• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.1
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• pp.37-48
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• 2022

In this study, a hybrid meta-heuristic approach is proposed for solving engineering design optimization problems. Various approaches in many literatures have been proposed to solve engineering optimization problems with various types of decision variables and complex constraints. Unfortunately, however, their efficiencies for locating optimal solution do not be highly improved. Therefore, we propose a hybrid meta-heuristic approach for improving their weaknesses. the proposed GA-VNS-HC approach is combining genetic algorithm (GA) for global search with variable neighborhood search (VNS) and hill climbing (HC) for local search. In case study, various types of engineering design optimization problems are used for proving the efficiency of the proposed GA-VNS-HC approach

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.4 s.58
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• pp.97-109
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• 2005

To build the consistency among different metadata systems and to increase the interoperability of that systems even among different domains, naming rules and glossaries for the data elements are necessary. This study provides discussion of naming and identification of the data element concept, data element, conceptual domain, value domain, and its meta model. This study also describes example naming conventions based on ontology derived from the combination with object, properties, and representation of data elements. The naming principles and rules described in this study use I-R analysis, DC metadata set, and SHOE 1.0 as an example of the scientific documents. This study would be a guideline to build the naming rules of metadata based on ontology in various domains.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.63-64
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• 2012

차분진화 알고리즘은 Storn 과 Price에 의해 제안된 메타휴리스틱 알고리즘이다. 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 차분진화 알고리즘을 소개한다. 차분진화 알고리즘은 실수 문제를 위한 알고리즘이므로 외판원 문제를 해결하기 위해 난수 키 표현법을 적용한다. OR Library의 표준 외판원 문제에 적용한 결과 제안한 알고리즘은 외판원 문제 해결에 가능성이 있음을 보여주었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.5
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• pp.389-398
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• 2010

The Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Windows(VRSPTW) is to establish a delivery route of minimum cost satisfying the time constraints and capacity demands of many customers. The VRSPTW takes a long time to generate a solution because this is a NP-hard problem. To generate the nearest optimal solution within a reasonable time, we propose the heuristic by using an ACO(Ant Colony Optimization) with multi-cost functions. The multi-cost functions can generate a feasible initial-route by applying various weight values, such as distance, demand, angle and time window, to the cost factors when each ant evaluates the cost to move to the next customer node. Our experimental results show that our heuristic can generate the nearest optimal solution more efficiently than Solomon I1 heuristic or Hybrid heuristic applied by the opportunity time.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.371-374
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• 2007

본 논문에서는 고정 비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)에 대해 다룬다. 이는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 총 수송비용과 고정 비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수급처 간의 수송량을 결정하는 문제이다. 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그 중에서도 메타 휴리스틱을 이용한 해법들이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 메타 휴리스틱 방법들중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 제일 첫 관문은 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가이다. 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점 에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.4
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• pp.472-482
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• 2013

This paper proposes a wireless LAN topology configuration method for enhancing indoor location-awareness and improving network performance simultaneously. We first develop four objective functions that yield objective goals significant to the optimal design of a wireless LAN topology in terms of location-awareness accuracy and network performance factors. Then, we develop metaheuristic algorithms such as simulated annealing, tabu search, and genetic algorithm that examine the proposed objective functions and generate a near-optimal solution for a given objective function. Finally, four objective functions and metaheuristic algorithms developed in this paper are exploited to evaluate and measure the performance of the proposed wireless LAN topology configuration method.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.248-251
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• 2007

본 논문에서 다루는 고정 비용을 고려 한 비 선형 수송문제 (Non-linear Transportation Problem)는 한 종류의 상품을 다수의 공급처 에 서 다수의 수요처로 수송 할 때, 총 수송비용 및 고정비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수요처간의 수송량을 결정하는 문제로 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그중에도 메타 휴리스틱이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이 메타휴리스틱 방법들 중에 가장 주목받고 있는 유전 알고리즘을 이용하여 비선형 수송문제에 대한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나가 어떻게 해를 유전자 표현으로 나타낼 것인가 인데 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송 문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.1
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• pp.15-19
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• 2004

Ant Colony System(ACS) is a meta heuristic approach based on biology in order to solve combinatorial optimization problem. It is based on the tracing action of real ants which accumulate pheromone on the passed path and uses as communication medium. In order to search the optimal path, ACS requires to explore various edges. In existing ACS, the local updating rule assigns the same pheromone to visited edge. In this paper, our local updating rule gives the pheromone according to the number of visiting times and the distance between visited cities. Our approach can have less local optima than existing ACS and find better solution by taking advantage of more informations during searching.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.237-242
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• 2003

Ant Colony System (ACS) Algorithm is new meta heuristic for hard combinatorial optimization problem. It is a population based approach that uses exploitation of positive feedback as well as greedy search. It was first proposed for tackling the well known Traveling Salesman Problem (TSP). In this paper, we introduce ACS of new method that adds reinforcement value for each edge that visit to Local/Global updating rule. and the performance results under various conditions are conducted, and the comparision between the original ACS and the proposed method is shown. It turns out that our proposed method can compete with tile original ACS in terms of solution quality and computation speed to these problem.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.