• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.903-921
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• 2024

Industry 5.0 puts forward higher requirements for smart cities, including low-carbon, sustainable, and people-oriented, which pose challenges to the design of smart cities. In response to the above challenges, this study introduces the cyber-physical-social system (CPSS) and parallel system theory into the design of smart cities, and constructs a smart city framework based on parallel system theory. On this basis, in order to enhance the security of smart cities, a sustainable patrol subsystem for smart cities has been established. The intelligent patrol system uses a drone platform, and the trajectory planning of the drone is a key problem that needs to be solved. Therefore, a mathematical model was established that considers various objectives, including minimizing carbon emissions, minimizing noise impact, and maximizing coverage area, while also taking into account the flight performance constraints of drones. In addition, an improved metaheuristic algorithm based on ant colony optimization (ACO) algorithm was designed for trajectory planning of patrol drones. Finally, a digital environmental map was established based on real urban scenes and simulation experiments were conducted. The results show that compared with the other three metaheuristic algorithms, the algorithm designed in this study has the best performance.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1031-1033
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• 2005

This paper presents a system of handwritten numerals recognition, which is based on Ant-miner algorithm (data mining based on Ant colony optimization). At the beginning, three distinct fractures (also called attributes) of each numeral are extracted. The attributes are Loop zones, End points, and Feature codes. After these data are extracted, the attributes are in the form of attribute = value (eg. End point10 = true). The extraction is started by dividing the numeral into 12 zones. The numbers 1-12 are referenced for each zone. The possible values of Loop zone attribute in each zone are "true" and "false". The meaning of "true" is that the zone contains the loop of the numeral. The Endpoint attribute being "true" means that this zone contains the end point of the numeral. There are 24 attributes now. The Feature code attribute tells us how many lines of a numeral are passed by the referenced line. There are 7 referenced lines used in this experiment. The total attributes are 31. All attributes are used for construction of the classification rules by the Ant-miner algorithm in order to classify 10 numerals. The Ant-miner algorithm is adapted with a little change in this experiment for a better recognition rate. The results showed the system can recognize all of the training set (a thousand items of data from 50 people). When the unseen data is tested from 10 people, the recognition rate is 98 %.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.709-712
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• 2010

본 논문은 개미군락최적화 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 설계최적화에 대한 이론적 배경과 수치해석 결과를 기술하였다. 트러스의 설계최적화를 수행하기 위하여 구조물의 중량을 최소화하는 것을 목적 함수로 하고 구조물에서 발생하는 응력과 변위의 허용치를 초과하지 않는 것을 구속조건으로 이용하였다. 본 연구에서는 개미군락알고리즘을 구조물의 최적화에 적용하기 위하여 외판원문제(travelling salesman problem: TSP)를 재 정의하는 방법을 사용하였으며 최대-최소개미시스템(max-min ant system)을 도입하여 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 이때 이산화 된 설계변수를 사용하였으며 구속조건을 처리하기 위해서 벌점함수를 사용하였다. 본 연구를 통하여 개미군락최적화 알고리즘은 구조최적화에 그 적용 가능성이 높았으며 전통적인 최적검색 기법의 새로운 대안으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.39-51
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• 2018

Long-term unexecuted urban parks will be released from urban planning facilities after 2020, this may result in development of those parks. However, little research have been focused on how to develop those parks considering conservation, development, spatial pattern, and so on. Therefore, in this study, we suggested an optimization planning model that minimizes the fragmentation while maximizing the conservation and development profit using ACO (Ant Colony Optimization). Our study area is Suwon Yeongheung Park, which is long-term unexecuted urban parks and have actual plan for private development in 2019. Using our optimization planning model, we obtained four alternatives(A, B, C, D), all of which showed continuous land use patterns and satisfied the objectives related to conservation and development. Each alternative are optimized based on different weight combinations of conservation, development, and fragmentation, and we can also generated other alternatives immediately by adjusting the weights. This is possible because the planning process in our model is very fast and quantitative. Therefore, we expected our optimization planning model can support "spatial decision making" of various issue and sites.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.64-76
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• 2017

MANET (Mobile Ad hoc Network)에서 라우팅은 네트워크 토폴로지의 동적인 변화에 큰 영향을 받는다. AntHocNet은 집단 개미가 최적 경로를 통해 먹이를 찾아가는 원리를 모방한 집단생태 특성 기반 MANET 라우팅 프로토콜이다. 하지만, AntHocNet은 다른 MANET 라우팅 프로토콜과 달리 단방향 경로만을 지원하여 양방향 통신이 요구되는 다양한 응용 환경에서 사용하기에 많은 제약이 따른다. 또한, AntHocNet은 다중 경로를 통한 확률적 라우팅으로 인해 루핑 문제 (looping problems)를 빈번히 발생시킨다. 본 논문에서는 AntHocNet에서 양방향 경로 수립을 위한 향상된 경로 수립 방안을 제안한다. 또한, 다양한 시나리오별 루핑 문제의 발생 원인을 분석하고 루프 방지를 위한 해결 방안을 제시한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 기존 AntHocNet과의 성능을 비교하였으며, 제안 방안이 라우팅 오버헤드, 종단간 지연 시간, 패킷 전달률 측면에서 기존 방안에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.862-866
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• 2003

