• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.10 no.2
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• pp.35-48
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• 2008

In this paper, we propose a Dynamic Heuristic to reduce the number of node accesses and improve quality of path in the client-based navigation service. The Dynamic Heuristic is to use heuristic data from server that is calculated with traffic data. The server-based navigation service provides a path searched on server and transmits it to client, but we propose that server only provide heuristic data to client. The proposed client searches a path with heuristic transmitted data from server. We present a new algorithm for using Dynamic Heuristic in the path-finding. The algorithm bases Grid Based Path-Finding, and has minimum speed data of edges in grid. It removes several grids whose minimum speed is less than limited speed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.87-90
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• 2008

Dynamic Heuristic(DH) is not fixed data and is dynamically modified using transferred real time road data from server In this paper, we propose path-finding algorithm with Maximum Speed Dynamic Heuristic (DH-MAX) and do an experiment. The DH-MAX is to be used the highest speed as DH, in real map divided by same sire. And proposed algorithm searches path using the priority searching only of the fixed data, but also the highest speed with real time information. In the performance test, the quality of path is enhanced but the cost of searching is increased than $A^*$ algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1615-1622
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• 2009

Generally, the Terminal Based Navigation System(TBNS) used embedded road data searches a path that has less qualitative than The Center Based Navigation System(CBNS). TBNS has not used real time road data but it is recently able to use it with technique such as TPEG. However, it causes to increase a cost of exploring by using real time road data for improvement quality of a path, because of limited performance. In this paper, we propose a Dynamic Heuristic to improve quality of path in the TBNS. Dynamic Heuristic(DH) is not fixed data and is dynamically modified using transferred real time road data from server. In this paper, we propose path-lading algorithm with Maximum Speed Dynamic Heuristic (DH-MAX) and do an experiment. The DH-MAX is to be used the highest speed as DH, in real map divided by same size. And proposed algorithm searches path using the priority searching only of the fixed data, but also the highest speed with real time information. In the performance test, the quality of path is enhanced but the cost of searching is increased than A* algorithm.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.760-771
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• 1995

생산시스템에서의 스케쥴링에 관한 연구는 단일기계작업 스케쥴링으로부터 유연생산시스템(FMS)에 이르기까지 매우 광범위하게 이루어져 왔으며, 정수계획법, 동적계획법, Branch and Bound, PERT/CPM, 그리고 기타의 휴리스틱 기법등 많은 연구결과를 찾아볼수 있다. 그러나, 대부분의 연구는 소규모의 문제를 대상으로 이루어진 것으로 대규모의 현실세계 문제를 풀기에는 부적절한 것으로 판명되었다. 또한, 적용이 가능한 휴리스틱(Heuristic) 기법들도 현실세계와는 맞지 않는 많은 가정하에서 주어진 목적함수를 극대화하도록 개발되었기 때문에 현실적인 문제를 풀기 위해서는 각종 가정을 완화시킴으로써 휴리스틱을 현실에 적용하기 위한 또 다른 연구가 필요하게 되었다. 따라서, 이 연구에서는 새로운 휴리스틱을 개발하기보다는 기존의 휴리스틱 기법을 그대로 이용하면서 현실세계의 문제에서 발생하는 동적(dynamic) 스케쥴링과 재스케쥴링(rescheduling) 문제를 해결하는 시스템을 설계, 구현하는데 초점을 맞추고 있다. 특히, 데이터베이스 접근법을 사용함으로써, 가용자원의 수가 증감하거나 새로운 작업이 추가되는 등 기존의 가정을 상당부분 완화시킨 동적스케듈링 환경하에서도 재스케쥴링이 가능한 동적 재스케쥴링(dynamic rescheduling)시스템을 설계, 구현하였으며, 이의 세부기능을 보완하는 작업이 계속되고 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.10
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• pp.2477-2484
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• 1997

