• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권12호
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• pp.3197-3218
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• 2012

Compared with traditional itinerary planning, intention-oriented itinerary recommendations can provide more flexible activity planning without requiring the user's predetermined destinations and is especially helpful for those in unfamiliar environments. The rank and classification of points of interest (POI) from location-based social networks (LBSN) are used to indicate different user intentions. The mining of vehicles' physical trajectories can provide exact civil traffic information for path planning. This paper proposes a POI category-based itinerary recommendation framework combining physical trajectories with LBSN. Specifically, a Voronoi graph-based GPS trajectory analysis method is utilized to build traffic information networks, and an ant colony algorithm for multi-object optimization is implemented to locate the most appropriate itineraries. We conduct experiments on datasets from the Foursquare and GeoLife projects. A test of users' satisfaction with the recommended items is also performed. Our results show that the satisfaction level reaches an average of 80%.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.367-368
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• 2012

Possibilistic c-means (PCM) 알고리즘은 fuzzy c-means (FCM) 의 노이즈 민감성을 극복하기 위해 제안 되었다. 하지만, PCM 은 사용되는 시스템 파라미터들의 초기화와 coincident 클러스터링 문제로 인하여 그 성능이 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 개미군집 알고리즘(Ant colony algorithm)을 이용한 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 개미군집 알고리즘을 통해 PCM 의 클러스터 개수 및 중심 값 파라미터를 최적화 하고, 미리 분류된 화소 정보를 이용하여 PCM 의 coincident 클러스터링 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘의 효율성을 의료 영상 분할 문제에 적용하여 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1354-1356
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• 2012

최근 ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 급증하면서 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 현재 차량용 내비게이션은 멀티미디어 및 정보통신 기술의 결합과 함께 다양한 기능 및 정보를 사용자에게 제공하고 있으며 이러한 기능과 정보를 사용해서 목적지점까지의 최단경로를 탐색하는 것이 내비게이션 시스템의 핵심기능이다. 이러한 경로탐색 알고리즘은 교통시스템, 통신 네트워크, 운송 시스템은 물론 이동 로봇의 경로 설정 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 알고리즘은 메타 휴리스틱 탐색 방법으로 그리디 탐색(Greedy Search)뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순환 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(ACO) 알고리즘이 기존의 경로 탐색 알고리즘으로 알려진 Dijkstra 보다 최단경로 탐색에 있어서 더 적합한 알고리즘이라는 것을 설명하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.555-556
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• 2023

본 논문에서는 제조/물류 기업 등 제품(물품) 이동 작업 시 효율적인 경로 제공을 위한 경로 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 업무지원 시스템(MES, ERP, WMS 등)이 구축되어있는 기업을 대상으로 공간정보와 업무지원 시스템에 저장되는 제품 데이터를 기준 정보로 하며, 다익스트라(Dijkstra), 개미 집단 알고리즘(Ant Colony Algorithm, ACO)등 경로 탐색 알고리즘을 적용하여 문제를 해결하고자 한다. 공간정보는 공장(현장)의 레이아웃(Layout)과 제품이 적재/출하되는 렉(Rack) 등의 위치 정보가 포함되고, 업무지원 시스템에서 제품의 현재 위치, 공정 상태, 등록 시간, 제품 크기 등을 사용한다. 제안하는 기법은 상기 기준 정보를 경로 탐색 알고리즘에 적용하여 적재/출하, 공정 이동, 보관 장소 변경 등 제품의 위치가 변경되는 경우에 경로를 최적화할 수 있는 기법을 제안한다. 제품 이동 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업으로 경로 최적화 기법을 제안함으로써, 인력 비용 감소와 향후 로봇 기반의 제품 이동 작업에도 적용하여 자동화된 작업효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.

