• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-101
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• 2000

DNA 컴퓨팅 기법은 실제 생체 분자(bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅 기법을 컴퓨터에 적용하기 위한 방법으로 DNA 컴퓨팅에서의 코드 합성 기법과 유전자 알고리즘을 이용하여 NP-complete 문제중의 하나인 Sub-Set Sum 문제를 해결하여 그 결과를 분석한다. Sub-Set Sum 문제에서 단순 유전자 알고리듬보다 DNA 코드 유전자 알고리즘이 높은 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.289-292
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• 2011

본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 강의시간표 작성 시스템 설계 방법을 제안한다. 강의시간표는 교과목의 강의시간, 강의실, 교수자 등의 정보를 시간표 테이블에 할당하는 문제이면서 스케줄링 문제이다. 강의시간표로써의 의미를 가지기 위해서는 강의실 중복 회피, 교수의 강의시간 중복회피와 같은 필수 제약조건(Hard Constraint)을 만족해야 한다. 또한, 강의시간표 문제는 NP-Complete 문제로 알려져 있으며 기존의 Exact 알고리즘으로는 최적 해를 구하는 것이 힘들다. 따라서 본 논문에서는 휴리스틱 알고리즘 중의 하나인 유전 알고리즘을 교과목의 강의시간 배정 부분과 강의실 배정 부분을 각각 별도의 부시스템 (Sub-system)으로 나누어 적용하는 방법을 제안한다. 실험 결과 강의시간표로써의 의미를 가질 수 있는 필수 제약 조건을 만족시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.138-144
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• 2011

그래프 G = (V, E )의 L(2, 1)-labeling 은 무선통신에서 무선 기기에 할당되는 주파수를 효율적으로 사용하기 위한 최적화 문제로서 NP-complete 계열에 포함되는 문제이다. 본 연구에서는 L(2, 1)-labeling 문제에 적용 가능한 Simulated Annealing 알고리즘을 제시한 후 다양한 그래프에 제시된 알고리즘을 적용하여 그 효용성을 보이고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.31-39
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• 2015

방향 가중 그래프의 차수제약 최소신장트리 (degree-constrained minimum spanning tree, d-MST) 문제는 정확한 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 존재하지 않아 NP-완전 문제로 알려져 왔다. 따라서 휴리스틱한 근사 알고리즘을 적용하여 최적 해를 구하고 있다. 본 논문은 차수와 사이클을 검증하는 Kruskal 알고리즘으로 d-MST의 초기 해를 구하고, d-MST의 초기 해에 대해 k-opt를 수행하여 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 4개의 그래프에 적용한 결과 2-MST까지 최적 해를 구할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11A호
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• pp.1037-1043
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• 2006

본 논문은 인터넷 상에서 동기화된 실시간 미디어 멀티캐스트 서비스에 적합한 오버레이 멀티캐스트 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 멀티캐스트 송신 단에서 각 종단 시스템 사이의 전송 지연에 대한 평균과 변이를 최소화하는 트리 구성을 찾는다. 그러나 위의 문제는 NP-완전하므로, 이러한 문제의 계산 복잡도를 낮추면서, 근사해를 찾기 위한 방법으로 OGA (Orthogonal Genetic Algorithm)을 이용하였다. 실험 결과에서 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 통기화된 실시간 미디어 데이터 전송을 위한 효과적인 트리를 구성한다는 것을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.169-175
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• 2021

로트 크기 문제(LSP)는 다항시간으로 최적 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전의 난제이다. LSP에 대해 다항시간으로 해를 구할 수 있는 W-W 알고리즘이 알려져 있지만, 이 알고리즘은 너무나 복잡하여 이해와 적용에 어려움이 있어 S-M의 휴리스틱 근사 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 LSP의 근사 해가 아닌 최적 해를 찾을 수 있는 간단한 공식을 가진 O(n)의 선형 복잡도 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 t시점에서의 로트 크기(생산량) Xt∗은 비축 비가 절차 비를 초과하지 않는 t+k 시점을 결정하여 [t,t+k] 구간의 요구량 합으로 단순히 결정하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 최적 해를 찾았다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.103-108
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• 2024

가꾸로 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 가능한 모든 경우수를 대입해 보는 전수탐색 법이나 선형계획법을 적용하고 있다. 본 논문은 박스 크기와 합 실마리에 따른 들어갈 수 없는 숫자들에 대한 규칙인 마법의 규칙을 찾아내었다. 마법의 규칙에 기반하여 빈 셀에 들어갈 수 없는 숫자들을 행과 열 합 실마리에 대한 박스에서 삭제하였다. 다음으로 합 실마리 값에 기반하여 박스에 들어갈 수 없는 숫자들을 삭제하였다. 최종적으로 단일 숫자만 존재하는 셀을 실마리로 확정하였다. 제안된 알고리즘을 7개의 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 모든 문제에 대해 해를 구할 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권6B호
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• pp.1098-1107
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• 1999

멀티미디어 응용에서 송신자는 일반적으로 다중 스트림을 생성하게 된다. 이질형 멀티미디어 멀티 캐스트에서는 송신자가 생성한 다중 스트림을 수신자가 모두 수신할 필요 없이 일부만을 수신할 수 있다. 수신자는 수신하기를 원하는 스트림에 대하여 입찰하고 연결이 성립되면 동일한 양을 송신자는 이익으로 갖게 된다. 송신자의 이익을 최대로 하는 이질형 멀티 캐스트를 위한 스트림 분배 문제는 NP-complete로 알려진 0-1 정수 문제로 유도된다. 본 논문에서는 멀티캐스트 트리상의 임의 링크의 용량이 그 자손 링크의 용량보다 작지 않다는 제약조건을 가지는 제약된 모델과 제약되지 않은 모델을 모두 고려하여, 기존에 제시된 알고리즘에 비하여 시간 복잡도와 공간 복잡도 면에서 우수한 알고리즘들을 제안한다. 이 알고리즘은 또한 분산화 되어 구현되기 쉬우며, 이는 대규모 네트워크에서 매우 중요한 장점이 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권3C호
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• pp.219-233
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• 2008

스케줄링의 목적은 입력 작업(DAG)에 대한 스케줄 결과 길이를 최소화하는 것이다. 이런 스케줄링 문제는 잘 알려진 '정해진 시간 내에 해결하기 어려운 문제(NP-complete)'이며 최적의 스케줄링 결과 값을 얻기 위해서는 휴리스틱으로 해결해야 한다. 선후 관계의 제약을 갖는 노드들의 스케줄링을 효율적으로 수행하기 위해 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 정보를 고려하는 TANH(the Task duplication based scheduling Algorithm for Network of Heterogeneous systems), GDL, BIL, TDS과 같은 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문은 기존의 TANH 스케줄링에서 나타나는 여러 개의 부모 노드와 이질 프로세서에 대한 다양한 경우를 충분히 고려하지 못한 점을 보안하여 향상된 스케줄링을 수행할 수 있는 DTSC (Duplication based Task Scheduling with Communication Cost in Heterogeneous Systems)알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 기존 TANH, GDL 알고리즘과 비교하였으며, 스케줄링의 성능 향상을 보여 주었다.