• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.662-664
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• 2000

병렬 컴퓨팅에서 중요 문제의 하나는 다중 태스크를 다중 프로세서 병렬 시스템의 여러 노드에 대한 최적의 매핑을 찾는 것이다. 이러한 매핑의 목적은 솔루션 품질에 손상 없이 총 실행시간을 최소화시키는 것이다. 이 분야에서는 많은 휴리스틱 방법들을 사용하여 나름대로 매핑 문제를 해결해 왔다. 본 논문에서는 효율적인 클러스터 데이터 매핑을 위한 혼합형 휴리스틱 기법에 대하여 기술한다. 제시하는 휴리스틱 기법은 유전알고리즘과 평균장어닐링 알고리즘을 혼합시킨 것으로 두 가지 방법의 장점들을 합하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 혼합형 휴리스틱 알고리즘의 솔루션과 실행시간을 기존 매핑 알고리즘들과 비교한 시뮬레이션 결과를 보고한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.54-56
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• 1998

본 논문에서는 병렬 정보검색 시스템에 있어 클러스터 문서할당을 위한 두 가지 휴리스틱 기법을 제시한다. 효율적 문서할당에 관한 매핑 문제를 정의하고 유전알고리즘과 모의냉각기법에 기반을 두는 휴리스틱 매핑 알고리즘을 기술한다. 알고리즘 성능실험과 관련하여 시뮬레이션을 통한 다른 할당 알고리즘과 비교평가한 결과 개선된 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.21-24
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• 2011

본 논문은 확장성(scalability)과 견고함(robustness)을 강조하는 새로운 형태의 병렬 분산 메타-휴리스틱 프레임워크를 제안하고 있다. PADO (Parallel And Distributed Optimization framework) 라고 이름 지어진 본 프레임워크는 이종의 계산 및 통신 자원들을 활용하여 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화하고 스케일러블한 속도 향상을 얻을 수 있다. 본 프레임워크는 기존의 시퀀셜(sequential) 최적화 프레임워크에 메타-휴리스틱 알고리즘의 병렬화 기법중 하나인 island 모델을 개선하여 구현하였다. 본 연구는 부분적으로 정렬된 지식 공유 방법(Partially Ordered Knowledge Sharing) 모델을 이용하여 병렬 환경 코디네이션(coordination) 오버헤드를 줄였고 계산 노드에 대한 확장성을 얻었다. 본 프레임워크를 통해 기존의 많은 메타-휴리스틱 알고리즘들을 재사용 할 수 있고 다양한 분야의 최적화 문제에 적용 할 수 있으며 계산량이 많은 메타-휴리스틱 알고리즘을 병렬화를 통해 문제를 푸는 시간을 단축 할 수 있다. 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem)를 통해 프레임워크의 실효성을 검증하였다.

• 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 Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.114-114
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• 2022

딥러닝의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해서는 딥러닝 기법 내 연산과정의 개선과 함께 학습 및 예측에 사용되는 데이터의 전처리 과정이 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝의 성능을 개량하기 위해 제안된 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형과 데이터 전처리 기법을 통해 댐의 수위를 예측하였다. 수위예측을 위해 Multi-Layer Perceptron(MLP), 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 Harmony Search(HS)와 딥러닝을 결합한 MLP using a HS(MLPHS) 및 Exponential Bandwidth Harmony Search with Centralized Global Search(EBHS-CGS)와 딥러닝을 결합한MLP using a EBHS-CGS(MLPEBHS)를 통해 댐의 수위를 예측하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 결합모형의 학습 및 예측성능을 개선하기 위해 학습 및 예측을 위한 자료를 기반으로 데이터 전처리기법을 적용하였다. 적용된 데이터 전처리 기법은 정규화, 수위구간별 사상(Event)분리 및 수위 변동에 대한 자료의 구분이다. 수위예측을 위한 대상유역은 금강유역에 위치한 대청댐으로 선정하였다. 대청댐의 수위예측을 위해 대청댐 상류에 위치하는 수위관측소 3개소를 선정하여 수위자료를 취득하였다. 각 수위관측소에서 취득한 수위자료를 입력자료로 설정하였으며, 대청댐의 수위자료를 출력자료로 설정하여 메타휴리스틱 최적화 알고리즘-딥러닝 모형의 학습을 진행하였다. 각 수위관측소 및 대청댐에서 취득한 수위자료는 2010년부터 2020년까지 총 11년의 일 단위 수위자료이며, 2010년부터 2019년까지의 자료를 학습자료로 사용하였으며, 2020년의 자료를 예측 및 검증자료로 사용하였다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.1
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• pp.23-39
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• 1992

