• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.191-199
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• 2001

유전자알고리듬(Genetic Algorithm)은 확률적인 집단 탐색법이고 적응도함수의 형태에 관계없는 직접 탐색법이기 때문에 최근 최적화 방법으로 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Job-shop Schedule Problem에 대하여 교배방법으로 JOX를 사용하며, 효율적인 탐색을 위하여 탐색범위를 축소시키는 강제조작을 형질유전을 고려한 형질유전GT법을 제안하고, 세대교체에 있어 모집단의 다양성을 유지하기 위하여 집단 내에 동일한 개체를 배제하는 방법을 제안한다. 제안 알고리듬을 Fisher & Thompson의 FT10$\times$10 및 FT20$\times$5 문제에 적용하여 유효성을 실험적으로 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.563-570
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• 2004

Genetic algorithms have been successfully applied to various optimization problems belonging to NP-hard problems. The sequential ordering problems(SOP) and the job shop scheduling problems(JSP) are well-known NP-hard problems with strong influence on industrial applications. Both problems share some common properties in that they have some imposed precedence constraints. When genetic algorithms are applied to this kind of problems, it is desirable for genetic operators to be designed to produce chromosomes satisfying the imposed precedence constraints. Several genetic operators applicable to such problems have been proposed. We call such genetic operators precedence-preserving genetic operators. This paper presents three existing precedence-preserving genetic operators: Precedence -Preserving Crossover(PPX), Precedence-preserving Order-based Crossover (POX), and Maximum Partial Order! Arbitrary Insertion (MPO/AI). In addition, it proposes two new operators named Precedence-Preserving Edge Recombination (PPER) and Multiple Selection Precedence-preserving Order-based Crossover (MSPOX) applicable to such problems. It compares the performance of these genetic operators for SOP and JSP in the perspective of their solution quality and execution time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.179-185
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• 2019

이 연구는 심폐소생술 중 거울을 활용한 시각적 효과를 이용했을 때 가슴압박의 질을 비교함으로써, 좀 더 나은 물리적 요소를 제공하여 효과적인 심폐소생술을 할 수 있도록 하는데 기초자료를 제공하고자 시행 되었다. 무작위 교차방법(Randomized Crossover Design)에 의한 실험 연구로 BLS Health Care-Provider 자격을 이수한 28명을 대상으로 가슴압박 시행 시 깊이, 속도, 압박 대이완의 비율, 팔의 각도, 용이성 등을 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS Ver. 23.0 for Win 통계프로그램을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 종합해 보면 심폐소생술에서 가슴압박 시행 시 거울을 활용한 가슴압박 방법을 이용한다면 효율적인 가슴압박을 할 수 있었고, 가슴압박의 평균 깊이, 압박 대 이완 비율, 팔의 각도, 구조자의 자세가 나아져 가슴압박의 질적 지표가 향상되었음을 알 수 있었다. 하지만 거울을 활용한 가슴압박 방법에 대해 다양한 환경요소 및 직군에 대하여 추가적인 연구를 통해 임상적 활용의 가능성을 확인하는 것이 필요 할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.141-152
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• 2024

바이오의약품 위탁생산 사업(CMO)에서 다양한 고객의 주문에 대해 납기를 만족시키는 생산 일정계획을 수립하는 것은 사업이 경쟁력 측면에서 매우 중요하다. CMO 공정에서 각 주문은 다수의 배치로 구성되어 있으며 복수 개의 생산라인에 소량의 배치 단위로 할당되어 병렬 생산할 수 있다. 본 연구는 동종 병렬설비를 보유하고 있는 CMO 공정에서 주문의 총 납기 지연을 최소화하는 일정계획을 수립하기 위한 메타휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 생물학적 진화에서 영감을 받아 염색체와 같은 데이터 구조를 무작위로 생성하여 특정 문제를 해결하며, 교차 및 돌연변이와 같은 작업을 사용하여 다양한 솔루션을 효과적으로 탐색한다. 국내 CMO 기업체에서 제공한 현업 데이터를 기반으로 컴퓨터 실험을 진행하여 제안한 알고리즘이 기업체에서 사용하고 있는 전문가 알고리즘과 상용 최적화 패키지보다 우수한 일정계획을 적절한 계산시간 내에 도출하는 것을 확인하였다.