• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.32 no.1
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• pp.9-16
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• 1995

The erection process planning is to decide erection strategy and sequence that satisfies dock duration. The erection scheduling is to decide erection date of each block. The load profile varies according to scheduling and it is related to building cost. It must be possible to simulate the various combinations of process plan and schedule for optimal planning. To develop the process planning system for optimal planning, the system that generate the sequence of erection automatically and the load leveling system are required. This paper suggests the method that generates the erection sequence. The load leveling should be done to all the ships in the same dock batch to get reliable results. In this case since the search space is very large, efficient optimization method is needed Our research achieved the load leveling system using Genetic Algorithm. This system made it possible to simulate various process plans to which schedule is considered.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.1
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• pp.1-5
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• 2005

The purpose of reinforcement learning is to maximize rewards from environment, and reinforcement learning agents learn by interacting with external environment through trial and error. Q-Learning, a representative reinforcement learning algorithm, is a type of TD-learning that exploits difference in suitability according to the change of time in learning. The method obtains the optimal policy through repeated experience of evaluation of all state-action pairs in the state space. This study chose n-Queen problem as an example, to which we apply reinforcement learning, and used Q-Learning as a problem solving algorithm. This study compared the proposed method using reinforcement learning with existing methods for solving n-Queen problem and found that the proposed method improves the convergence rate to the optimal solution by reducing the number of state transitions to reach the goal.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.5
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• pp.502-509
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• 2023

This study presents a satellite constellation method that achieves optimal revisit performance by utilizing genetic algorithm techniques. The Walker method is a global coverage concept, and there are limitations to target-centered constellation considering the strategic environment of the Korean Peninsula. To overcome these limitations, targets are set in major areas of interest in North Korea, orbit elements with optimal revisit performance for each target are searched, and based on this, the number of satellites optimized for each target is derived using a genetic algorithm. The results of this study demonstrate the performance of the optimized constellation by applying phasing rules to achieve the desired revisit performance.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.429-432
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• 2004

다수의 품목을 개별적으로 주문하기 보다는 묶어서 한꺼번에 주문하는 경우 수송비용과 주문비용을 줄일 수 있으며, 같은 공급자에게서 구매하는 경우에는 가격할인까지 기대할 수 있다. 이와 같이 하나의 공급자들 통해 다수의 품목을 구매하는 경우에 대한 최적의 구매전략을 다룬 문제가 다품목 일괄 주문모형으로 Joint Replenishment Problem(JRP)으로 잘 알려져 있으며 지난 수십 여년간 많은 연구가 이루어진 생산재고관리 영역의 문제들과는 달리 일반적인 JRP를 해결하기 위한 발견적 기법들에 대한 연구는 수없이 많은 반면 JRP를 현실적으로 확장한 연구는 국내외적으로 전무한 형편이다. 본 연구에서는 일반적인 JRP를 제약식을 고려한 문제로 확장하여 유전자 알고리즘을 이용한 해법을 개발하고 이 문제의 확장 가능성에 대해 소개하고자 한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.18 no.12
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• pp.3236-3245
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• 1994

The nesting of two-dimensional patterns onto a given raw sheet has applications in a number industries. It is a common problem often faced by designers in the shipbuilding, garment making, blanking die design, glass and wood industries. This paper presents a multi-stage layout approach for nesting two-dimensional patterns by using artificial intelligence techniques with a relatively short computation time. The raw material with irregular boundaries and internal defects which must be considered in various cases of nesting was also investigated in this study. The proposed nesting approach consists of two stages : initial layout stage and layout improvement stage. The initial layout configuration is achieved by the self-organizing assisted layout(SOAL) algorithm while in the layout improvement stage, the simulated annealing(SA) is adopted for a finer optimization.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2759-2761
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• 2005

본 논문에서는 진화 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어기의 구성요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.4
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• pp.157-162
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• 2010

The cart-pole balancing problem is a pseudo-standard benchmark problem from the field of control methods including genetic algorithms, artificial neural networks, and reinforcement learning. In this paper, we propose a novel approach by using online reinforcement learning(OREL) to solve this cart-pole balancing problem. The objective is to analyze the learning method of the OREL learning system in the cart-pole balancing problem. Through experiment, we can see that approximate faster the optimal value-function than Q-learning.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.10 no.5
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• pp.201-206
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• 2009

The timetabling problem is a one of the optimization problem for satisfied a constraints. Most optimization algorithm arrives optimal to use a method that is make a initial solution and modify and reconstruct it repetitively. In case of insufficient resources, it is not easy to obtain initial solution oneself. The most method of make a initial solution is high constrained subject assign first. The freedom rate is a numerical value of degree of how much constrained. In this paper, we define the freedom rate in timetabling problem and experiment its role in timetabling process.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.2
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• pp.105-119
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• 1998

최근에 이르러 정보 통신에 대한 수요가 폭발하고 있으나, 데이터 통신을 위한 네트워크를 구축하는 데는 막대한 비용이 소요되며, 장기적인 투자의 관점에서 효율성을 달성하기가 쉽지 않다. 본 연구는 기존의 네트워크를 확장해나가거나 새로운 네트워크를 구축하고자 할 때, 미래의 수요 및 신기술의 변화 등을 고려하여 최적의 네트워크를 설계하는 문제를 다루고 있다. 본 연구는 데이터 통한 네트워크의 장기적인 확장계획 수립의 문제를 분석적으로 다룬 최초의 논문이라고 할 수 있는 Dutta & Lim[4]의 기존 연구를 근간으로 하되 라우팅방법을 바꾸어 라우팅에 따른 해의 민감도를 분석함으로써, 네트워크의 설계 및 확장계획 수립을 위한 효율적인 해를 찾아내는 알고리즘을 개발하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.517-519
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• 2000

전자상거래는 비즈니스의 목적을 추구하기 위해서 거래 당사자들이 인터넷 등의 전자적인 매체를 이용하여 상품이나 서비스, 거래에 수반되는 경제활동을 일컫는다. 이러한 전자상거래는 기존의 상거래 형태가 고객의 필요와 요구에 부응해 고객과의 개별화된 일대일 관계를 유지하는 개별 고객 점유 형태로 탈바꿈하였다. 이러한 패러다임의 변화속에서 고객 중심의 패러다임을 추구하는 최적의 환경을 제공할 수 있도록 인터넷이 그 역할을 담당하고 있다. 이를 제공하는 환경이 바로 웹 웨어하우징이다. 그러나 전자상거래 플랫폼에서 웹 상에서 나타나는 데이터가 HTML 형태이므로 실행시에 필요한 형태로 재구성하여야 한다. 그러나 기존 연구에서는 복잡한 방법과 웹 웨어하우스에 소스 결과를 바로바로 적용할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 웹 웨어하우스에 저장된 데이터를 정확하고 효율적으로 유지 관리할 수 있는 알고리즘을 제시하며 성능을 평가를 보인다.