본 논문에서는 기존의 정적인 스케쥴링 모델 즉, 그래프 이론, 정수 프로그래밍 그리고 휴리스틱 모델에 근거한 알고리즘들의 사례를 소개하고 분석하였으며 정적인 스케쥴링 알고리즘의 단점을 보완할 수 있고 고장허용구조를 지원할 수 있는 FAME 알고리즘을 제시하였다. FAME은 정적인 휴리스틱 알고리즘과 동적인 스케쥴링 알고리즘으로 구성되며 부하균형과 기억공간 크기 그리고 최소 통신비용 조건을 만족하고 태스크간 간섭비용을 도입함으로써 태스크간 통신 비용에 의해 나타날 수 있는 태스크들의 동시성 수행 정도의 감소를 방지할 수 있도록 하였다. 또한 기억공간 크기와 간섭비용의 조합은 테스크들이 일부 프로세서에만 할당되는 현상을 방지할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.3
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• pp.663-668
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• 2010

In driving a car, turns such as left turns, right turns, or u-turns, make the speed of the car decrease considerably. A more straight path, therefore, is probably faster to arrive at the destination than zig-zag path with same distance. In this paper, we have newly proposed the turn heuristic to make more straight path. The path navigation algorithm with turn heuristic(called as TA* algorithm) could enhance the straightness of a path by putting the turned-edges to the turn cost. It requires higher cost to use TA* algorithm than traditional A* algorithm because the straight-edge first searching have increased the search space. We have improved the TA* algorithm into the variable TA* algorithm(called as VTA* algorithm) which adopt the turn-heuristic during the a portion of the whole path.

• 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.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.10
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• pp.2470-2476
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• 1997

We propose a new real-time search algorithm and provide experimental evaluation and comparison of the new algorithm with mini-min lookahead algorithm. Many other real-time heuristic-search approached often divide the problem space to several sub-problems. In this paper, the proposed algorithm guarantees not only the sub-problem deadline but also total deadline. Several heuristic real-time search algorithms such as $RTA^{\ast}$, SARTS and DYNORA have been proposed. The performance of such algorithms depend on the quality of their heuristic functions, because such algorithms estimate the search time based on the heuristic function. In real-world problem, however, we often fail to get an effective heuristic function beforehand. Therefore, we propose a new real-time algorithm that determines the sub-problem deadline based on the status of search space during sub-problem search process. That uses the cut-off method that is a dynamic stopping-criterion-strategy to search the sub-problem.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.15 no.2
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• pp.51-66
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• 1997

실시간 변화하는 교통상황을 파악하고 교통혼잡을 완화시키려는 각종 교통정책들을 개발하고 평가하기 위하여 동적 통행배정모형에 대한 연구가 지속되고 있으며 상당한 성과 를 이루고 있다. 그러나 이론적인 어려움과 계산량과 과다로 기존의 모형들은 대부분 단순 가로망을 대상으로 적용되어 왔으며 대규모 가로망에 적용하는 데는 상당한 어려움을 겪고 있다. 본 연구의 목적은 실제 가로망에 쉽게 적용할 수 있는 휴리스틱 동적 통행배정모형을 개발하고 이를 해석할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 있다. 개발되는 모형은 변동부등식 (variational inequality)으로 구축되며 알고리즘은 휴리스틱 알고리즘(heuristic disagonalized algorithm)을 개발한다. 예제 가로망을 대상으로 개발된 모형을 평가하며 도출된 해가 Wrdrop의 균형해(equilibrium)임을 보인다.