 사례연구를 통해 제안된 방법이 경험적 최적해를 도출하는 것으로 파악되었다. 향후 대규모 네트워크에서 검증작업의 필요성을 언급하며 마무리 하였다.