• Advances in Computational Design
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• 제2권4호
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• pp.313-331
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• 2017

In this study, teaching-learning based optimization (TLBO) is improved by incorporating model of multiple teachers, adaptive teaching factor, self-motivated learning, and learning through tutorial. Modified TLBO (MTLBO) is applied for simultaneous topology, shape, and size optimization of space and planar trusses to study its effectiveness. All the benchmark problems are subjected to stress, displacement, and kinematic stability constraints while design variables are discrete and continuous. Analyses of unacceptable and singular topologies are prohibited by seeing element connectivity through Grubler's criterion and the positive definiteness. Performance of MTLBO is compared to TLBO and state-of-the-art algorithms available in literature, such as a genetic algorithm (GA), improved GA, force method and GA, ant colony optimization, adaptive multi-population differential evolution, a firefly algorithm, group search optimization (GSO), improved GSO, and intelligent garbage can decision-making model evolution algorithm. It is observed that MTLBO has performed better or found nearly the same optimum solutions.

• 펄프종이기술
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• 제43권3호
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• pp.1-10
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• 2011

Proportional.Integral.Derivative control schemes continue to provide the simplest and effective solutions to most of the control engineering applications today. However PID controller is poorly tuned in practice with most of the tuning done manually which is difficult and time consuming. This research comes up with a soft computing approach involving Genetic Algorithm, Evolutionary Programming, and Particle Swarm Optimization and Ant colony optimization. The proposed algorithm is used to tune the PID parameters and its performance has been compared with the conventional methods like Ziegler Nichols and Lambda method. The results obtained reflect that use of heuristic algorithm based controller improves the performance of process in terms of time domain specifications, set point tracking, and regulatory changes and also provides an optimum stability. This research addresses comparison of tuning of the PID controller using soft computing techniques on Machine Direction of basics weight control in pulp and paper industry. Compared to other conventional PID tuning methods, the result shows that better performance can be achieved with the soft computing based tuning method. The ability of the designed controller, in terms of tracking set point, is also compared and simulation results are shown.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권9호
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• pp.3151-3168
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• 2021

Internet of Things (IoT) connects several objects with embedded sensors and they are capable of exchanging information between devices to create a smart environment. IoT smart devices have limited resources, such as batteries, computing power, and bandwidth, but comprehensive sensing causes severe energy restrictions, lowering data quality. The main objective of the proposal is to build a hybrid protocol which provides high data quality and reduced energy consumption in IoT sensor network. The hybrid protocol gives a flexible and complete solution for sensor selection problem. It selects a subset of active sensor nodes in the network which will increase the data quality and optimize the energy consumption. Since the unused sensor nodes switch off during the sensing phase, the energy consumption is greatly reduced. The hybrid protocol uses Dijkstra's algorithm for determining the shortest path for sensing data and Ant colony inspired variable path selection algorithm for selecting active nodes in the network. The missing data due to inactive sensor nodes is reconstructed using enhanced belief propagation algorithm. The proposed hybrid method is evaluated using real sensor data and the demonstrated results show significant improvement in energy consumption, data utility and data reconstruction rate compared to other existing methods.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제56권6호
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• pp.804-810
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• 2018

본 논문은 중소 바이오 연료 기업의 공급 사슬 망이 기존 화석연료업체와 경쟁하기 위해, 최소의 비용으로 수요에 대응할 수 있는 공급 계획을 수립할 수 있는방법론을 제안한다. 최소비용으로 공급하기 위해 수요처들 사이의 최적 경로와 공급량을 동시에 고려하여 공급 계획을 수립하였다. 이렇게 수립된 모델의 해를계산하기 위해 진화론적 방법을 이용하였다. 제안된 방법론을 이용할 때 중소기업의 어려움을 고려하여 과도한 투자비의 부담이 큰 상용 소프트웨어 대신 문제고유의 특성을 고려하여 최적 경로를 계산할 수 있다. 서울의 각 지역별로 바이오 연료를 공급하는 사례를 통해 제안된 방법을 수치적으로 설명하였다.

• 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.

• 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.