• 보존과학연구
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• 통권32호
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• pp.123-136
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• 2011

우리나라에는 지중흰개미의 일종인 큐슈흰개미 1종이 분포하고 있으며, 흰개미 피해가 발견되었을 경우 훈증처리, 토양처리, 방충방부처리, 흰개미 군체제거시스템 등 4가지 방법을 적용하여 방제하고 있다. 그러나 점차적으로 흰개미에 의한 피해가 증가하고 있으므로 흰개미 피해가 심각한 미국, 일본 등 다른 나라의 피해 현황 및 방제 방법에 대해서도 조사할 필요가 있다. 본 고에서는 1950년경부터 흰개미 피해가 발생한 미국을 중심으로 흰개미 분포 현황 및 방제 체계에 대해 살펴보고자 한다. 미국에는 지중흰개미, 건재흰개미, 습재흰개미 등 다양한 종류의 흰개미가 분포하고 있어, 우리나라에 비해 흰개미에 의한 피해가 더 심하게 발생한다. 따라서 흰개미 피해를 조사하고 적절한 방제방법을 선택하는 것이 중요한데, 그 과정은 흰개미 피해 조사, 화학적 방제처리(토양 약제 처리, 흰개미 군체제거시스템), 건축물 유지보수, 주기적인 모니터링의 순서로 이루어진다. 그리고 분포하는 흰개미의 종류가 다양하기 때문에 흰개미 피해로부터 방제작업을 진행할 때도 흰개미의 특성을 고려하여 각각 다르게 적용된다. 지중흰개미에 의한 피해가 발견되었을 경우에는 건축물에 대한 기피성 또는 비기피성 살충제를 이용하여 처리하거나 흰개미 군체제거시스템을 이용하여 처리한다. 반면, 건재흰개미에 의한 피해가 발생한 경우에는 훈증처리,열처리 등을 통해 방제하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.193-199
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• 2005

휴리스틱 알고리즘 연구에 있어서 중요한 분야 중 하나가 강화와 다양화의 조화를 맞추는 문제이다. 개미 집단 시스템은 최근에 제안된 조합 최적화문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 기법으로, 그리디 탐색과 긍정적 보상에 의한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존 개미집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화 전략과 다양화 전략으로 나누어진 엘리트 전략을 통해 집단간 긍정적 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 그리고, 이 제안된 엘리트 전략에 의한 다중 집단 상호작용 개미 모델을 순회판매원문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존 개미집단 시스템과 비교한다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.709-712
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• 2010

본 논문은 개미군락최적화 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 설계최적화에 대한 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 트러스의 설계최적화를 수행하기 위하여 구조물의 중량을 최소화하는 것을 목적 함수로 하고 구조물에서 발생하는 응력과 변위의 허용치를 초과하지 않는 것을 구속조건으로 이용하였다. 본 연구에서는 개미군락알고리즘을 구조물의 최적화에 적용하기 위하여 외판원문제(travelling salesman problem: TSP)를 재 정의하는 방법을 사용하였으며 최대-최소개미시스템(max-min ant system)을 도입하여 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 이때 이산화 된 설계변수를 사용하였으며 구속조건을 처리하기 위해서 벌점함수를 사용하였다. 본 연구를 통하여 개미군락최적화 알고리즘은 구조최적화에 그 적용 가능성이 높았으며 전통적인 최적검색 기법의 새로운 대안으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.15-19
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• 2004

개미군락시스템 (Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 방문한 도시간의 거리와 해당 에지의 방문 횟수를 이용하여 페로몬을 부여한다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.244-246
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• 2002

진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경 적응력이 강하고 최적의 상태를 유연하게 유지하는 하드웨어 설계 기법이나 회로가 복잡해질수록 진화가 어려워지는 문제로 인해 활용이 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 많은 연구 중 회로 진화 과정 분석을 위한 방법으로 개미집단 시스템을 제안한다. 경로 최적화 알고리즘인 개미집단 시스템을 적절히 변형하여 진화 하드웨어에 적용시키는 방법을 제안하고 이를 실험으로 확인하였으며, 실험 결과 하드웨어의 진화 과정을 관찰할 수 있었고, 목표 하드웨어의 해공간 특성이 페로몬으로 분포하고 있음도 관찰할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.751-756
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• 2003

개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.147-152
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• 2008

개미 시스템(Ant System)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 개미 시스템을 이용한 멀티캐스트 라우팅 방법을 제안한다. 멀티캐스트 라우팅은 하나의 송신자에서 다수의 수신자로 데이터를 전송하는 것으로 스타이너 트리(Steiner Tree)를 구성해 문제를 해결할 수 있다. 하지만, 멀티캐스트 라우팅 문제는 모든 노드를 방문하는 순회 판매원 문제와 접근법이 다르므로, 순회 판매원 문제를 해결하기 위한 개미 시스템의 전략을 수정한 엘리트 에이전트에 의한 개미 멀티캐스트 라우팅 모델을 제안한다. 이 모델은 이웃노드를 선택할 경우 해당 에지와 선택될 다음노드의 전체 비용까지 모두 고려해 이웃노드를 선택한다. 또한, 엘리트 에이전트에 의해 선택된 에지에 대해서는 추가 페로몬 갱신을 수행한다. 이러한 전략을 통해 제안한 모델의 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.315-322
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• 2006

개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제 중의 하나인 방문 판매원 문제에(Traveling Salesman Problem, TSP) 간단하게 응용할 수 있고 좋은 결과를 보여주었으며 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 에지 검색은 검색된 에지를 이용하여 문서 분류, 문자 인식, 얼굴 인식 등과 같은 분야에서 다양하게 응용될 수 있다. 기존의 연산자 위주의 에지 검색 기법들은 에지를 명확하게 검색한다고 해도 이 검색 결과를 이용하여 다음 단계의 영상처리를 위해서는 그 목적에 맞도록 새로운 후처리 작업을 거쳐야 한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 개미 군락 시스템의 특성을 이용하여 에지의 명확한 검색뿐 아니라, 좀 더 안정적이고(robustness) 유연성을(flexibility) 갖는 에지 검색 기법을 제안하며 실제 디지털 영상에 적용하였을 때 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1-9
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• 2005

본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.1-3
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• 2004

본 논문에서는 Core Based Tree(CBT) 알고리즘과 개미 집단 알고리즘의 특성을 융합하여 Mobile Ad hoc Network(MANET)에 맞는 멀티캐스팅 알고리즘, Ad hoc network Multicasting with Ant System (ANMAS)을 제안한다. ANMAS는 개미 알고리즘의 간접적 정보 전달 및 평가 방법을 통해 멀티캐스팅에 필요한 위상정보를 수집하여 견고한 멀티캐스팅 그룹을 형성함으로서 기존의 알고리즘에 비해 효율적이며 실험결과를 통해 이를 확인할 수 있다.