• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.147-150
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• 2000

본 논문은 단일설비로 다종제품을 생산하는 생산시스템에서 생산준비비용의 절감효과를 고려한 동적생산계획 모형을 다룬다. 이 모형에서 각 제품에 대한 수요는 유한계획기간에서 동적으로 발생하고 추후조달은 허용되지 않으며 투입자원은 한 종류가 사용된다. 또한, 생산기간마다 생산설비는 다종제품을 동시에 생산하고 이때 각 제품의 생산량은 전체 투입자원량의 일정비율로 생산된다. 이 모형에서 총비용은 생산준비 비용의 절감을 위한 투자비용, 생산준비비용, 각 제품별 재고유지비용으로 구성된다. 본 논문에서는 절감된 생산준비비용 하에서의 최적생산계획과 생산준비비용의 절감을 위한 최적투자액을 동시에 결정할 수 있는 휴리스틱 알고리즘를 제시한다. 또한, 선형 및 지수 감소함수 형태의 생산준비비용 절감함수 하에서 다양한 문제들을 대상으로 한 시뮬레이션 실험을 통해 제시한 휴리스틱 알고리즘의 효율성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.245-248
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• 2009

Recently, Many studies have been progressing to path-finding with dynamic information on the Terminal Based Navigation System(TBNS). However, the most of existing algorithms are based on $A{\ast}$ algorithm. Path-finding algorithms which use heuristic function may occur a problem of the increase of exploring cost in case of that there is no way determined by heuristic function or there are 2 way more which have almost same cost. In this paper, two abstract graph(AG) that are different method of construction, Homogeneous Node merging($AG^H$) and Connected Node Merging($AG^C$), are implemented. The abstract graph is a simple graph of real road network. The method of using the abstract graph is proposed for reducing dependency of heuristic and exploring cost. In result of evaluation of performance, $AG^C$ has better performance than $AG^H$ at construction cost but $AG^C$ has worse performance than $AG^H$ exploring cost.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.1_2
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• pp.95-101
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• 2004

The scheduling problem that maps independent tasks to heterogeneous resources in distributed computing systems is known as NP-complete［1］. GRID［2］ is an example of distributed systems that consisted of heterogeneous resources. Many algorithms to solve this problem have been presented［1,3,4,5］. The scheduling algorithm can be classified into static scheduling algorithms and dynmic scheduling algorithms. A dynamic scheduling algorithm can be used when we can not predict the priority of tasks. Moreover, a dynamic scheduling algorithm can be divided into on-line mode algorithm and batch mode algorithm according to the scheduling time［1,6］. In this paper, we propose a new on-line mode scheduling algorithm. By extensive simulation, we can see that our scheduling algorithm outperforms previous scheduling algorithms.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.30 no.4
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• pp.127-132
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• 2007

본 논문에서는 운송비용과 재고유지비용의 합을 최소화하는 것을 목적으로 유한 계획기간 동안의 수요를 충족시키는 동적 랏사이징 문제를 다룬다. 운송비용을 고려하는 기존의 랏사이징 모형들과는 달리 운송 트럭의 대수에 따라 계단형으로 운송비용이 증가하는 경우를 다루고 있다. 이 문제를 선형정수모형으로 모델링하며 그리디 방식의 휴리스틱을 제안한다. 제안된 휴리스틱의 성능을 평가하기 위해 계산실험을 수행하며, 그 결과 매우 짧은 시간 안에 최적해에 가까운 해를 찾을 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.70-71
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• 2015

2011년3월에 발생한 동일본대지진에서는 일부지역에서 대규모 쓰나미 경보 사이렌의 고장 및 긴급시 사용하는 방조제 개폐장치의 고장 등, 상상외의 여러가지 일들이 발생하면서 그 피해가 더 커졌다. 이러한 사태를 바탕으로 대규모 지역에서의 피난 계획 및 시뮬레이션의 필요성이 최근에 대두되고 있다. 본 연구에서는 이러한 광역 피난계획을 풀기 위한 동적 네트워크 흐름 문제(dynamic network flow problem)를 적용한 방법론을 소개하고, 동적 네트워크 흐름 문제를 풀기 위한 일반적인 방법론 중 시간 확대 네트워크 문제 및 시간 확대 네트워크의 문제점인 계산시간을 해결하기 위한 고속연산 휴리스틱 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.304-306
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• 2002

