• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.140-143
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.111-122
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• 1995

전통적으로 스케줄링 문제를 해결하기 위해 LP(Linear Programming) 기법이 주로 적용되어 왔으나, 스케줄링 문제의 많은 자원과 지식, 제약조건의 복잡한 상관 관계를 LPrl법으로 표현하고 처리하기가 쉽지 않다. 따라서 최근에는 AI 기법을 스케줄링 문제에 많이 적용하고 있고, AI 기법은 지식 표현 및 휴리스틱을 다루기에 효과적이므로 문제를 모델링하고 해결하는데 용이하다 할 수 있다. 본 논문에서는 AI 기법을 기반으로 하여 스케줄링에 적합한 휴리스틱 및, 탐색기법, 지식표현 방법등을 연구하고, 이를 바탕으로 코스 스케줄링 시스템을 구현하였다. 먼저 시스템은 전체적으로 메타프로그래밍을 통하여 초기 스케줄링(initial scheduling)과 동적스케줄링 (reactive scheduling)을 수행하도록 하였다. 메타프로그램이 초기 스케줄링을 수행할때에는 휴리스틱과 자체적인 도메인 여과기법을 적용하여 탐색 공간의 불일치 요소(inconsistency)를 제거시킴으로써 백트랙킹의 발생을 최소화시켰다. 또한 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타프로그래밍이 동적 재스케줄링을 수행할때에는 제약조건을 통한 휴리스틱을 이용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘을 제시하였다. 이에 대한 적용 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교하고 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1-3
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• 2001

컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 접안 위치와 접안 시기 및 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간가지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 여러 선박들 사이의 시간적 공간적 제약관계를 준수하고 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 선호 위치와 희망 입출항 시간을 최대한 준수해야 하는 최적화 문제이기도 하다. 기존의 연구에서는 제약만족탐색기법을 사용하여 초기계획을 수립한 후 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하였다. 본 논문에서는 반복적 개선 탐색 도중에 도출되는 해의 정보를 이용하여 새로운 제약조건을 추가함으로써 다음 제약만족 탐색 시 보다 쉽게 더 충은 해를 찾을 수 있도록 하였으며 이 방법을 기존의 휴리스틱 교정기법과 결합하여 휴리스틱 교정기법의 성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1441-1444
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• 2000

실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.151-157
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• 1999

선석계획 및 크레인 일정계획은 컨테이너 터미널에서 입항하는 선박들의 빈번한 변동상황에 능동적으로 대처하고 유연하면서도 신속한 의사결정이 가능하도록 여러 명의 전문가가 장기적인 계획을 바탕으로 지속적으로 수정 보완해 나가는 방법으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 선사 및 컨테이너 터미널에서 수시로 변경되는 다양한 요구조건을 수용하는 최적의 선석 및 크레인 일정계획 수립을 위하여 제약만족기법과 휴리스틱 교정(Heuristic Repair)기법을 이용하였다. 선석계획 및 크레인 일정 계획문제는 기본적으로 제약조건 만족문제로 정형화할 수 있지만 선박의 접안위치를 결정하는 문제는 목적함수를 가지는 최적화문제이다. 따라서 이 문제는 제약조건 만족문제와 최적화문제가 혼합된 문제(CSOP, Constraint Satisfaction and Optimization Problem)로 볼 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 각 선박의 최적 전압위치를 찾고 최우선 순위 선박의 최적 접안위치로부터 주어진 모든 제약조건을 만족하는 해를 찾는 탐색기법을 활용했고 휴리스틱 교정기법을 사용해서 제약만족기법에서 찾은 해를 교정했다. 우선순위가 가장 높은 선박부터 탐색을 하기 위해 Variable Ordering 기법을 사용했고 그 선박의 최적 접안위치부터 탐색을 해 나가는 Value Ordering 기법을 사용하였다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 선석계획자료를 사용해서 실험을 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.179-182
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• 2008

It needs to consider of turns during a path-finding on real road network. Because a car is delayed by waiting a traffic signal and decreasing speed when drived in a turn road such as cross road and slip road. If a straightness of a path is increased, a real cost of traveling should be able to decrease. An older method, the algorithm with Turn Heuristic, considered of this case. The algorithm, that differently gave weights to left, right and U-turns, improved a straightness of a path, but increased a cost of exploring. In this paper, we propose a improved Turn Heuristic Algorithm. Proposed algorithm uses Dynamic Turn Heuristic. It is able to more decrease a cost of exploring than older method by using the Turn Heuristic in a part of path-finding.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.87-90
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• 2008

Dynamic Heuristic(DH) is not fixed data and is dynamically modified using transferred real time road data from server In this paper, we propose path-finding algorithm with Maximum Speed Dynamic Heuristic (DH-MAX) and do an experiment. The DH-MAX is to be used the highest speed as DH, in real map divided by same sire. And proposed algorithm searches path using the priority searching only of the fixed data, but also the highest speed with real time information. In the performance test, the quality of path is enhanced but the cost of searching is increased than $A^*$ algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1615-1622
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• 2009

Generally, the Terminal Based Navigation System(TBNS) used embedded road data searches a path that has less qualitative than The Center Based Navigation System(CBNS). TBNS has not used real time road data but it is recently able to use it with technique such as TPEG. However, it causes to increase a cost of exploring by using real time road data for improvement quality of a path, because of limited performance. In this paper, we propose a Dynamic Heuristic to improve quality of path in the TBNS. Dynamic Heuristic(DH) is not fixed data and is dynamically modified using transferred real time road data from server. In this paper, we propose path-lading algorithm with Maximum Speed Dynamic Heuristic (DH-MAX) and do an experiment. The DH-MAX is to be used the highest speed as DH, in real map divided by same size. And proposed algorithm searches path using the priority searching only of the fixed data, but also the highest speed with real time information. In the performance test, the quality of path is enhanced but the cost of searching is increased than A* algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.2002-2007
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• 2006

The path search method in the telematics system should consider traffic flow of the roads as well as the shortest time because the optimal path with minimized travel time could be continuously changed by the traffic flow. The existing path search methods are not able to cope efficiently with the change of the traffic flow. The search method to use traffic information also needs more computation time than the existing shortest path search. In this paper, a method for efficiency improvement of path search is implemented and its performance is evaluated. The method employs the fixed grid for adjustable heuristic to traffic flow. Moreover, in order to simplify the computation of estimation values, it only adds graded decimal values instead of multiplication operation of floating point numbers with due regard to the gradient between a departure and a destination. The results obtained from the experiments show that it achieves the high accuracy and short execution time as well.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.10
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• pp.2477-2484
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• 1997

Best-first heuristic search algorithm, such as $A^{\ast}$ algorithm, are one of the most important techniques used to solve many problems in artificial intelligence. A common feature of heuristic search is its high computational complexity, which prevents the search from being applied to problems is practical domains such as route-finding in road map with significantly many nodes. In this paper, several heuristic search algorithms are concerned. A new dynamic weighting heuristic method called the pat-sensitive heuristic is proposed. It is based on a dynamic weighting heuristic, which is used to improve search effort in practical domain such as admissible heuristic is not available or heuristic accuracy is poor. It's distinctive feature compared with other dynamic weighting heuristic algorithms is path-sensitive, which means that ${\omega}$(weight) is adjusted dynamically during search process in state-space search domain. For finding an optimal path, randomly scattered road-map is used as an application area.