• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.525-528
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• 2004

먹이추적문제(prey pursuit problem)는 가상 격자로 이루어진 공간 내에 다중의 에이전트를 이용하여 먹이를 포획하는 것이다. 에이전트들은 먹이를 포획하기 위해 $30{\times}30$으로 이루어진 격자공간 (gride)안에서 기존 제안된 지역 제어, 분산 제어, 강화학습을 이용한 분산 제어 전략들을 적용하여 먹이를 포획하는 전략을 구현하였다. 제한된 격자 공간은 현실세계를 표현하기에는 너무도 역부족이어서 본 논문에서는 제한된 격자공간이 아닌 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경을 표현하고자 하였다. 표현된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간이며, 새로운 공간에 맞는 전략은 에이전트와 먹이와의 추적 관계를 방향 벡터를 고려한 모델로 구현하였다. 기존 실험과는 차별화 된 환경에서 에이전트들은 휴리스틱을 통한 학습을 할 수 있다는 가정과 먹이의 효율적 포획, 충돌문제 해결이라는 결과를 얻었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.10
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• pp.3055-3063
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• 2000

In this paper, a task duplication based heuristic scheduling algorithm is proposed to solve the problem of task scheduling on Shared Memory Multiporcessors (SMM). The proposed algorithm pre-allocates network resources so as to avoid potential communication conlhct, and the algorithm uses heuristies to select duplication tasks so as to recuce of a multiprocessors, and generates scheduling accorting to the available number of processors ina system. The proposed algorithm has been applied to some practical task graphs in the simulation, and the results show that the proposed algorithm achieves considerable performance improvement, in respect of schedule length.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.380-382
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• 2018

사이버 물리 시스템의 발달은 네트워크 기반 제어 시스템을 다양한 형태로 진화시키고 있다. 네트워크에서는 전송 지연과 전송 오류에 의해서 다양한 불규칙한 지연이 발생하고 지연에 강인한 제어기 설계가 요구되고 있다. 마코프 프로세서를 따르는 지연을 갖는 제어 시스템에서 제어기를 설계할 때에 많이 사용되는 모델중에 하나가 확장된 상태 벡터를 기반으로 한 마코프 점프 선형 시스템 모델이다. 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 리아푸노프 안전성 조건으로부터 유도되는 선형 행렬 부등식의 안정성 조건으로부터 저복잡도를 가지고 제어기를 유도하는 직관적 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모의 실험을 통해서 성능을 확인하였으나, 직관적 방법 구조상에서 제한 조건의 수가 자유 변수의 수보다 많은 이유 때문에 성능이 배우 제한적임을 확인하였고, 이를 개선하기 위한 향후 연구가 요청됨을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.3
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• pp.460-470
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• 1996

In this paper, we describe the programming methodology which can produce computer Go.After computer Go program with the rules of Go determines a territory for itself, it must evaluate the exact next move. The common design principle of computer Go is to combine such heuristic elements as pattern match, alpha-beta pruning and influence function. In this study, we introduce many other approaches and their results on computer Go, and then show data structures and algorithms to implement computer Go project.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.163-165
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 기술의 발전 및 모바일 디바이스의 확산으로 데이터센터의 수요가 폭발적으로 증가하고 있고, 데이터 센터내 트래픽 또한 급증할 것으로 예측된다. 따라서 데이터센터 내에 서버용 확장 할 수 있고, 고장방지에 뛰어난 서버센트릭 네트워크 구조가 수많은 서버를 효율적으로 관리할 수 있는 대안으로 제시되었다. 본 논문에서는 서버센트릭 데이터센터에서 서버 배치를 통한 트래픽의 변화에 대해 분석하고 효율적으로 트래픽을 감소시키기 위한 휴리스틱(Heuristic) 접근방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.197-200
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• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 가상화된 자원 인스턴스를 할당받아 응용을 처리할 때 적절한 서비스질을 만족하면서도 자원 운용 비용을 최소화하는 것이 중요한 이슈로 연구되고 있다. 그리드 환경과는 달리 클라우드 환경에서는 모든 가상 자원 인스턴스는 작업의 처리시간이 아닌 고정된 자원 할당 시간을 기준으로 가격이 책정되므로 기존의 그리드 환경을 고려한 자원 스케쥴링 기법은 클라우드 환경에서는 부적절한 자원 낭비를 발생시킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 클라우드 가격 정책을 고려한 휴리스틱 기반의 자원 스케쥴링 기법을 제안하고 이를 워크플로우 응용에 적용시키고자 한다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 Montage 프로젝트를 워크플로우 응용으로 채택하였고 이를 Openstack 기반 클라우드 플랫폼을 기반으로 실험을 수행하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.18 no.5
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• pp.665-676
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• 2022

In modern logistics, the effective use of the vehicle volume and loading capacity will reduce the logistic cost. Many heuristic algorithms can solve this knapsack problem, but lots of these algorithms have a drawback, that is, they often fall into locally optimal solutions. A fusion optimization method based on simulated annealing algorithm (SA) and binary particle swarm optimization algorithm (BPSO) is proposed in the paper. We establish a logistics knapsack model of the fusion optimization algorithm. Then, a new model of express logistics simulation system is used for comparing three algorithms. The experiment verifies the effectiveness of the algorithm proposed in this paper. The experimental results show that the use of BPSO-SA algorithm can improve the utilization rate and the load rate of logistics distribution vehicles. So, the number of vehicles used for distribution and the average driving distance will be reduced. The purposes of the logistics knapsack problem optimization are achieved.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.486-489
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• 2010

전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선 거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1078-1079
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• 2023

해양 분야에서의 정보기술 발전으로 선박 자율운항의 중요성이 증대되고 있다. 이에 선박 자율운항기술의 핵심인 경로 계획에는 그리드 기반 알고리즘이 주목을 받고 있다. 본 논문은 D* Lite 알고리즘을 선박자율운항에 적합하게 조정한 D* Opt 알고리즘을 소개하며, 기존 알고리즘과의 경로 비용 및 생성 시간을 비교 분석하여 성능을 확인한다. 이를 통해서 D* Opt 알고리즘이 선박 자율 운항경로 핵심기술로 응용 가능성과 기대효과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.1011-1012
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• 2008

본 논문은 차량 텔레매틱스 시스템에서 중요한 응용중의 하나인 다중 목적지 방문을 위한 경로 결정방식을 구현하기 위하여 Lin-Kernighan 휴리스틱을 텔레매틱스 시스템에 결합하는 방법에 대해 기술하고 다중 목적지 결정 서버를 구현한다. 서버는 클라이언트는 로드 네트워크에 대한 자료구조를 공유하고 있으며 클라이언트가 목적지 리스트를 요청하면 1) 서버가 $A^*$ 기법에 의해 각 목적지간의 비용을 계산하고 2) Lin-Kernighan 프로그램의 인자로 변환하여 3) 경로 결정 모듈을 수행시킨다. 이 경로의 순서는 클라이언트에게 정해진 메시지 포맷에 의해 전달되며 클라이언트는 각 인접한 목적지간에 $A^*$ 기법에 의해 실제 도로 네트워크 상에서의 경로를 결정하여 사용자에게 제공한다. 성능측정 결과 방문지 수가 많더라도 수초 이내에 경로를 결정할 수 있으며 그 정확성도 거의 100%에 근접한다.