• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권4호
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• pp.1276-1295
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• 2023

Sensor networks are now an essential aspect of wireless communication, especially with the introduction of new gadgets and protocols. Their ability to be deployed anywhere, especially where human presence is undesirable, makes them perfect choices for remote observation and control. Despite their vast range of applications from home to hostile territory monitoring, limited battery power remains a limiting factor in their efficacy. To analyze and transmit data, it requires intelligent use of available battery power. Several studies have established effective routing algorithms based on clustering. However, choosing optimal cluster heads and similarity measures for clustering significantly increases computing time and cost. This work proposes and implements a simple two-phase technique of route creation and maintenance to ensure route reliability by employing nature-inspired ant colony optimization followed by the fuzzy decision engine (FDE). Benchmark methods such as PSO, ACO and GWO are compared with the proposed HRCM's performance. The objective has been focused towards establishing the superiority of proposed work amongst existing optimization methods in a standalone configuration. An average of 15% improvement in energy consumption followed by 12% improvement in latency reduction is observed in proposed hybrid model over standalone optimization methods.

• Advances in Computational Design
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• 제8권4호
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• pp.295-307
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• 2023

This paper presents an optimization of the reinforced concrete ribbed slab in terms of minimum CO₂ emissions and an economic justification of the final optimal design. The design variables are six geometry variables including the slab thickness, the ribs spacing, the rib width at the lower and toper end, the depth of the rib and the bar diameter of the reinforcement, and the seventh variable defines the concrete strength. The objective function is considered to be the minimum amount of carbon dioxide gas (CO₂) emission and at the same time, the optimal design is economical. Seven significant design constraints of American Concrete Institute's Standard were considered. A robust metaheuristic optimization method called improved dolphin echolocation and ant colony optimization (IDEACO) has been used to obtain the best possible answer. At optimal design, the three most important sources of CO₂ emissions include concrete, steel reinforcement, and formwork that the contribution of them are 63.72, 32.17, and 4.11 percent respectively. Formwork, concrete, steel reinforcement, and CO₂ are the four most important sources of cost with contributions of 67.56, 19.49, 12.44, and 0.51 percent respectively. Results obtained by IDEACO show that cost and CO₂ emissions are closely related, so the presented method is a practical solution that was able to reduce the cost and CO₂ emissions simultaneously.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.27-38
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• 2018

Environmental planning includes resource allocation and spatial planning process for the conservation and management of environment. Because the spatialization of the environmental planning is not specifically addressed in the relevant statutes, it actually depends on the qualitative methodology such as expert judgement. The results of the qualitative methodology have the advantage that the accumulated knowledge and intuition of the experts can be utilized. However, it is difficult to objectively judge whether it is enough to solve the original problem or whether it is the best of the possible scenarios. Therefore, this study proposed a methodology to quantitatively and objectively spatialize various environmental planning. At first, we suggested a quantitative spatial planning model based on an optimization algorithm. Secondly, we applied this model to two kinds of environmental planning and discussed about the model performance to present the applicability. Since the models were developed based on conceptual study site, there was a limitation in showing possibility of practical use. However, we expected that this study can contribute to the fields related to environmental planning by suggesting flexible and novel methodology.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.464-464
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• 2012

수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.401-406
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• 2011

복잡해진 최적화문제를 전통적인 방법보다 효율적으로 해결하기위해 유전알고리즘이나 개미군집화, 하모니서치알고리즘과 같은 다양한 메타휴리스틱이 개발되었다. 그 중에서 하모니 서치알고리즘이 다른 메타휴리스틱알고리즘보다 좋은 결과를 보이고 있다. 하모니 서치 알고리즘은 음악을 작곡할 때 아름다운 소리를 내는 하모니를 찾는 과정을 모방했다. 성능은 하모니 메모리에서 선택하는 비율인 HMCR값과 하모니 메모리에서 선택된 값의 조정 비율을 결정하는 PAR값에 따라 달라지는 것으로 알려져 있다. 다르게 말하면 두 변수의 기반이 되는 하모니 메모리의 사용방법의 문제로 볼 수 있다. 본 논문은 설정한 기간 동안 더 좋은 최적해를 찾지 못할 경우 하모니 메모리의 일부를 좋은 하모니로 구성되게 수정하는 방법을 제안했다. 테스트 함수를 이용한 검증 실험결과에서 하모니 메모리를 수정할 경우 정확도 변화가 적어 신뢰성 있는 정확도를 보였으며, Iteration이 짧더라도 최적값에 근접한 값을 찾았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.521-521
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• 2016

