• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.245-252
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• 2008

본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.79-81
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• 2001

그래프 착색 문제(Graph Coloring Problem)는 인접한 노드 (V$_{i}$, V$_{j}$ )가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제로, NP-hard 문제로 잘 알려져 있다. 또한 최근까지 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 Greedy algorithms, Simulated Annealing. Tabu search 등이 아닌 실세계에서 개미들이 자신의 분비물을 이용하여 경로를 찾는 Ant System을 개선하여 새롭게 제안한 Ant Colony System(ACS) 알고리즘으로 해를 구하는 ANTCOL을 소개하고, ANTCOL에서 DSATUR, Recursive Largest First(RLF) 등의 방식을 사용한 기존 생성 함수들과 RLF를 개선하여 제안한 eXtend RLF방식을 사용한 생성 함수를 비교, 평가하고자 한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제16권1_2호
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• pp.337-354
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• 2004

SA, TS, GA and ACS are four of the main algorithms for solving challenging problems of intelligent systems. In this paper we consider Examination Timetabling Problem that is a common problem for all universities and institutions of higher education. There are many methods to solve this problem, In this paper we use Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm and Ant Colony System in their basic frameworks for solving this problem and compare results of them with each other.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.68-74
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• 2010

본 논문에서는 개미의 습성을 연구하여 만들어진 ACS 알고리즘(Ant colony System)을 안정된 결혼문제(SMP: Stable Marriage Problem) 에 적용한 새로운 해결방법을 제시 한다. Gale-Shapley 알고리즘은 안정된 결혼문제(SMP)의 뿌리가 되는 알고리즘으로 오래전부터 실세계에서 연구 및 활용되었다. 본 논문에서 실험의 주제는 같은 수의 남성과 여성을 어떻게 짝을 지어주어야 그들의 선호도를 최대한 반영하여 전체적으로 만족도가 최대가 될 수 있는지를 찾는 것이다. Gale-Shapley 알고리즘은 양성이 아닌 한쪽 성을 중심으로 만족도를 최대화하는 매칭(Matching)을 ��아낼 수 있다. 본 논문에서는 ACS를 적용하여 SMP의 해결을 위한 새로운 해법을 찾아보고자 한다. 이 방법은 남성최적 및 여성최적 뿐만 아니라 양성 최적 및 성균형 최적 매칭을 찾아내는 방법이다. 실험 결과 제안된 방법이 다른 최신의 방법과 비슷한 좋은 결과를 냄을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.51-58
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• 2011

무선 센서 네트워크의 라우팅 기술은 제한된 에너지를 갖고 있는 센서 노드들의 에너지 수명을 최대한으로 연장할 수 있는 방법으로 많이 연구되고 있다. 기본 라우팅 방법 중 위치 정보를 이용한 라우팅 방법은 라우팅 설정을 위한 계산시에 필요한 정보의 양이 평면, 계층적 라우팅 방법보다 적기 때문에 효율적이다. 하지만 주로 거리를 활용하기 때문에 센서 노드의 에너지 활용도가 떨어질 수도 있다. 본 논문에서는 최적의 경로 탐색에 많이 이용되고 있는 개미 집단 시스템(ACS : Ant Colony System)의 전이 확률에 센서의 에너지양과 싱크와의 거리를 이용한 가중치를 부여하여 무선 센서 네트워크의 에너지 사용량을 고르게 사용할 수 있게 하였다. 제안된 방법은 대표적인 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 비교하여 에너지 사용도에 있어 평균적으로 46.80%의 향상을 보였으며, 기존의 ACS보다 동일한 시간의 수행 종료 후 잔여 에너지가 평균 6.7% 더 남아 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-15
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• 2009

개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.87-94
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• 2004

특징 집합 선택은 학습 알고리즘의 전처리 과정으로 사용되기도 한다. 수집된 자료가 문제와 관련이 없다거나 중복된 정보를 갖고 있는 경우, 이를 학습 모델생성 이전에 제거함으로써 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 탐색 공간을 감소시킬 수 있으며 저장 공간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 특징 집합의 추출과 추출된 특징 집합의 성능 평가를 위하여 엔트로피를 기반으로 한 휴리스틱 함수를 사용하는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안하였다. 탐색 방법으로는 ACS 알고리즘을 이용하였다. 그 결과 학습에 사용될 특징의 차원을 감소시킴으로써 학습 모델의 크기와 불필요한 계산 시간을 감소시킬 수 있었다.