• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.435-441
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• 2002

전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.347-350
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• 1999

자율무인잠수정은 자율운항을 위해서 자동화된 제어시스템이 필요하다. 제어시스템은 기능적 측면에서 임무계획단계(mission planning level), 임무제어단계(mission control level), 선체제어단계(vehicle control level)로 구분한다. 자율무인잠수정의 효과적인 임무 수행을 위해서는 임무제어단계의 운행 경로 설정과 제어가 중요하다. 자율무인잠수정은 잠수정의 주변환경을 추상화한 후 탐색기법을 이용하여 경로를 설정한다. 이때 검색기법의 효율적 적용을 위해서는 효과적으로 추상화된 탐색모형이 필요하다. 대표적인 탐색모형으로는 3차원 격자절대좌표 모형(3-dimensional grid unit coordinate model)(1)을 들 수 있다. 그러나 이 모형은 불필요한 동작의 반복, 이동 격자에 따른 비일관성과 같은 취약점이 존재한다. 본 연구에서는 이 모형의 취약점을 개선하기 위해서 자율무인잠수정의 위치 기반 상대적 격자좌표 모형(relative grid unit coordinate model based on AUV state)을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.347-350
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• 1999

자율무인잠수정은 자율운항을 위해서 자동화된 제어시스템이 필요하다. 제어시스템은 기능적 측면에서 임무계획단계(mission planning level), 임무제어단계(mission control level), 선체제어단계(vehicle control level)로 구분한다. 자율무인잠수정의 효과적인 임무 수행을 위해서는 임무제어단계의 운행 경로 설정과 제어가 중요하다. 자율무인잠수정은 잠수정의 주변환경을 추상화한 후 탐색기법을 이용하여 경로를 설정한다. 이때 검색기법의 효율적 적용을 위해서는 효과적으로 추상화된 탐색모형이 필요하다. 대표적인 탐색모형으로는 3차원 격자절대좌표 모형(3-dimensional grid unit coordinate model)[1]을 들 수 있다. 그러나 이 모형은 불필요한 동작의 반복, 이동 격자에 따른 비일관성과 같은 취약점이 존재한다. 본 연구에서는 이 모형의 취약점을 개선하기 위해서 자유무인잠수정의 위치 기반 상대적 격자좌표 모형(relative grid unit coordinate model based on AUV state)을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.5
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• pp.411-426
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• 2009

Most of the metaheuristics are made by imitating the action of the animals. In this paper, we proposed Mine Algorithm. The Mine Algorithm is a metaheuristic that imitates the action of the human being. Speaking of search, the field in which the know-how and the heuristics of the human being are melted best is the mining industry. In the Mine Algorithm we formalize the action pattern of the human being by focusing the mine business. The Mine Algorithm uses various searching techniques fluently and shows equally good performance for broad problems. That is, it has good generality. We show the improved generality of the Mine Algorithm by the comparing experiments with the conventional metaheuristics.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.206-209
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• 2005

Optimal path search systems to take continuously changed traffic flows into consideration is necessary in order to reduce the cost to get destination. However, to search optimal path in client terminals with low computing power yields high computational cost. Thus, a method with low cost and near optimal path as well is required. In this paper, we propose a path search method using variable heuristic for the sake of reducing operation time. The heuristic is determined by the change of the average speeds of cars located in grid which means a rectangle region.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.436-439
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• 2005

로봇축구는 과거의 단순한 수비시스템 벗어나 지능적 공격시스템으로 점차 변하기 시작했다. 본 논문에서는 휴리스틱 탐색기법인 최고우선탐색기법을 사용하여 공격로봇의 경험을 통해 로봇 움직임의 최적해를 찾아내고, 각 로봇간의 동기화로 인한 전술변화에 대해 설명하고 있다. 로봇이 공격과정에서 수비하는 로봇을 피해 다른 로봇에게 공을 전달하고 그 로봇이 상황에 따라 공격과 수비의 변화를 주는 방식이다. 이 알고리즘을 적용하여 최적의 로봇축구에이전트 시스템의 행동상황을 추출하고, 시뮬레이션을 통해 그 전략의 유용성을 확인한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.1-14
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• 2000