상수도 관망은 수원에서 수요절점까지 물을 안정적으로 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 수리학적 제한조건 (절점의 수압, 관로의 유속)을 만족하는 범위에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻는 것으로 Savic and Walters (1997)는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithms, Holland 1975)을 적용한 상수도 관망 설계 프로그램인 GANET를 제안하였고, Maier et al. (1996)은 개미군집알고리즘 (Ant Colony Optimization Algorithm, Dorigo et al. 1996)을 상수도 관망 최적설계에 적용한 후 그 결과가 유전 알고리즘에 비해 우수함을 증명하는 등 상수도 관망 최적설계에 관한 연구가 활발히 진행되어 오고 있다. 유전알고리즘은 선택, 교차, 돌연변이의 반복계산 과정을 통하여 최적해를 찾는 최적화 기법이다. 이 과정에서 결정변수는 유전자 (Gene)의 집합으로 표현되며, 염색체 (Chromosome) 내에서 근접한 유전 인자들은 일종의 Building Block을 형성하게 된다. Building Block은 좋은 해를 갖는 유전 인자를 높은 확률로 보관하여 지역해에 빠질 가능성을 줄이는 반면, 유전형 (Genotype)이 표현형 (Phenotype)을 충분히 모방하여 표현하지 못한 경우 오히려 최적해의 탐색을 방해할 수 있다는 한계점을 갖는다. 유전 알고리즘을 상수도 관망 최적설계에 적용하였을 때에도 이 한계점은 여실히 드러난다. 관로의 관경을 결정변수로 설정한 후 유전형으로 표현하였을 때, 관망도 상에서 근접하지 않은 두 관로가 염색체 내에서 연속으로 나열된다면 두 관로 간의 연관성이 실제보다 크게 고려되기 때문이다. 한편, 하모니써치 (Harmony Search, Geem et al. 2001) 알고리즘은 즉흥 연주 (Improvisation)를 통해 최상의 화음을 만들어내는 현상으로부터 착안하여 만들어진 최적화기법으로 연산 기법은 무작위선택, 기억회상, 피치조정 등으로 구성되어 있으며, 결정변수에 해당하는 연주자가 독립적으로 행동하며 해를 탐색한다는 점에서 유전알고리즘과 큰 차이를 갖는다. 본 연구에서는 유전알고리즘의 Building Block에 의해 발생하는 오류를 개선하고자, 상수도 관망 최적설계 연구에 많이 사용되는 Hanoi 관망 (Fujiwara and Khang 1990) 관로의 정렬 순서를 여러 가지 기준으로 설정하여 관망데이터를 구축한 후 하모니써치와 유전 알고리즘을 적용하여 최적화를 수행하였고 그 결과를 비교하였다. 그 결과 유전 알고리즘과 달리 하모니써치 알고리즘의 경우, 관로의 나열 순서와 상관없이 우수한 최적해 탐색 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.316-318
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• 2019

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.556-559
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• 2020

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제15권1호
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• pp.7-16
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• 1976

