• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.243-246
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• 2024

본 논문에서는 Spring Boot와 Spring Security 프레임워크를 기반으로 개발된 웹 애플리케이션을 소개한다. OAuth2 Client를 활용한 사용자 인증 절차를 통해 쉽게 접근 가능하며 다양한 후기를 주고 받을 수 있는 커뮤니티 공간과 한국관광공사의 Open Rest API를 활용한 다양한 관광지의 정보를 무작위, 키워드, 지역별로 검색하여 찾아보기 힘든 다양한 정보를 한곳에서 쉽게 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.575-576
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• 2016

SNS 사용자가 급증함에 따라 그와 관련된 데이터 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 이로 인해, 사회 연결망 데이터 분석을 위한 여러 그래프 처리 엔진들이 개발되었다. 본 논문에서는 최신 그래프 처리 엔진 중 하나인 FlashGraph의 특징을 분석하고 수행 시간을 개선하기 위해 무작위로 매겨진 입력 데이터의 노드 번호를 지역성을 고려해 너비우선탐색 순서로 바꾸어 저장하는 방법을 제안하였다. 실험결과, 수행 시간을 약 1.4배 향상시켰다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.4 s.36
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• pp.213-219
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• 2005

In order to move NPC's to target location at game maps, various algorithm including A* has been used. The most frequently used algorithm among them is A* with fast finding speed. But A* has the following problems. The first problem is that at randomly changing map, it is necessary to calculate all things again whenever there are any changes. And when calculation is wrong, it is not possible to search for target. The second problem is that it is difficult to move avoiding dangerous locations damaging NPC such as an obstruction. Although it is possible to avoid moving to locations with high weight by giving weight to dangerous factors. it is difficult to control in case NPC moves nearby dangerous factors. In order to solve such problems, in this thesis, the researcher applied Dynamic Programming to path-finding algorithm. As the result of its application, the researcher could confirm that the programming was suitable for changes at the map with random change and NPC's avoided the factors being dangerous to them far away. In addition. when compared to A*, there were good results.

• Journal of Korea Game Society
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• v.16 no.4
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• pp.79-86
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• 2016

Monte-Carlo Tree Search(MCTS) is a best-first tree search algorithm and has been successfully applied to various games, especially to the game of Go. We evaluate the performance of MCTS playing against each other in the game of Tic-Tac-Toe. It reveals that the first player always has an overwhelming advantage to the second player; and we try to find out the reason why the first player is superior to the second player in spite of the fact that the best game result should be a draw. Since MCTS is a statistical algorithm based on the repeated random sampling, it cannot adequately tackle an urgent problem that needs a strategy, especially for the second player. For this, we propose a strategic MCTS(S-MCTS) and show that the S-MCTS player never loses a Tic-Tac-Toe game.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.11B
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• pp.1030-1037
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• 2008

This paper presents an algorithm for the path-finding problem in unknown environments with cooperative and commutative multi-robots. To verify the algorithm, we investigate the problem of escaping through the exit of a randomly generated maze by muti-robots. For the purpose, we adopt the so called frontier cells and cell utility functions, which were used in the exploration problem for the multi-robots. For the wireless communications among the mobile robots, we modify and utilize the so called the random basket routing, a kind of hop-by-hop opportunistic routing. A mobile robot, once it finds the exit, will choose its next action, either escape immediately or stay-and-relay the exit information for the others, where the robot takes one action based on a given probability. We investigate the optimal probability that minimizes the average escaping time (out of the maze to the exit) of a mobile robot.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.19 no.5
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• pp.82-96
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• 2020

The Demand Responsive Transit (DRT) system is the flexible public transport service that determines the route and schedule of the service vehicles according to users' requests. With increasing importance of public transport systems in urban areas, the development of stable and fast routing algorithms for DRT has become the goal of many researches over the past decades. In this study, a new heuristic method is proposed to generate fast and efficient routes for multiple vehicles using demand clustering and destination demand priority searching method considering the imbalance of users' origin and destination demands. The proposed algorithm is tested in various demand distribution scenarios including random, concentration and directed cases. The result shows that the proposed method reduce the drop of service ratio due to an increase in demand density and save computation time compared to other algorithms. In addition, compared to other clustering-based algorithms, the walking cost of the passengers is significantly reduced, but the detour time and in-vehicle travel time of the passenger is increased due to the detour burden.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.21 no.6
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• pp.38-45
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• 2020

