• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.111-117
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• 2000

경제적 로트 일정계획 문제(Economic Lot Scheduling Problem : ELSP)는 지난 수십 여 년간 많은 연구가 이루어진 생산일정계획 문제 중의 한 분야이다. 이 문제는 NP-hard 문제이기 때문에 수많은 발견적 기법이 제안되고, 사용되어져 왔다. 그 중에서도 Dobson［1］의 발견적 기법이 그 수행도의 우수성으로 보아 최고의 기법으로 여겨지고 있는데, 본 연구에서는 Dobson［1］의 시변 로트 크기(time varying lot size) 접근방법에 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 발견적 기법을 제안하고, 수치실험을 통해서 새로운 기법이 기존의 Dobson［1］의 기법보다 더 우수하다는 것을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.28-30
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• 2003

인터넷망의 지속적인 발달과 더불어 웹서비스가 차지하는 비중은 매우 커지고 있다. 이와 관련해 서비스 발견을 위한 다양한 노력들이 진행되었으며. 그 중에서도 DAML-S문서로 기술된 매치메이커에서 제시한 알고리즘은 서비스 발견자와 서비스 제공자사이의 서비스 발견에 대한 유사도 측정의 한 방법을 제시하고 있다. 하지만 온톨로지상의 관계표현에 있어 네 가지 규칙만을 적용하여 정밀한 유사도 측정이 불가능하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 알고리즘의 개선을 위해 두 가지 유사도 측정함수 1) 계층구조함수 2) 계층계수함수를 정의하고, 이에 기반한 새로운 서비스 발견 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.10
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• pp.561-572
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• 2002

Deadlock detection in distributed systems is considered difficult since no single site knows the exact information on the whole system state. This paper proposes a time-efficient algorithm for distributed deadlock detection and resolution. The initiator of the algorithm propagates a deadlock detection message and builds a reduced wait-for graph from the information carried by the replies. The time required for deadlock detection is reduced to half of that of the other algorithms. Moreover, any deadlock reachable from the initiator is detected whereas most previous algorithms only find out whether the initiator is involved in deadlock. This feature accelerates the detection of deadlock. Resolution of the detected deadlock is also simplified and precisely specified, while the current algorithms either present no resolution scheme or simply abort the initiator of the algorithm upon detecting deadlock.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.1
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• pp.1-8
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• 2003

We introduce a efficient vertical mining algorithm that reduces searching complexity for frequent k-itemsets significantly. This method includes sorting items by their LSI(Least Support Itemsets) similarity and then searching frequent itemsets in tree-based manner. The search tree structure provides several useful heuristics and therefore, reduces search space significantly at early stages. Experimental results on various data sets shows that the proposed algorithm improves searching performance compared to other algorithms, especially for a database having long pattern.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.5_6
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• pp.257-267
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• 2004

Most algorithms for handling distributed deadlock problem in the generalized request model use the diffusing computation technique where propagation of probes and backward propagation of replies carrying dependency information between processes are both required to detect deadlock Since fast deadlock detection is critical, we propose an algorithm that lets probes rather than replies carry the information required for deadlock detection. This helps to remove the backward propagation of replies and reduce the time cost for deadlock detection to almost half of that of the existing algorithms. Moreover, the proposed algorithm is extended to deal with concurrent executions, which achieves further improvement of deadlock detection time, whereas the current algorithms deal only with a single execution. We compare the performance of the proposed algorithm with that of the other algorithms through simulation experiments.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.4 s.82
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• pp.81-91
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• 2005

The Traveling Salesman Problem(TSP) is one of the NP-complete (None-deterministic Polynomial time complete) route optimization problems. Its calculation time increases very rapidly as the number of nodes does. Therefore, the near optimum solution has been searched by heuristic algorithms rather than the real optimum has. This paper reviews the Ant System Algorithm(ANS), an heuristic algorithm of TSP and its applicability in the parcel delivery service in Korea. ASA, which is an heuristic algorithm of NP-complete has been studied by M. Dorigo in the early 1990. ASA finds the optimum route by the probabilistic method based on the cumulated pheromone on the links by ants. ASA has been known as one of the efficient heuristic algorithms in terms of its calculation time and result. Its applications have been expanded to vehicle routing problems, network management and highway alignment planning. The precise criteria for vehicle routing has not been set up in the parcel delivery service of Korea. Vehicle routing has been determined by the vehicle deriver himself or herself. In this paper the applicability of ASA to the parcel delivery service has been reviewed. When the driver s vehicle routing is assumed to follow the Nearest Neighbor Algorithm (NNA) with 20 nodes (pick-up and drop-off places) in $10Km{\times}10Km$ service area, his or her decision was compared with ASA's one. Also, ASA showed better results than NNA as the number of nodes increases from 10 to 200. If ASA is applied, the transport cost savings could be expected in the parcel delivery service in Korea.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.2
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• pp.109-118
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• 2012

This paper theoretically derives an algorithm to discover a new type of workflow-based knowledge from workflow models, which is termed workflow-based affiliation network knowledge. In general, workflow intelligence (or business process intelligence) technology consists of four types of techniques that discover, analyze, monitor and control, and predict a series of workflow-based knowledge from workflow models and their execution histories. So, this paper proposes a knowledge discovery algorithm which is able to discover workflow-based affiliation networks that represent the association and participation relationships between activities and performers defined in ICN-based workflow models. In order particularly to prove the correctness and feasibility of the proposed algorithm, this paper tries to apply the algorithm to a specific workflow model and to show that it is able to derive its corresponding workflow-based affiliation network knowledge.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.10 no.3
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• pp.85-110
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• 2005

OWL-S has a major leadership in the field of Web Service discovery and is being actively studied in LARKS and METEOR-S projects. These researches do not consider all components of OWL-S standards, and it is needed to enhance their discovery algorithms. In this paper, we propose matching algorithms based on process information such as process structure matching, service classification matching and business pattern matching algorithms. We also improve the QoS matching algorithm of METEOR-S project. Finally, we integrate these two kinds of matching algorithms as accommodate users preferences.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.209-213
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• 1998

Job-Shop Scheduling 문제는 전형적인 NP-hard 문제로서 효율적인 발견적 기법을 필요로 한다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 유전알고리즘들의 성능을 비교 분석한다. 유전 알고리즘의 주요 구성 요소들로는 크게 선별, 교차, 돌연변이 등이 존재하는데, 특히 선별은 적자 생존의 자연 법칙에 기초하여, 환경에 대한 적응도에 의해 현 세대의 모집단으로부터 다음 세대에 생존할 개체를 선택하는 과정으로 해의 산출에 중요한 역할을 하는 부분이다. 기존의 많은 연구들이 유전 연산자인 교차, 돌연변이 방법들에 대한 성능 비교에 초점을 맞추었는데, 본 연구에서는 선별 과정에 초점을 맞추어 기존의 알려진 여러 선별 방법 들을Job-Shop Scheduling 문제에의 적용을 통해 비교 분석하고 새로운 선별 방법을 제안한다.