조합 최적화 문제인 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)과 Local Search Heuristic인 Lin-Kernighan(LK) Heuristic［1］을 이용하여 접근하는 것은 최적 해를 구하기 위해 널리 알려진 방법이다. 본 논문에서는 TSP 문제를 해결하기 위한 또 다른 접근법으로 ACS(Ant Colony system) 알고리즘을 소개하고 새로운 페로몬 갱신 방법을 제시하고자 한다. ACS 알고리즘은 다수의 개미들이 경로를 만들어 가는 과정에서 각 에지상의 페로몬 정보를 이용하며, 이러한 반복적인 경로 생성 과정을 통해 최적 해를 발견하는 방법이다. ACS 기법의 전역 갱신 단계에서는 생성된 모든 경로들 중 전역 최적 경로에 속한 에지들에 대하여 페로몬을 갱신한다. 그러나 본 논문에서는 전역 갱신 규칙이 적용되기 전에 생성된 모든 에지에 대하여 페로몬을 한번 더 갱신한다. 이 때 페로몬 갱신을 위해 각 에지들의 발생 빈도수를 이용한다. 개미들이 생성한 전체 에지들의 발생 빈도수를 페로몬 정보에 대한 가중치(weight)로 부여함으로써 각 에지들에 대하여 통계적 수치를 페로몬 정보로 제공할 수 있었다. 또한 기존의 ACS 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해를 찾아내며 더 많은 에지들이 다음 번 탐색에 활용될 수 있게 함으로써 지역 최적화에 빠지는 것을 방지할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.5780-5802
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• 2017

Cloud computing system consists of distributed resources in a dynamic and decentralized environment. Therefore, using cloud computing resources efficiently and getting the maximum profits are still challenging problems to the cloud service providers and cloud service users. It is important to provide the efficient scheduling. To schedule cloud resources, numerous heuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO), Cuckoo Search (CS) algorithms have been adopted. The paper proposes a Modified Particle Swarm Optimization (MPSO) algorithm to solve the above mentioned issues. We first formulate an optimization problem and propose a Modified PSO optimization technique. The performance of MPSO was evaluated against PSO, and GA. Our experimental results show that the proposed MPSO minimizes the task execution time, and maximizes the resource utilization rate.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권2호
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• pp.46-53
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• 2016

In mobile communication systems, location management deals with the location determination of users in a network. One of the strategies used in location management is to partition the network into location areas. Each location area consists of a group of cells. The goal of location management is to partition the network into a number of location areas such that the total paging cost and handoff (or update) cost is a minimum. Finding the optimal number of location areas and the corresponding configuration of the partitioned network is a difficult combinatorial optimization problem. This cell grouping problem is to find a compromise between the location update and paging operations such that the cost of mobile terminal location tracking is a minimum in location area wireless network. In fact, this is shown to be an NP-complete problem in an earlier study. In this paper, artificial bee colony (ABC) is developed and proposed to obtain the best/optimal group of cells for location area planning for location management system. The performance of the artificial bee colony (ABC) is better than or similar to those of other population-based algorithms with the advantage of employing fewer control parameters. The important control parameter of ABC is only 'Limit' which is the number of trials after which a food source is assumed to be abandoned. Simulation results for 16, 36, and 64 cell grouping problems in wireless network show that the performance of our ABC is better than those alternatives such as ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO).

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권8호
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• pp.74-84
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• 2010

본 논문에서는 개미 군집 최적화 (Ant Colony Optimization; ACO) 및 A* 휴리스틱 알고리즘이 융합된 선호도 기반 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 증가하면서 경로탐색 알고리즘의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 기존의 Dijkstra 및 A*와 같은 대부분의 최단경로 탐색 알고리즘은 최단거리 또는 최단시간 경로 탐색을 목표로 한다. 하지만 이러한 경로 탐색 결과는 더 안전하고 특정 경로를 선호하는 운전자를 위한 최적의 경로가 아니다. 따라서 본 논문에서는 선호도 기반 최단 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주어진 맵의 링크 속성 정보를 이용하며, 각 링크에 대한 사용자 선호도는 내비게이션 사용자에 의해 설정되어 진다. 제안된 알고리즘은 C로 구현하였으며, 64노드 및 118링크로 구성된 맵에서 다양한 파라미터를 통해 성능을 측정한 결과 본 논문에서 제안한 휴리스틱 융합 알고리즘은 선호도 기반 경로뿐만 아니라 최단 경로 탐색에도 적합함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권5호
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• pp.191-198
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• 2013

이동하는 베이스 노드를 가진 무선 센서 네트워크(WSN)에서 실시간 침입탐지를 위해서는 침입을 탐지한 센서로부터 베이스 노드까지의 정보 전달이 짧은 라우팅 경로를 통해 이루어져야 한다. 센서 네트워크에서 최소 Wiener수 신장트리(MWST)기반 라우팅 방법은 최소 신장트리(MST)기반 라우팅 방법에 비해 작은 홉 수를 보장하고 있어서 실시간 침입탐지에 적합함이 알려져 있다. 하지만 주어진 네트워크로부터 최소 Wiener 수 신장트리를 찾는 문제는 NP-hard이고 특정 노드에 대한 의존성이 커서 최소 신장 트리 기반 라우팅 방법에 비해 짧은 네트워크 수명을 갖는 단점이 있다. 본 논문은 실시간 침입탐지를 위해 최소 Wiener수 신장트리를 개선해 작은 홉 수와 긴 네트워크의 수명을 동시에 보장하는 라우팅 트리를 찾는 다목적 개미 군집 최적화 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 라우팅 트리의 성능을 패킷의 평균 전송 홉 수 및 네트워크 전력 소모, 네트워크의 수명 측면에서 최소 신장트리기반 라우팅 방법 및 최소 Wiener수 신장트리기반 라우팅 방법과 비교한다.