This study presents a systematic procedure for developing a short-term prediction deep learning model of rebar price using bidirectional LSTM, Random Search, data combination, Dropout. In general, users intuitively determine these values, making it time-consuming and repetitive attempts to explore results with good predictive performance, and the results found by these attempts cannot be guaranteed to be excellent. With the proposed approach presented in this study, the average accuracy of short-term price forecasts is approximately 98.32%. In addition, this approach could be used as basic data to produce good predictive results in a study that predicts prices with time series data based on statistics, including building materials other than rebars.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.521-521
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• 2016

상수도 관망은 수원에서 수요절점까지 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 수리학적 제한조건 (절점의 수압, 관로의 유속)을 만족하는 범위에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻는 것으로 Savic and Walters (1997)는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithms, Holland 1975)을 적용한 상수도 관망 설계 프로그램인 GANET를 제안하였고, Maier et al. (1996)은 개미군집알고리즘 (Ant Colony Optimization Algorithm, Dorigo et al. 1996)을 상수도 관망 최적설계에 적용한 후 그 결과가 유전 알고리즘에 비해 우수함을 증명하는 등 상수도 관망 최적설계에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 유전알고리즘은 선택, 교차, 돌연변이의 반복계산 과정을 통하여 최적해를 찾는 최적화 기법이다. 이 과정에서 결정변수는 유전자 (Gene)의 집합으로 표현되며, 염색체 (Chromosome) 내에서 근접한 유전 인자들은 일종의 Building Block을 형성하게 된다. Building Block은 좋은 해를 갖는 유전 인자를 높은 확률로 보관하여 지역해에 빠질 가능성을 줄이는 반면, 유전형 (Genotype)이 표현형 (Phenotype)을 충분히 모방하여 표현하지 못한 경우 오히려 최적해의 탐색을 방해할 수 있다는 한계점을 갖는다. 유전 알고리즘을 상수도 관망 최적설계에 적용하였을 때에도 이 한계점은 여실히 드러난다. 관로의 관경을 결정변수로 설정한 후 유전형으로 표현하였을 때, 관망도 상에서 근접하지 않은 두 관로가 염색체 내에서 연속으로 나열된다면 두 관로 간의 연관성이 실제보다 크게 고려되기 때문이다. 한편, 하모니써치 (Harmony Search, Geem et al. 2001) 알고리즘은 즉흥 연주 (Improvisation)를 통해 최상의 화음을 만들어내는 현상으로부터 착안하여 만들어진 최적화기법으로 연산 기법은 무작위선택, 기억회상, 피치조정 등으로 구성되어 있으며, 결정변수에 해당하는 연주자가 독립적으로 행동하며 해를 탐색한다는 점에서 유전알고리즘과 큰 차이를 갖는다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 Building Block에 의해 발생하는 오류를 개선하고자, 상수도 관망 최적설계 연구에 많이 사용되는 Hanoi 관망 (Fujiwara and Khang 1990) 관로의 정렬 순서를 여러 가지 기준으로 설정하여 관망데이터를 구축한 후 하모니써치와 유전 알고리즘을 적용하여 최적화를 수행하였고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 유전 알고리즘과 달리 하모니써치 알고리즘의 경우, 관로의 나열 순서와 상관없이 우수한 최적해 탐색 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.2
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• pp.129-137
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• 2022

With the development of the 4th industry, the logistics industry is evolving into a smart logistics system. However, ship work that transports vehicles is progressing slowly due to various problems. In this paper, we propose an stowage automation algorithm that can be used for cargo loading of vehicle carriers that shortens loading and unloading work time. The stowage automation algorithm returns the shortest distance by searching for a loading space and a movable path in the ship in consideration of the structure of the ship. The algorithm identifies walls, ramps and vehicles that have already been shipped, and can work even with randomly placed. In particular, it is expected to contribute to developing a smart logistics system for vehicle carriers by referring to the ship's master plan to search for vehicle loading and unloading space in each port and predict the shortest movable path.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2073-2074
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• 2006

본 논문에서는 PSO를 이용한 뉴로-퍼지 모델의 구조 및 파라미터 동정을 실시한다. 진화연산 기법의 무작위 탐색 능력과 오차 미분기반 학습에서의 수렴 특성을 가진 PSO를 이용하여 학습이 진행되는 동안 모델의 구조 및 파라미터를 주어진 학습 데이터에 적합하도록 최적화 시킨다. 또한 모델의 크기를 결정하는 규칙의 수 결정을 클러스터링 기법을 이용하여 소속함수의 수가 증가하더라도 규칙이 지수함수적으로 증가하는 문제를 해결하였다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.