• 대한전자공학회논문지SD
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• 제49권8호
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• pp.1-9
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• 2012

Quantum-Inspired Evolutionary Algorithm(QEA)은 알고리즘 자체에 충분한 data-level parallelism이 내재되어 있어 GPU를 이용한 가속에 용이하다. 그러나 효과적인 실행시간의 단축을 위해서는 CPU와 GPU에의 적절한 task-mapping이 필요하다. 이때 단순히 함수 자체의 병렬성만을 고려하는 것이 아니라 CPU와 GPU간의 데이터 전송도 고려하여 task-mapping을 할 필요가 있다. 또한 추가적인 성능향상을 위하여 zero-copy host memory와 적절한 execution configuration의 사용, 그리고 memory coalescing 등을 이용할 수 있다. 그 결과 30,000개의 item수를 가진 0-1 knapsack problem에 대한 QEA의 수행을 multi-threading CPU에 비해 평균 3.69배 빠르게 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1550-1556
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• 1997

본 논문에서는 진화 알고리즘에 기반하여 조합 최적화 문제를 해결하고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 본 논문의 조합 최적화의 예는 경수로 원자로로부터 나온 폐연료를 중수로에서 재사용하는데 필요한 폐연료의 조합 문제이다. 이와 같은 조합 최적화 문제는 0/1 knapsack 문제와 같이 NP-Comprete 문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고전적인 진화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하여 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법, 그리고 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 중수로 연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.56-63
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• 2016

We consider a satellite mission scheduling problem, which is a promising problem in recent satellite industry. This problem has various considerations such as customer importance, due date, limited capacity of energy and memory, distance of the location of each mission, etc. Also we consider the objective of each satellite such as general purpose satellite, strategic mission and commercial satellite. And this problem can be modelled as a general knapsack problem, which is famous NP-hard problem, if the objective is defined as to maximize the total mission score performed. To solve this kind of problem, heuristic algorithm such as taboo and genetic algorithm are applied and their performance are acceptable in some extent. To propose more efficient algorithm than previous research, we applied a particle swarm optimization algorithm, which is the most promising method in optimization problem recently in this research. Owing to limitation of current study in obtaining real information and several assumptions, we generated 200 satellite missions with required information for each mission. Based on generated information, we compared the results by our approach algorithm with those of CPLEX. This comparison shows that our proposed approach give us almost accurate results as just less than 3% error rate, and computation time is just a little to be applied to real problem. Also this algorithm has enough scalability by innate characteristic of PSO. We also applied it to mission scheduling problem of various class of satellite. The results are quite reasonable enough to conclude that our proposed algorithm may work in satellite mission scheduling problem.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.43-52
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• 2007

공개 웹 서비스의 수효가 증가하면 동일한 기능을 제공하는 웹 서비스가 여러 개 존재하게 될 것이다. 이들은 가격, 응답 시간, 가용성 등 다양한 QoS 특성들을 가지게 되는데, 주어진 QoS 제약을 만족하며 가장 적합한 서비스를 선택하는 것은 매우 중요한 작업이다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 병행 분기와 응답시간 제약을 중점적으로 고려하여 서비스의 선택 모형을 연구하였다. 다차원 다중선택 Knapsack 모형을 기본으로, 각 프로세스 실행 경로 별로 응답시간 제약조건을 갖는 방안과 전체 서비스 타입에 대하여 하나의 응답시간 제약조건을 갖는 방안, 그리고 특정 경로에 대해서만 응답시간 제약 조건을 적용하는 방안을 제시하고, 실험을 통하여 서비스 수, 병행 분기의 수 그리고 제약 조건 값의 크기 등의 변화에 따른 각 방안의 성능을 살펴보았다. 실험에 사용된 데이터를 기준으로 볼 때, 파레토 우세를 이용하여 후보 서비스 수를 줄이는 것은 매우 효과적이며, 중소규모의 복합 웹 서비스에서는 전체 서비스 타입에 대하여 하나의 응답시간 제약을 설정한 방안이 실행시간과 탐색 해의 최적 해 근접도 면에서 효율적인 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.1-9
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• 1997

본 논푼에서는 경수로 원자력 발전소의 사용 후 핵연료를 중수로의 핵연료로 재사용하기 위해 사용 후 경수로 핵연료의 최적 조합을 찾는데 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithm)을 이용하여 해결해 보고자 한다. 진화 알고리즘은 대규모 문제 공간에서 최적화 문제를 해결하는데 적합한 알고리즘이다. 사용 후 경수로 핵연료에는 중수로에서 사용할 수 있는 유용한 원자들을 많이 포함하고 있지만 핵연료 봉마다 그 함량이 다양하고, 중수로 연료가 되기 위한 제약 조건 때문에 최적 조합 전략이 펼요하다. 사용후 핵연료의 조합 문제는 알고리즘 분야에서 대표적인 조합 최적화 문제인 0/1 Knapsack문제와 같이 Non-Polynomial (NP) Complete문제에 해당한다. 이러한 문제를 해결하기 위해셔는 고전적언 전화 알고리즘의 전략에 기반하여 랜덤 연산자를 이용하되 평가 함수 값이 좋은 방향으로만 탐색을 수행하는 방법이 있으나 이것은 탐색의 효율면에셔 좋지 않다. 따라서 본 연구에서는 벡터 연산자를 이용하여 최적의 해를 보다 빨리 얻을 수 있는 휴리스틱을 사용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 경수로 핵연료 조합 문제 영역의 모든 지식을 벡터화하여 벡터의 연산만으로 가능성 검사, 해를 평가 하는 방법을 소개한다. 또한 벡터 휴리스틱이 고전적인 진화 알고리즘에 비해 어느 정도의 성능을 보이는지 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.270-273
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• 2017

