• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.31 no.2
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• pp.132-140
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• 2008

본 논문은 시간 제약을 갖는 차량 라우팅 문제를 해결하기 위해 유전자 알고리듬과 부분 최적화 알고리듬을 적용한 방법을 소개한다. 유전자 알고리듬에서의 염색체는 노드를 나타내는 정수의 순열로 표현되어 직접적인 해를 나타내지 않지만, 경험적 방법에 의한 해석을 통해 유효한 해로 변형되도록 하였다. 유전자 알고리듬에 의해 생성된 주어진 수의 우수한 해들에는 세 부분 최적화 방법이 순차적으로 적용되어 보다 좋은 해를 생성하도록 하였다. 부분 최적화 방법들에 의한 해는 다시 유전자 알고리듬의 해로 바뀌지 않도록 하여 두 알고리듬은 느슨하게 연결되도록 하였다. 솔로몬의 데이터를 이용한 실험에서 본 연구에서의 방법이 모든 문제에 대해 우수한 해를 생성함을 나타내었다. 특히, 지금까지 알려진 가장 우수한 경험적 방법에 비교될 만한 결과를 가져옴을 보였다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.17 no.3
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• pp.503-522
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• 2013

In the 2009 new curriculum reform, where creativity is the key point, assessment methods for mathematical creativity is recommended. However, lessons for creativity are not carried out well in mathematics classes. One of the reasons for this is the lack of assessment methods for student's creativity and specific instructions on how teachers should evaluate their students using a written test. Therefore, in this paper, we propose a simple way to evaluate student's creativity by differentiating the student's solutions of the posed problems. For validation of the proposed method, we identified the properties of excellent problem solutions cited by both the students group and teachers group. A chi-square test was then carried out to compare any differences in frequency that each of the groups chose as an excellent solution as a result of the student's problem solving

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.243-246
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• 2004

배낭 문제는 단순한 것 같지만 조합형 특성을 가진 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 GA(Genetic algorithms)를 이용하였으나 지역해에 빠질 수 있어 잘못된 해를 찾거나 찾지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 막대한 병렬성과 저장능력을 가진 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA에 기반한 변형된 GA인 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optmization)를 제안한다. ACO는 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 GA를 이용한 것 보다 초기 문제 표현에서 우수한 적합도를 생성했으며, 빠른 시간내에 우수한 해를 찾을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.789-792
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• 2003

타부 탐색은 타부 전략 기법과 최급 강하 알고리즘이 결합된 알고리즘이다. 이는 한번 방문한 해는 다시 방문하지 않음으로써 지역 최적해에 수렴하지 않고 새로운 방향으로 움직이게 하여 공간 탐색 능력 효율을 높인다. 그러나 기존의 타부 탐색에서 이웃 해를 생성하는 방법에 따라 성능이 많이 좌우된다. 좋지 않은 이웃 해를 생성하는 탐색에서는 얻고자 하는 최적해에 수렴하는 시간이 많이 걸린다. 따라서 이웃 해를 생성할 때 해밍 거리를 고려하여 균형 있는 이웃 해론 생성하고, 해 공간은 탐색함으로써 우수한 최적해를 얻게 됨을 본 논문에서는 보여주고 있다. 이는 다양성도 보장되므로 최적해에 수렴해 가는 속도 또한 빠른 것을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.896-899
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• 2001

본 논문에서는 외판원 문제를 분산 시스템 환경에서, 다중 에이전트를 이용해 수법시간을 단축시키고, 더욱 우수한 근접해를 구할 수 있는 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 다중 후보해를 이용한 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킨 것인가가 중요하게 고려독어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 동적으로 윈도우 크기를 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 교환할 개체들의 위치를 결정하는 새로운 유전 이동 정책 2가지 방법을 개발하고 실험하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.3
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• pp.630-637
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• 2018

Harmony search (HS) is a recently developed metaheuristic optimization algorithm. HS is inspired by the process of musical improvisation and repeatedly searches for the optimal solution using three operations: random selection, memory recall (or harmony memory consideration), and pitch adjustment. HS has been applied by many researchers in various fields. The increasing complexity of real-world optimization problems has created enormous challenges for the current technique, and improved techniques of optimization algorithms and HS are required. We propose an improved clustering harmony search (ICHS) that uses a clustering technique to group solutions in harmony memory based on their objective function values. The proposed ICHS performs modified harmony memory consideration in which decision variables of solutions in a high-ranked cluster have higher probability of being selected than those in a low-ranked cluster. The ICHS is demonstrated in various optimization problems, including mathematical benchmark functions and water distribution system pipe design problems. The results show that the proposed ICHS outperforms other improved versions of HS.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.36 no.3
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• pp.29-42
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• 2010

In this study, the weapon-target assignment problem arising in military application of operations research is considered. We reformulated the problem in order to simplify the solution methods based on genetic algorithms and heuristics. Since the problem is well known as NP-complete and cannot be solved in polynomial time, such solution methods have been widely used to obtain good solutions. Two chromosome representations--target number representation and permutation representation--in genetic algorithm are compared. In addition, a construction heuristic and three improving heuristics are developed. Several experiments under the condition of transitivity rules in weapon's kill probability have been accomplished. It shows that the construction heuristic and exchange-based improving heuristic guarantees good solutions within a second and the performance of construction heuristic is sensitive to transitivity rules.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.232-234
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• 2002

