• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.181-188
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• 2005

Chinese Postman Problem(CPP)는 주어진 네트워크에서 모든 에지나 아크를 적어도 한번씩 경유하는 최단 경로를 찾는 문제이다. 혼합네트워크에서의 CPP(MCPP)는 기존의 CPP를 일반화시킨 문제로 현실 세계에서 많은 응용 부분들을 가지고 있으며, MCPP는 NP-Complete로 알려져 있다. 본 논문에서는 Floyd 알고리즘을 이용하여 구성된 가상 아크를 이용하여 혼합네트워크를 대칭네트워크로 변환 후 근사최적해를 탐색하는데 효율적인 유전자 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘에 적용하기 위해 경로 문자열과 에지, 아크를 구분하기 위한 문자열의 쌍으로 구성된 염색체 구조, 인코딩 및 디코딩 방법을 제안한다. 또한 보정 방법으로 Power Law 보정 방법과 Logarithmic 보정 방법을 사용하고 비교 분석하였다 본 논문에서는 기존의 MIXED2 알고리즘과 제안된 유전자 알고리즘과의 성능 비교를 하였다. 에지가 많은 혼합 네트워크인 경우 제안된 유전자 알고리즘이 좋은 결과를 얻고, Logarithmic 보정 방법 보다 Power Law보정 방법을 사용할 경우 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제17권3호
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• pp.39-58
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• 2008

Mixed Chinese Postman Problem (MCPP) is a practical generalization of the classical Chinese Postman Problem (CPP) and it could be applied in many real world. Although MCPP is useful in terms of reality, MCPP has been proved to be a NP-complete problem. To find optimal solutions efficiently in MCPP, we can reduce searching space to be small effective searching space containing optimal solutions. We propose GENIIS methodology, which is a kind of hybrid algorithm combines the approximate algorithms and genetic algorithm. To get good solutions in the effective searching space, GENIIS uses approximate algorithm and genetic algorithm. This paper validates the usefulness of the proposed approach in a simulation. The results of our paper could be utilized to increase the efficiencies of network and transportation in business.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.597-604
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• 2019

본 논문은 프로토콜 구현물이 프로토콜의 사양에 대한 적합성을 시험하기 위한 시험항목 생성시 CPP(중국 집배원 문제) 알고리즘의 개선된 적응적 적용 방법을 제안한다. 또한 본 논문에서 제안한 개선된 CPP 알고리즘 방법이 통신 프로토콜의 적합성 시험을 위한 시험항목 생성에 어떻게 적응될 수 있는지 B-ISDN Q.2931 호/연결 제어 절차에 실례로 적용하여 본다. 본 방법의 실험적인 적용 결과 기존의 시험열 생성 방법들에 비해 최적화된 최소 비용의 시험열을 생성함을 확인하였다. 본 논문의 제안된 방법은 표준화된 사양으로부터 최소 비용의 시험항목을 구하는 최적화 기법으로써의 장점을 가지고 있는데 본 논문의 개선된 CPP 알고리즘의 이 최적화 기법은 프로토콜 구현물의 적합성을 시험하기 위한 실재 환경에 실제적으로 적용될 수 있다. 향후 연구에서는 프로토콜 적합성시험을 위한 시험항목 생성시 상위 시험기와 하위 시험기간의 시험 조정 절차에서 발생할 수 있는 동기화 문제를 해결하고 적용하는 방안이 강구되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.103-107
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• 2010

게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.