The berth and crane scheduling problem in a container terminal encompasses the whole process of assigning berth to each ship, determining the duration of berthing, assigning container cranes to each ship, and determining the specific start and end time of each crane service, for all the ships scheduled to be arriving at the terminal during a certain scheduling horizon. This problem is basically a constraint satisfaction problem in which cranes and berths should be assigned in such a way that all the spatial and temporal constraints are satisfied without any interference. However, it is also an optimization problem because the requested arrival and departure time should be met for as many of the scheduled ships as possible, while the operation cost of the terminal should be minimized. In this paper, we present an effective and efficient approach to solving this type of problem, which combines constrain satisfaction search and heuristic repair. We first employ a constraint satisfaction search to find a feasib1e solution. Then, the feasible solution is modified to a more optimal one by iteratively applying our heuristic repair operations within the framework of constraint satisfaction search. Experimental results with a real data from Pusan East Container Terminal showed that our approach can derive a schedule of satisfactory quality in a very short time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.827-830
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• 2008

The Center Based Navigation System(CBNS) used real time road data searches an optimal path. The other hand, the Terminal Based Navigation System(TBNS) used embedded road data searches a path that has less qualitative than the CBNS. But the TBNS has been favored, because it has no additional fees. Generally, 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 qualify of a path, because of limited performance. We propose a path-finding algorithm using a Maximum peed Dynamic Heuristic to improve quality and reduce a cost of exploring. Proposed method is to use a maximum road speed of appropriate region as dynamic heuristic for path-finding.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2008.11a
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• pp.12.1-12.1
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• 2008

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.226-226
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• 2011

최적 저수지운영을 위한 운영률 도출이나 강우-유출 및 수질 모형의 매개변수 추정 문제처럼 비선형적이고 추정해야할 변수의 수가 많은 경우, 수학적으로 모형화하기에 너무 복잡해서 선형계획법, 비선형계획법, 동적계획법 등을 사용하여 최적해를 구할 수 없는 경우도 있다. 이러한 문제에 대해서는 구조적 진화를 통해 최적해를 구하는 방법들이 사용된다. 일반적으로 미지수의 개수가 많아지면 전역최적해를 찾기가 어려워진다. 전역최적해를 찾는 여러 가지 방법들이 수자원 분야에서는 강우-유출모형의 매개변수를 추정하는데 많이 사용되고 있으며, 특히 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘 등 전역최적해를 찾는 메타휴리스틱 방법이 많이 사용되고 있다. 전역최적화 방법을 개발하는 연구자들은 최적화방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 검사함수(test function)를 만들어 성능을 평가하고 있다. 본 연구에 사용한 검사함수는 Mishra의 연구(2006a, 2006b)에서 사용한 중요하고 복잡한 검사함수이다. 유전자 알고리즘, SCE-UA 알고리즘, DDS 알고리즘을 검사함수 중 전역해를 찾기 어려운 2 차원 함수 2 가지, 다차원 함수 4 가지 함수에 적용하여 각각의 탐색 성능을 평가하였다. 2차원 함수인 Bukin 함수에 대해서는 모든 최적화 방법이 전역최적해를 찾을 수 없었지만, 유전자 알고리즘이 가장 전역최적해에 가까웠고 다음으로 DDS 알고리즘 순서였다. 지역수렴 영역이 많을 것으로 판단되는 10, 30, 50 차원 Michalewicz 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 매우 근접하였고 다음으로 SCE-UA 알고리즘, 유전자 알고리즘 순이었다. 지역수렴 영역이 상대적으로 다른 함수보다 넓은 10 차원 Schwefel 함수에 대해서는 DDS 알고리즘으로 구한 최적해가 전역최적해와 거의 근접하였고 유전자 알고리즘과 SCE-UA 알고리즘은 매우 큰 편차를 보였다. 40, 80 차원 Schwefel 함수에 대해서는 3 가지 알고리즘 모두 전역최적해와 편차를 보였지만 DDS 알고리즘에 의한 최적해와 다른 두 알고리즘에 의한 최적해는 1 오더(order) 정도의 차이가 났다. 지역수렴 영역이 큰 Michalewicz 함수와 Schwefel 함수에 대한 결과는 매우 흡사한 결과이다. 이상과 같은 결과로, 유전자 알고리즘은 매개변수의 수가 적을 경우 우수한 탐색성능을 가졌으며, SCE-UA 알고리즘은 Griewank, Rastrigin 함수와 같은 형태인 경우 우수한 성능을 보였다. DDS 알고리즘은 전체적으로 우수한 탐색 능력을 가진 것으로 판단된다. 그러므로 수위구간 영역별 저수지운영률 도출을 위한 적절한 최적화방법으로 DDS 알고리즘을 선정하였다.