이질적인 계산자원들로 구성된 환경에서 독립적인 작업들을 스케줄링하기 위한 최적의 방법을 찾는 것은 NP-Complete 문제로 알려져 있다 [4]. 현재까지 이 문제를 풀기 위한 다양한 휴리스틱 스케줄링 방법이 연구되어 왔다 [1, 8, 9, 10]. 작업의 선후 관계를 예측할 수 없는 상황에서는 동적 스케줄링 방법을 사용하며 동적 스케줄링 방법은 스케줄링 시기에 따라 온라인방식과 배치방식으로 나누어진다 [1, 12]. 본 논문에서는 새로운 스케줄링 알고리즘을 제안하였으며 제안된 스케줄링 알고리즘의 성능이 기존의 스케줄링 알고리즘의 성능보다 뛰어남을 실험을 통하여 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.147-150
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• 2022

최근 들어 다양한 제약 조건이 있는 스마트 시티나 스마트 팩토리와 같은 도메인들 내에서 태스크들을 효과적으로 처리하기 위해서 MEC 기술이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 도메인에서 발생하는 복잡하고 동적인 시나리오는 기존의 휴리스틱이나 메타 휴리스틱 기법을 이용하여 해결하기엔 계산 복잡도가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 최근 들어 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 강화학습과 딥러닝이 결합된 DRL 기법이 주목을 받고 있다. 본 연구는 스마트 팩토리 환경에서 종속성을 가진 태스크들이 실행시간과 태스크가 처리되는 MEC 서버들의 로드 표준편차를 최소화하는 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 태스크가 증가하는 동적인 환경에서도 좋은 성능을 보임을 증명하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.4
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• pp.1-8
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• 2009

In this paper, we deal an implementation of the software that produces sub-optimal solution of cutting-ironbar planning problem using dynamic programming. Generally, it is required to design an optimization algorithm to accept the practical requirements of cutting ironbar manufacturing. But, this problem is a multiple-sized 1-dimensional cutting stock problem and Linear Programming approaches to get the optimal solution is difficult to be applied due to the problem of explosive computation and memory limitation. In order to overcome this problem, we reform the problem for applying Dynamic Programming and propose a cutting-ironbar planning algorithm searching the sub-optimal solution in the space of fixed amount of combinated columns by using heuristics. Then, we design a graphic user interfaces and screen displays to be operated conveniently in the industry workplace and implement the software using open-source GUI library toolkit, GTK+.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.47 no.12
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• pp.856-864
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• 2019

The weapon-target assignment (WTA) problem is a matter of effectively allocating weapons to a number of threats. The WTA in a rapidly changing dynamic environment of engagement must take into account both of properties of the threat and the weapon and the effect of the previous decision. We propose a method of applying the Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) algorithm, a kind of meta-heuristic method, to derive optimal solution for a dynamic WTA problem. Firstly, we define a dynamic WTA problem and formulate a mathematical model for applying the algorithm. For the purpose of the assignment strategy, the objective function is defined and time-varying constraints are considered. The dynamic WTA problem is then solved by applying the GRASP algorithm. The optimal solution characteristics of the formalized dynamic WTA problem are analyzed through the simulation, and the algorithm performance is verified via the Monte-Carlo simulation.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.5
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• pp.335-345
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• 2005

In personalized marketing, it is important to maximize customer satisfaction and marketing efficiency. As personalized campaigns are frequently performed, several campaigns are frequently run simultaneously. The multiple recommendation problem occurs when we perform several personalized campaigns simultaneously. This implies that some customers may be bombarded with a considerable number of campaigns. We raise this issue and formulate the multi-campaign assignment problem to solve the issue. We propose dynamic programming method and various heuristic algorithms for solving the problem. With field data, we also present experimental results to verify the importance of the problem formulation and the effectiveness of the proposed algorithms.