플라스틱 사출물의 불량 감소 및 사이클 타임 축소를 통한 생산성 향상은 사출업계의 오랜 숙원 사항이다. 특히 중국 등 후발 주자의 추격과 좁혀지지 않는 독일, 일본과의 기술격차 사이에 끼어 있는 국내 사출업계에게 생산성 향상은 매우 절실하다. 30여년 국내 사출업계의 연구와 경험을 통해 금형 내 사출물 표면 온도 제어가 품질 관리의 핵심임을 알게 되었고 PID 제어 등 고급제어 기법을 활용한 다양한 시도가 있었으나 독일, 일본의 유수 업체의 생산성에는 아직 부족하다. 이에 근사알고리즘 중 "Knapsack"개념과 "Minimum Makespan Scheduling"기법을 활용하여 PID 제어로 풀기 어려운 수렴하지 않고 주기적인 반복 데이터 패턴을 지닌 대상을 효율적으로 제어할 수 있는 방법을 소개하고 또한 실제 사출 현장에서 추출한 데이터 분석으로 사출품의 생산성 향상에 근사알고리즘을 이용한 제어가 충분히 효과적임을 제시하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.102-110
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• 2016

2014년 세월호 침몰사고 발생 이후로 한국 정부는 LTE를 기반으로 한 재난안전통신망 구축을 추진하기 시작했다. 현재 구축비용과 망 구축에 걸리는 시간의 소요로 인해 상용망 활용이 중요시 되고 있다. 그러나 상용망을 사용할 경우 재난이 발생하면 일반인 사용자의 통화가 폭주하여 통신장애의 가능성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 재난안전통신망이 상용망 활용 시 통화폭주로 인해 통신 장애가 발생할 때, 재난상황의 특성을 고려한 우선순위를 이용하여 대역폭을 할당해 더 좋은 품질의 서비스를 제공하는 방법을 제안하였다. 최고 효율을 얻기 위해 Fractional Knapsack Problem으로 문제를 정의한 후 Greedy algorithm을 통해 대역폭을 할당하는 방법을 제안하였다. 또한 성능 평가를 위해 제안하는 방법과 계급 우선 할당 방법, 균등 할당 방법을 비교하여 성능을 검증하였다. 할당된 사용자들의 Value의 합, 손실된 트래픽량을 비교했을 때 제안한 방법의 성능이 더 좋은 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.211-223
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• 2018

릴레이 시스템은 커버리지 확장과 셀 경계(Cell-Edge)의 시스템 처리량 향상을 목적으로 4세대 이동통신 시스템에 적용되어 왔다. 릴레이 시스템은 커버리지 확장과 시스템 처리량 증대에 효과적이지만 기존 단일 홉 시스템과 달리 추가 자원을 사용하기 때문에 릴레이 시스템에 특화된 경로선택 및 무선자원 할당 알고리즘의 적용을 요구한다. 본 논문에서는 협력 통신을 이용하는 LTE-Advanced 릴레이 시스템을 위한 통합 경로선택 및 자원할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 라그랑지 승수 기반의 휴리스틱 알고리즘으로, 다중차원 다중선택 배낭 문제(Multi-dimensional Multi-choice Knapsack Problem)의 형태로 정의된 협력 통신 기반의 LTE-Advanced 릴레이 시스템 하향링크 처리율 최대화 문제의 근사 해를 구한다. 제안된 기법에 의해 도출된 근사 해의 성능이 최적 해의 성능에 충분히 근접할 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.206-212
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• 1992

본 논문에서는 컴퓨터 통신 네트워크의 보안성을 위한 공개키 암호시스템을 제안하였다. 이러한 공개키 암호시스템은 인수분해의 어려움에 바탕을 두었다. 제안된 공개키 암호에서, 공개키 생성 앨고리즘은 두개의 다항식 f(x,y,z)와 h(x,y,z)를 선택한다. 암호화는 처음에 평문 다항식 M(x,y,z)을 선택하고,공개키 다항식과 난수를 곱하므로써 암호문이 생성되도록 하였다. 제안된 공개키 암호시스템의 보안성이 디지털 시뮬레이션을 통하여 입증되었다.

• 한국경영과학회지
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• 제34권3호
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• pp.125-136
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• 2009

The container packing problem Is one of the traditional optimization problems, which is very related to the knapsack problem and the bin packing problem. In this paper, we deal with the quadratic multiple container picking problem (QMCPP) and it Is known as a NP-hard problem. Thus, It seems to be natural to use a heuristic approach such as evolutionary algorithms for solving the QMCPP. Until now, only a few researchers have studied on this problem and some evolutionary algorithms have been proposed. This paper introduces a new efficient evolutionary algorithm for the QMCPP. The proposed algorithm is devised by improving the original network random key method, which is employed as an encoding method in evolutionary algorithms. And we also propose local search algorithms and incorporate them with the proposed evolutionary algorithm. Finally we compare the proposed algorithm with the previous algorithms and show the proposed algorithm finds the new best results in most of the benchmark instances.