• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.12
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• pp.523-530
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• 2014

Ontology alignment is the way to share and reuse of ontology knowledge. Because of the ambiguity of concept, most ontology alignment systems combine a set of various measures and complete enumeration to provide the satisfactory result. However, calculating process becomes more complex and required time increases exponentially since the number of concept increases, more errors can appear at the same time. Lately the focus is on meta-matching using the heuristic algorithm. Existing meta-matching system tune extra parameter and it causes complex calculating, as a consequence, the results in the various data of specific domain are not good performed. In this paper, we propose a high performance algorithm by using DCS that can solve ontology alignment through simple process. It provides an efficient search strategy according to distribution of Levy Flight. In order to evaluate the approach, benchmark data from the OAEI 2012 is employed. Through the comparison of the quality of the alignments which uses DCS with state of the art ontology matching systems.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.33 no.1
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• pp.86-98
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• 2007

This paper presents a heuristic algorithm for the traveling salesman problem with time windows (TSPTW). Aniterative insertion algorithm as a constructive search heuristic and a hybrid meta heuristic combining simulatedannealing and tabu search with the randomized selection of 2-interchange and a simple move operator as animproving search heuristic are proposed, Computational tests performed on 400 benchmark problem instancesshow that the proposed algorithm generates optimal or near-optimal solutions in most cases. New best knownheuristic values for many benchmark problem sets were obtained using the proposed approach.

• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.38 no.4
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• pp.262-275
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• 2012

This paper develops a multistage scheduling algorithm for the module operation of the LCD(Liquid Crystal Display) production systems and tests the efficiency of the proposed algorithm. The module operation is a multistage form composed of multiple sub operations of processes, and each stage is consists of multiple lines with the same kinds of machines. This paper presents a mathematical modeling reflecting the constraints of the LCD module operation and develops a multistage scheduling algorithm based on tabu search metaheuristic approach. For this purpose, an production order is assigned to a line of the sub operations and a sequence of the assigned order is rearranged to draw an efficient schedule. Simulation experiments test performance measures and show the efficiency of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.319-322
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• 2004

물류/택배업계의 공급사슬관리에서 차량에 의한 고객의 요구 서비스 시간대 만족은 고객의 재고수준을 낮추고 또한 서비스 수준의 향상에 매우 중요한 제약조건이다. 최근에 소개된 메타휴리스틱인 개미해법(Ant Colony Optimization: ACO)은 NP-hard 문제의 해공간 탐색에 있어서 상당한 장점을 가지고 있으나, 시간대 제약이 있는 차량경로문제(Vehicle Routing Problems with Time Windows: VRPTW)에 대한 적용은 아주 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 ACO 를 VRPTW에 적용하여 최선의 차량경로 해를 구하기 위한 여러 변형을 제시하고, 이들의 영향을 다양한 실험문제를 이용하여 분석하고자 한다. 계산실험 결과, 기본 ACO 에 여러 설계 요소들을 추가함에 따라 계산시간이 다소 증가하지만 보다 우수한 차량경로 해를 구할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.470-473
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• 2011

본 논문에서는 첫째, 기존 HW/SW partitioning문제의 접근 방식 모델에서 다루지 못하였던 시간 의존적인 개발 기간, 판매 가격, 판매량, time-to-market 등의 요소들을 반영하는 multi-objective 최적화문제 형태의 새로운 "Sequential HW/SW Partitioning Optimization Framework(SPOF)"를 제시하고 둘째, 그 모델로 형식화된 NP-hard 문제를 일반적으로 해결하기위한 해법으로 SPOF의 형태에 맞게끔 변형한 chromosome과 genetic operation을 사용하는 메타휴리스틱 "Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm(NSGA-II)"을 제시한다. 실험을 통하여 NSGA-II의 최적 솔루션에의 수렴성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.598-601
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• 2017

소프트웨어 테스트는 시스템의 신뢰도를 판단하는 중요한 작업이지만, 많은 노력과 비용을 필요로 한다. 모델 기반 테스트는 이러한 비용을 줄이기 위한 방안으로써 제안되었다. 정형적 모델로부터 시스템의 실행 가능한 경로를 파악하고, 각 경로마다 입력 값을 생성하여 테스트를 수행한다. 이 때, 적절한 입력 값을 찾기 위해 메타-휴리스틱 기법을 사용하는데, 기존의 알고리즘은 목적 경로와 관련이 없는 변수까지 구분없이 고려하기 때문에 시스템이 복잡할수록 불필요한 연산이 많아지는 문제가 있다. 본 논문은 슬라이싱 기법과 우선순위 정책을 적용한 테스트 데이터 자동 생성 기법을 제안하며, 실험을 통해 기존의 방법보다 효과적으로 테스트 데이터를 생성함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1178-1185
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• 2006

컨테이너 터미널에서의 생산성은 본선작업의 효율성과 밀접한 관련이 있다. 효율적인 본선작업을 위한 첫 번째 단계는 선석에서 컨테이너를 취급하는 장비인 안벽크레인(Quay Crane : QC)에 대하여 효율적인 작업일정계획을 수립하는 것이다. 일반적으로 안벽크레인의 작업일정계획은 선박내의 장치계획에 관한 정보와 장치장의 장치현황정보등 많은 정보를 활용해야 하며, 선박의 안정성과 크레인의 작업용이성 등 다양한 제약사항을 고려하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 인공지능기법 중 최적에 가까운 해를 찾아주는 탐색기법인 GRASP(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure)를 적용하여 실제 현장에서 적용 가능한 안벽크레인 작업일정계획기법을 제안하였다. 또한, 컨테이너 터미널의 실제 자료를 수집하여 제안된 메타휴리스틱 알고리즘의 성능을 분석하였다.

• Management & Information Systems Review
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• v.34 no.2
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• pp.67-78
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• 2015

In this paper, we consider a scheduling problem of printed circuit board production process with setup cost depending job sequence. Given a set of PCBs, these are produced in single surface mounting device. The problem is to define job sequence with the objective of minimizing the total seutp cost. We propose a mathematical formulation and the problem is proven to be NP-hard. So, a meta heuristic based on genetic algorithm is developed.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2000.04a
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• pp.797-802
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• 2000

Flow shop scheduling problem involves processing several jobs on common facilities where a setup time Is incurred whenever there is a switch of jobs. Practical aspect of scheduling focuses on finding a near-optimum solution within a feasible time rather than striving for a global optimum. In this paper, a hybrid meta-heuristic method called tabu-genetic algorithm(TGA) is suggested, which combines the genetic algorithm(GA) with tabu list. The experiment shows that the proposed TGA can reach the optimum solution with higher probability than GA or SA(Simulated Annealing) in less time than TS(Tabu Search). It also shows that consideration of setup time becomes more important as the ratio of setup time to processing time increases.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.783-786
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• 2008

외판원문제(Traveling Salesman problem: TSP)는 전형적인 조합최적화 문제로 위치하는 n개의 모든 지점을 오직 한번씩만 방문하는 순회경로를 결정하는 과정에서 순회비용 또는 순회거리를 최소화한다. 따라서 본 논문에서는 종래의 NP-hard문제로 널리 알려진 TSP를 해결하기 위해서 메타 휴리스틱기법 중에서 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용한다. 마지막으로, 유전 알고리즘을 이용해 외판원문제에 적합한 성능을 보이는 유전 연산자를 찾아내기 위해 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 평가를 한다.