Best-first heuristic search algorithm, such as $A^{\ast}$ algorithm, are one of the most important techniques used to solve many problems in artificial intelligence. A common feature of heuristic search is its high computational complexity, which prevents the search from being applied to problems is practical domains such as route-finding in road map with significantly many nodes. In this paper, several heuristic search algorithms are concerned. A new dynamic weighting heuristic method called the pat-sensitive heuristic is proposed. It is based on a dynamic weighting heuristic, which is used to improve search effort in practical domain such as admissible heuristic is not available or heuristic accuracy is poor. It's distinctive feature compared with other dynamic weighting heuristic algorithms is path-sensitive, which means that ${\omega}$(weight) is adjusted dynamically during search process in state-space search domain. For finding an optimal path, randomly scattered road-map is used as an application area.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.2
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• pp.51-66
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• 1997

실시간 변화하는 교통상황을 파악하고 교통혼잡을 완화시키려는 각종 교통정책들을 개발하고 평가하기 위하여 동적 통행배정모형에 대한 연구가 지속되고 있으며 상당한 성과 를 이루고 있다. 그러나 이론적인 어려움과 계산량과 과다로 기존의 모형들은 대부분 단순 가로망을 대상으로 적용되어 왔으며 대규모 가로망에 적용하는 데는 상당한 어려움을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 실제 가로망에 쉽게 적용할 수 있는 휴리스틱 동적 통행배정모형을 개발하고 이를 해석할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 있다. 개발되는 모형은 변동부등식 (variational inequality)으로 구축되며 알고리즘은 휴리스틱 알고리즘(heuristic disagonalized algorithm)을 개발한다. 예제 가로망을 대상으로 개발된 모형을 평가하며 도출된 해가 Wrdrop의 균형해(equilibrium)임을 보인다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.111-122
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• 1995

전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.827-830
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• 2008

The Center Based Navigation System(CBNS) used real time road data searches an optimal path. The other hand, the Terminal Based Navigation System(TBNS) used embedded road data searches a path that has less qualitative than the CBNS. But the TBNS has been favored, because it has no additional fees. Generally, TBNS has not used real time road data but it is recently able to use it with technique such as TPEG. However, it causes to increase a cost of exploring by using real time road data for improvement qualify of a path, because of limited performance. We propose a path-finding algorithm using a Maximum peed Dynamic Heuristic to improve quality and reduce a cost of exploring. Proposed method is to use a maximum road speed of appropriate region as dynamic heuristic for path-finding.

• ETRI Journal
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• v.14 no.1
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• pp.23-39
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• 1992

본 논문에서는 기존의 정적인 스케쥴링 모델 즉, 그래프 이론, 정수 프로그래밍 그리고 휴리스틱 모델에 근거한 알고리즘들의 사례를 소개하고 분석하였으며 정적인 스케쥴링 알고리즘의 단점을 보완할 수 있고 고장허용구조를 지원할 수 있는 FAME 알고리즘을 제시하였다. FAME은 정적인 휴리스틱 알고리즘과 동적인 스케쥴링 알고리즘으로 구성되며 부하균형과 기억공간 크기 그리고 최소 통신비용 조건을 만족하고 태스크간 간섭비용을 도입함으로써 태스크간 통신 비용에 의해 나타날 수 있는 태스크들의 동시성 수행 정도의 감소를 방지할 수 있도록 하였다. 또한 기억공간 크기와 간섭비용의 조합은 테스크들이 일부 프로세서에만 할당되는 현상을 방지할 수 있다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.10
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• pp.2470-2476
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• 1997

We propose a new real-time search algorithm and provide experimental evaluation and comparison of the new algorithm with mini-min lookahead algorithm. Many other real-time heuristic-search approached often divide the problem space to several sub-problems. In this paper, the proposed algorithm guarantees not only the sub-problem deadline but also total deadline. Several heuristic real-time search algorithms such as $RTA^{\ast}$, SARTS and DYNORA have been proposed. The performance of such algorithms depend on the quality of their heuristic functions, because such algorithms estimate the search time based on the heuristic function. In real-world problem, however, we often fail to get an effective heuristic function beforehand. Therefore, we propose a new real-time algorithm that determines the sub-problem deadline based on the status of search space during sub-problem search process. That uses the cut-off method that is a dynamic stopping-criterion-strategy to search the sub-problem.