• 산업경영시스템학회지
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• 제22권52호
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• pp.97-107
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• 1999

The asymmetric traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. Polynomial algorithm for this problem has not been yet found. So, many heuristic methods have been researched in this problem. We need heuristic methods that produce good answers for some larger problems in reasonable times. 3-opt is well known for the effective local-search heuristic method. It has been used in many applications of the asymmetric traveling salesman problem. This paper discusses 3-opt's properties and ineffective aspects and presents a highly effective heuristic method. 3-opt does not consider good arcs(shorter distance or little cost). This paper presents a fast heuritic algorithm compared with 3-opt by inserting good arcs and deleting related arcs later.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.709-712
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• 2010

본 논문은 개미군락최적화 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 설계최적화에 대한 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 트러스의 설계최적화를 수행하기 위하여 구조물의 중량을 최소화하는 것을 목적 함수로 하고 구조물에서 발생하는 응력과 변위의 허용치를 초과하지 않는 것을 구속조건으로 이용하였다. 본 연구에서는 개미군락알고리즘을 구조물의 최적화에 적용하기 위하여 외판원문제(travelling salesman problem: TSP)를 재 정의하는 방법을 사용하였으며 최대-최소개미시스템(max-min ant system)을 도입하여 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 이때 이산화 된 설계변수를 사용하였으며 구속조건을 처리하기 위해서 벌점함수를 사용하였다. 본 연구를 통하여 개미군락최적화 알고리즘은 구조최적화에 그 적용 가능성이 높았으며 전통적인 최적검색 기법의 새로운 대안으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1217-1228
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• 2005

최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.211-218
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• 2015

본 논문은 외판원 문제의 해를 쉽게 구하는 알고리즘을 제안하였다. 사전에, n(n-1)개의 데이터에 대해 각 정점에서의 거리 오름차순으로 정렬시켜 최단거리 상위 10개인 10n개를 결정하였다. 첫 번째로, 각 정점 $v_i$의 최단거리인 $r_1=d\{v_i,v_j\}$로 연결된 부분경로를 하나의 지역으로 결정하였다. $r_2$에 대해서는 지역 내 정점간 간선은 무조건 연결하고, 지역간 간선은 연결 규칙을 적용하였다. 전체적으로 하나의 해밀턴 사이클이 형성될 때까지 $r_3$ 부터는 지역간 간선만 연결하는 방법으로 정복하였다. 따라서 제안된 방법은 지역분할정복 방법이라 할 수 있다. 실제 지도상의 도시들인 TSP-1(n=26) TSP-2(n=42)와 유클리드 평면상에 랜덤하게 생성된 TSP-3(n=50)에 대해 제안된 알고리즘을 적용한 결과 TSP-1과 TSP-2는 최적해를 구하였다. TSP-3에 대해서는 Valenzuela와 Jones의 결과보다 거리를 단축시킬 수 있었다. 전수탐색 방법은 n!인데 반해, 제안된 알고리즘의 수행복잡도는 $O(n^2)$이며, 수행횟수는 최대 10n이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1119-1125
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• 2017

장르 및 행위는 스토리의 분류뿐만 아니라 그 특성 데이터의 분포를 가시적으로 나타나는 데에도 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 스토리 특성 데이터의 분포를 장르-행위의 2차원 평면에서 가시화함에 있어, 인접한 장르 및 인접한 행위가 서로 유사성을 가지는 즉 공간적 특성을 가지는 장르-행위 좌표계를 제안한다. 제안된 장르-행위 좌표계를 이용하여 스토리 특성 데이터의 분포를 가시화 해본 결과 유사도가 높은 항목들이 연이여 좌표계의 항목을 이루고 또한 관련성 있는 특성 데이터들이 군집을 이루어 나타나는 등 공간적 의미를 가지도록 스토리 특성 데이터의 가시화가 가능함을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권3호
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• pp.114-122
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• 2010

The Probabilistic Traveling Salesman Problem (PTSP) is an important topic in the study of traveling salesman problem and stochastic routing problem. The goal of PTSP is to find a priori tour visiting all customers with a minimum expected length, which simply skips customers not requiring a visit in the tour. There are many existing researches for the homogeneous version of the problem, where all customers have an identical visiting probability. Otherwise, the researches for the heterogeneous version of the problem are insufficient and most of them have focused on search base algorithms. In this paper, we propose a simple construction algorithm to solve the heterogeneous PTSP. The Minimum Expected Length Insertion (MELI) algorithm is a construction algorithm and consists of processes to decide a sequence of visiting customers by inserting the one, with the minimum expected length between two customers already in the sequence. Compared with optimal solutions, the MELI algorithm generates better solutions when the average probability is low and the customers have different visiting probabilities. We also suggest a local search method which improves the initial solution generated by the MELI algorithm.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권39호
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• pp.9-18
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• 1996