진화 가능한 하드웨어는 사용 환경에 대해 유연하며, 목표 하드웨어에 대해 다양한 최적해를 가질 수 있는 특성이 있다. 하지만 일반적인 유전 알고리즘을 적용할 경우 이러한 특성을 충분히 살리기 힘들기 때문에 niching 방법을 적용하면, 해공간에서 보다 널은 범위의 해를 탐색해 낼 수 있으며, 일정 수준 이상의 다양성을 유지 할 수 있을 뿐만 아니라 보다 빠르게 최적해에 접근할 수 있다. 실험결과 clearing 알고리즘이 보다 우수한 탐색능력을 보여주었다 본 논문에서는 적합도 공유와 clearing을 통한 niching 방법을 진화 하드웨어에 적용하고, 실험을 통해 그 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.337-341
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• 2009

지구의 평균기온이 지속적으로 상승함에 따라 지구온난화로 인한 기후변화는 지구에 분포되어 있는 극지방의 빙하들을 녹임으로써 지구의 물 순환시스템을 교란시켜 집중호우와 태풍, 가뭄, 낙뢰 등 예측을 불허하는 극한 기상변화를 발생시키고 있다. 기후변화로 인해 바다의 수온이 상승함에 따라 빙하가 녹거나 바닷물이 팽창하여 해수면이 상승하게 되는 바, 1990년 대비 2000년대에 동해바다에서는 상승률이 0.07cm/yr이던것이 0.20cm/yr로 나타났으며, 서해바다에서는 0.14cm/yr이던 것이 0.18cm/yr로 나타났고, 남해바다에서는 0.32cm/yr이던 것이 0.34cm/yr 로 평균상승률이 1990년대에 비해 증가하는 것으로 관측되었다. 본 연구에서는 기후변화로 인한 자연재해 피해를 최소화하기 위해 소방방재청의 현행 업무를 중심으로 재해를 예방하기 위한 풍수해 업무별 추진해야할 연구과제들을 조사 제시하고자 하였다. 기후변화에 따른 재난분야의 정책과 관련된 연구적인 측면의 분야를 제시하기 위하여 최근에 나타난 자연재난 피해현상에 대한 원인 및 대책을 기초로 하여, 재난관리분야에서 추진하고 있는 업무를 계승 발전시킴으로써 기후변화로 인한 피해를 예방 또는 최소화 할 수 있는 방향으로 제시하고자 하였다. 기후변화에 따른 소방방재청의 풍수해 재난관리 분야 종합계획을 제시하기 위해 본 연구에서는 기후변화 관련 최근 국내 외의 동향을 먼저 살펴보았다. 1977년부터 2006년까지 우리나라 최근 30년간의 재해연보에 제시되어 있는 시설물별 피해액을 조사하여 시설물 중 피해액이 많은 순으로 주요피해 시설물을 파악하였다. 여기에서 주요피해 시설물로는 하천, 도로, 소하천, 수리, 농경지, 사방 등의 순으로 나타났다. 이러한 주요시설물에 대한 피해현황을 파악하기 위하여 대규모 풍수해 피해에 대한 현황, 원인분석 및 대책이 제시되어 있는 각종 피해조사 보고서, 연구보고서 및 전문 학술지 기사들을 수집 분석하였으며, 수집된 자료를 토대로 각각의 재해피해현상에 대하여 시설물의 피해현상, 원인 및 대책을 분류하여 분석하고자 한다. 재난관리 분야 중 우수유출저감시설 관련 제시된 업무방향을 보면 침투 저류를 위한 우수유출저감시설의 개발연구, 침수위험지구의 지정기준 등급별 방재대책 방안연구, 유역별 재해위험 저감능력의 평가기준 개발, 단위구역별 우수유출저감시설의 확보기준 연구, 우수유출저감시설의 국내 표준화 방안 연구, 우수유출저감시설 설치자에 대한 인센티브 도입방안 연구, 피해지역의 매입을 통한 저류지화 방안 연구, 우수유출저감시설 설치효과의 교육 홍보 및 우수유출저감시설의 국제 표준화 기준 제정 추진 등이 필요할 것으로 조사되었다. 여기에서 제시된 재난관리 업무분야별 많은 연구과제들이 향후 연구할 수 있는 재원확보로 이어져 재난관리의 업무발전에 도움이 될 수 있도록 하여야 하겠으며, 주요 결론으로는 다음과 같다. 첫째, 우리나라는 기후변화에 대해서는 기존에 소극적으로 대응하였으나 기후변화대책기획단을 만들어 적극적으로 대처하고 있으므로 기후변화와 관련된 여러분야가 활성화 될 것으로 판단된다. 둘째, 국외의 기후변화 대응사례에서 보면 시설물의 규모를 볼 때 큰 규모의 예산을 투입하는 것으로 판단되는바, 이는 향후의 불확실한 기후변화에 대비하는 선진적인 판단으로 검토되어야 할 것이다. 셋째, 풍수해 관련 주요업무 8가지에 대하여 추진해야할 업무방향 48개를 선정 제시하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.841-848
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• 2004

Evolutionary a1gorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objectives. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. However, generalized evolutionary multi-objective optimization algorithms have a weak point, in which the distribution of solutions are not uni-formly distributed onto Pareto optimal front. In this paper, we propose an evolutionary a1gorithm for multi-objective optimization which uses seed individuals in order to overcome weakness of algorithms Published. Seed individual means a solution which is not located in the crowded region on Pareto front. And the idea of our algorithm uses seed individuals for reproducing individuals for next generation. Thus, proposed a1go-rithm takes advantage of local searching effect because new individuals are produced near the seed individual with high probability, and is able to produce comparatively uniform distributed pareto optimal solutions. Simulation results on five testbed problems show that the proposed algo-rithm could produce uniform distributed solutions onto pareto optimal front, and is able to show better convergence compared to NSGA-II on all testbed problems except multi-modal problem.