• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.283-285
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• 2002

강의시간표 문제(Lecture timetabling Problem)는 일주일을 기본으로 하는 특정 시간대 별로 학생(Course-class), 교수, 그리고 강의실과 같은 자원에 대한 스케줄링 문제로서 각각의 자원에 대하여 적절한 조합으로 제약조건들 사이의 충돌을 최소화하여 자원을 배치하는 할당문제이다. 강의시간표 문제는 수천 명 학생들에 대하여 개개인의 시간표를 작성해야 하므로 기하급수적으로 증가하는 탐색공간에 대하여 최악의 경우 탐색 시간이 지수적으로 증가하는 NP-complete Problem이다. 이러한 거대하고 복잡한 강의시간표 문제는 계층적으로 분할하여 기능별로 처리하면서 제약조건을 협상하도록 하는 각 모듈 단위의 에이전트를 구성하므로 좀 더 작고 단순한 문제로 변환될 수 있다. 본 논문에서는 방대한 탐색 공간과 과잉-제약조건(Over-constraint)문제의 하나인 강의시간표 작성 문제를 분산제약조건 만족 문제 특성을 이용하고 다중 에이전트 구조를 사용하여 해결하는 강의시간표 자동화 시스템 설계를 제안한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.2
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• pp.227-233
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• 2004

Complex scheduling problems are related to planning, scheduling, constraint satisfaction problems, object-oriented concepts, and agent systems. Human preference-driven scheduling technique was to solve complex scheduling problems using constraint satisfaction problems and object-oriented concepts. We have tried to apply human preference-driven scheduling technique to reservation problems. For customer's satisfaction, we have considered customer's preferences in the reservation scheduling. The technique of reservation scheduling proposed in this thesis is based on object-oriented concepts. 1'o consider the over all satisfaction, the events of every object are alloted to the board along its priority. Constraints to reservation scheduling are classified to global and local. The definition of board and information of every event are global constraints and the preferences to object's board slots are local constraints. We have applied look-ahead technology to reservation scheduling in order to minimize backtracking not to fail the allotment of events.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.553-556
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• 2004

복합 스케줄링 작업은 탐색 공간이 방대하므로 단순 스케줄링을 통한 방법으로는 최적해를 찾는 것은 쉽지 않다. 복합 스케줄링 문제를 해결하는 기법들 중에서 사용자의 선호도를 고려한 기법은 제약만족문제와 객체지향개념을 스케줄링에 적용하여 복합 스케줄링 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 기법을 예약 문제에 적용하여 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다. 특히 고객들의 만족도를 높이기 위해서 고객들의 선호도를 고려하여 스케줄링을 한다. 고객의 선호도를 고려한 예약 스케줄링 기법은 객체 지향 개념을 기반으로 하여 각 객체들이 사건들을 가지고서, 이 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 보드에 배정하는 기법이다. 각 객체들은 전체적인 만족도를 고려하면서 그 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 예약 스케줄링을 할 때 제약은 전역제약과 지역제약으로 구성된다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 각 객체가 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 사건의 배정을 실패하지 않고 백크래킹을 최소화하도록 앞을 보는(look-ahead) 백트래킹 기법을 사용하여 전체 객체들의 만족도를 높였다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.6 no.1
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• pp.5-14
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• 2004

Finding a solution to a constraint satisfaction problem requires choosing values for variables so as to satisfy the constraints of the problem. A constraint is simply a logical relation among several unknowns (or variables), each taking a value in a given domain. Conventional constraint-based scheduling systems are not enough to satisfy the all constraints because there are conflicts between them. In this paper, we propose a method for interactive scheduling, which have two major problems: first, it is hard to satisfy concretely all various kinds of constraints, and second, the search space is extremely large and requires a long execution time. To solve the above problems, we introduce the Interactive Scheduling System (ISS) that interacts with the user to exchange suggestions each other. Our system is performed in two steps: knowledge base generation of an initial assignment and iterative improvement with the user(host or internet client) to satisfy the constraints. Applying our system, we actually constructed timetables for our university, where the scheduling time is considerably reduced.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2007.12a
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• pp.207-209
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• 2007

본 논문은 내륙 운송 체계 하에서 공 컨테이너의 효율적인 운송관리 문제에 대하여 다루었다. 내부적으론 pickup and delivery 제약조건을 적용하여 특정 pick up 시간을 가지는 화물과 터미널에서의 적 컨테이너을 만족하는 차량의 스케줄링 문제이다. 차량의 내부 운송에서 공 컨테이너의 이동이나 공차의 이동 같은 불필요한 이동을 최소화함으로 효율적 운송을 할 수 있다. 또 한 모든 화물과 수입된 적 컨테이너의 pick up time 의 시간 제약으로 인한 차량의 이동 제약를 만족해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 휴리스틱과 메타 휴리스틱 방법을 이용하여 근사해를 도출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.550-552
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• 2004