Many algorithms have been developed for optimizing the asymmectric traveling salesman problem known as a representative NP-Complete problem. The most efficient ones of them are branch and bound algorithms based on the subtour elimination approach. To increase efficiency of the branch and bound algorithm. number of decision nodes should be decreased. For this the minimum bound that is more close at the optimal solution should be found or an effective bounding strategy should be used. If the optimal solution has been known, we may apply it usefully to branching. Because a good feasible solution should be found as soon as possible and have similar features of the optimal solution. By the way, the upper bound solution in branch and bound algorithm is most close at the optimal solution. Therefore, the upper bound solution can be used instead of the optimal solution and information of which can be applied to new branching criteria. As mentioned above, this paper will propose an effective branching rule using the information of the upper bound solution in the branch and bound algorithm. And superiority of the new branching rule will be shown by comparing with Bellmore-Malone's one and carpaneto-Toth's one that were already proposed.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권10호
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• pp.849-858
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• 2021

항공기 내 장비의 장착 위치 결정은 환경조건, 감항성, 정비성 등 고려해야 할 사항이 많아 정량적인 기준을 세우기 힘들다. 또한 장비의 숫자 증가에 따라 설계안은 기하급수적으로 늘어나기 때문에 제한된 일정 내에 검토하기 위하여 설계자의 경험에 많이 의존하여 설계가 진행되고 있다. 본 논문에서는 설계안을 비교할 수 있는 정량적인 기준을 만들기 위하여 장비의 위치에 따른 와이어링 하네스 길이 및 중량을 계산하는 방법과 유전 알고리즘을 이용하여 와이어링 하네스의 중량과 장비들의 CG를 최적화하는 방법을 제안하였다. 그리고 최적설계와 실제설계를 비교하여 최적화 결과가 유용함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.251-252
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• 2019

본 논문에서는 기존의 AGV보다 높은 안전성과 Task Scheduling을 바탕으로 한 효율적인 AGV를 제안하였다. AGV는 객체인식 알고리즘인 YOLO로 다른 AGV를 인식하여 자동으로 피난처로 들어간다. 또한 마커인식 알고리즘인 ar_markers를 이용하여 그 위치가 적재소인지 생산 공정인지를 판단하여 각 마커마다 멈추고 피난처에 해당하는 Marker가 인식되고 다른 AGV가 인식되면 피난처로 들어가는 동작을 한다. 이 모든 로그는 Mobius를 이용해 Spring기반의 웹 홈페이지로 확인할 수 있으며, 작업스케줄 명령 또한 웹 홈페이지에서 내리게 된다. 위 작업스케줄은 외판원, 벨만-포드 알고리즘을 적용한 뒤 강화학습알고리즘 중 하나인 DQN을 이용해 최적 값을 도출해 내고 그 값을 DB에 저장해 AGV가 움직일 수 있도록 한다. 본 논문에서는 YOLO와 Marker 그리고 웹을 사용하는 AGV가 기존의 AGV에 비해 더욱 가볍고 큰 시설이 필요하지 않다는 점에서 우수함을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제36권7호
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• pp.666-673
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• 2008

정확도 높은 위성전파항법 시스템의 구축을 위해서는 지상국과 우주궤도 상의 각 전파항법 위성 간의 데이터 통신을 통하여 각 위성 시스템의 상태 모니터링, 궤도 보정, 상호 무결성 판정 작업 등이 필수적이다. 제한된 소수의 지상국 안테나로 다수의 위성을 추적해야 하기 때문에 지상국 안테나의 효율적인 사용을 위한 방위각과 앙각의 시간계획이 필요하다. 중궤도를 돌고 있는 전파항법 위성은 일정한 궤도를 공전하고 있지만 지구가 자전하고 있는 관계로 지구상을 동일한 궤적으로 통과하지 않기 때문에 매 순간 지상국 안테나의 추적 경로계획을 새롭게 짜야한다. 본 연구에서는 다중위성 추적을 위한 지상국 안테나의 최적 방위각 및 앙각 스케쥴을 찾기 위해서 강화학습 기법 중의 하나인 Q 학습 기법과 유전자 기법을 이용하여 최적 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 최적성을 검증하는 연구를 수행하였다.