본 보고는 불개미 (Formica rufa truncicola var. yessoensis Forel: red wood ant, Polydomous ant)가 어떤 일정한 지역의 삼림애 한정되어 서식하기 때문에 그의 서식지에 있어서의 서식의 제한인자인 생태학적 환경요인을 구명함으로서, 다른 지역의 송림에 이식하여, 실제로 송충의 천적으로 이용할 수 있는 기초자료가 될 수 있으므로. 자연서식지(A구)이 있어서의 불개미 집(소)의 분포와 밀도를 조사하는 동시에, 토양의 물리 및 화학적성질, 식물의 분포와 밀도, 소나무의 입목도와 울패도, 조소와 지주식물, 지표면의 습도 그리고 이식시험한 결과 등을 종합한 것이며 그의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 자연서식지에 있어서 불개미의 집(소)은 주로 산록부와 산복부이 분포하여 서식밀도가 높으나 산정부에는 불개미가 전혀 서식하지 못하였다. 2. 자연서식지(A구)에 있어서의 불개미의 경제밀도는 $2.85/m^2$이고 단위밀도는 $1.95/m^2$로서 실제로 송충의 발새오가 피해를 완전히 억제하고 있으므로 경제적 이용효율이 높은 것으로 사료된다. 3. 불개미의 자연서식지는 10-20년생 소나무가 밀생하여 임목도와 울패도가 높은 송림의 지표면에 임간나지가 많고 쇠풀과 화본과 잡초인 새류가 부분적으로 군생하는 반면에 잔디가 적었다. 4. 불개미는 자연서식지의 산록부가 산복부에서 주로 새류와 소나무 등을 지주식물로 이용하여 조소하였다. 5. 자연서식지에 있어서 습도에 따르는 불개미의 분포한계선은 5월부터 9월까지(활동기)는 산복부의 $76\%$선이고 10-11월(월동기)까지는 $72\%$선이었다. 6. 불개미의 자연서식지는 지표면에 유기물과 수분등의 함량이 많은 반면에 Ca와 Mg의 함량이 적고, 미사와 세사 및 점토가 많은 반면에 조사가 현저히 적었다. 7. 불개미를 자연서식지와 환경조건이 비슷한 비서식지의 송림에 분군이식하면 증식과 정착이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권3호
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• pp.147-160
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• 2010

최근 서버의 통합을 통해 시스템 자원의 효율적인 활용을 제공할 수 있는 시스템 가상화가 많은 주목을 받고 있다. 이 시스템 가상화 기술을 통하여 보다 효과적으로 시스템 자원을 활용하고 가상화 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있는 방안이 다양하게 연구되고 있다. 이러한 연구들은 CPU 측면에서 동적으로 가상머신에 할당된 양을 조절하거나 마이그레이션 기능을 활용하여 머신 간 자원 관리 등의 다양한 측면에서 활발하게 진행되고 있으나 메모리 측면에서는 그 연구가 매우 부족한 실정이다. 따라서 서버 통합에서의 메모리 자원의 이용은 가상머신 탑재 시에 정적으로 할당된 메모리를 사용하는 수준에서 머물고 있다. 하지만 본 논문의 성능 비교 환경인 Xen 가상화에서 가상머신에 정적으로 메모리를 할당하는 방식은 유휴메모리를 다량 발생시켜 메모리 이용률을 낮추게 된다. 메모리 이용률을 높이기 위하여 가상머신에 할당하는 메모리양을 줄일 경우 다른 시스템 자원에도 영향을 미치게 되며 가상머신에서 운영되는 서비스의 성능 저하를 유발하게 된다. 본 논문에서는 가상머신 사이의 메모리 할당량을 조절하여 가상머신의 서비스에 성능저하가 없으면서 이용률을 향상시킬 수 있는 메모리의 동적 할당을 제안한다. 메모리 사용량 예측을 위한 AR 모델과 메모리 이용률 최적화를 위한 개미 군집 알고리즘을 사용하여 구현한 메모리의 동적 할당 시스템을 통하여 정적 할당의 경우에 비하여 더 많은 수의 가상머신을 운영할 수 있게 되고 서버로 운영되는 가상머신의 서비스 성능 저하 없이 약 1.4배의 이용률 향상을 얻을 수 있었다.