예약 스케줄링 문제는 여러 가지 제약조건이 많고 탐색공간이 방대하기 때문에 백트래킹 방법이나 단순스케줄링을 통한 방법으로는 예약 스케줄링에서 가장 중요한 고객의 만족도를 향상시키기 어렵다. 본 논문에서 제시한 예약스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP)와 객체지향개념을 예약 스케줄링 문제에 적용하여 온라인(On-line) 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다. 객체 지향 개념을 기반으로 고객(객체)들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 보드에 배정한다. 특히 고객들의 만족도를 높이기 위해서 고객의 선호도 보드를 참조하여 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 고객이 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 고객의 선호도보드를 참조하여 예약스케줄링을 수행한 결과의 고객 만족도가 많이 향상되었음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.597-600
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• 2006

항공운항 스케줄링 문제는 여러 가지 제약조건이 많고 탐색공간이 방대하기 때문에 백트래킹 방법이나 단순 스케줄링을 통한 방법으로는 항공운항 스케줄링에서 매우 중요한 승무원(운항승무원, 객실승무원)들의 운항스케줄 만족도를 향상시키기 어렵다. 객체기반 항공운항 스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP;Constraint Satisfaction Problem)와 객체지향개념을 운항관리 스케줄링 문제에 적용하여 승무원들에 대한 인력관리상의 문제점들을 해결하고자 하였다. 객체 지향 개념을 기반으로 승무원 객체들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 운항스케줄 보드에 배정한다. 승무원들의 운항 스케줄 만족도를 높이기 위해서 승무원의 스케줄 우선순위에 따라서 자원(타임 슬롯)을 배정하고, 자원에 대한 승무원들의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 승무원들이 가지는 보드의 타임 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용하였다. 또한 실제로 항공운항 스케줄링을 모의실험해서 승무원들의 운항 스케줄 만족도를 살펴보았다.

• The Journal of Engineering Research
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• v.6 no.2
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• pp.11-22
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• 2004

A distributed constraint satisfaction problem (distributed CSP) is a constraint satisfaction problem(CSP) in which variables and constraints are distributed among multiple automated agents. ACSP is a problem to find a consistent assignment of values to variables. Even though the definition of a CSP is very simple, a surprisingly wide variety of AI problems can be formalized as CSPs. Similarly, various application problems in DAI (Distributed AI) that are concerned with finding a consistent combination of agent actions can be formalized as distributed CAPs. In recent years, many new backtracking algorithms for solving distributed CSPs have been proposed. But most of all, they have common drawbacks that the algorithm assumes the priority of agents is static. In this thesis, we establish a basic algorithm for solving distributed CSPs called dynamic priority search algorithm that is more efficient than common backtracking algorithms in which the priority order is static. In this algorithm, agents act asynchronously and concurrently based on their local knowledge without any global control, and have a flexible organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, while the completeness of the algorithm is guaranteed. And we showed that the dynamic priority search algorithm can solve various problems, such as the distributed 200-queens problem, the distributed graph-coloring problem that common backtracking algorithm fails to solve within a reasonable amount of time. The experimental results on example problems show that this algorithm is by far more efficient than the backtracking algorithm, in which the priority order is static. The priority order represents a hierarchy of agent authority, i.e., the priority of decision-making. Therefore, these results imply that a flexible agent organization, in which the hierarchical order is changed dynamically, actually performs better than an organization in which the hierarchical order is static and rigid. Furthermore, we describe that the agent can be available to hold multiple variables in the searching scheme.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.9
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• pp.47-55
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• 2010

Linear constraint satisfaction optimization problem is a kind of combinatorial optimization problem involving linearly expressed objective function and complex constraints. Integer programming is known as a very effective technique for such problem but require very much time and memory until finding a suboptimal solution. In this paper, we propose a method to improve the search performance by integrating local search and integer programming. Basically, simple hill-climbing search, which is the simplest form of local search, is used to solve the given problem and integer programming is applied to generate a neighbor solution. In addition, constraint programming is used to generate an initial solution. Through the experimental results using N-Queens maximization problems, we confirmed that the proposed method can produce far better solutions than any other search methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.13-14
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• 2017

본 논문에서는 강의 시간표 최적화를 위한 제약 프로그래밍의 적용 방안을 제시한다. 제약 프로그래밍은 제약 만족 문제를 해결하기 위한 기법으로 대상 문제를 결정 변수, 도메인, 제약조건으로 표현한다. 본 논문에서는 시간표 작성 최적화 문제의 결정 변수로 강의실, 요일, 교시를 사용하였으며, 추가로 요일과 교시를 결합한 변수를 사용함으로써 보다 쉽게 제약 조건을 표현할 수 있도록 하였다. 또한 제약 프로그래밍에 의해 도출된 초기해를 또 다시 제약 프로그래밍을 통해 반복적으로 개선함으로써 더 좋은 강의 시간표를 작성할 수 있도록 하였다. 특정 학과의 강의 시간표 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법을 통해 보다 빠른 시간 내에 초기해를 도출할 수 있을 뿐 아니라 최종적으로 더 좋은 해의 도출이 가능함을 확인하였다.