• 대한교통학회지
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• 제23권4호
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• pp.81-91
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• 2005

외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권6호
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• pp.488-496
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• 2015

본 연구에서는 각각 다른 목적지에서 다수의 임무를 수행해야하는 복수 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAVs)의 경로를 결정할 때, 무인항공기의 생존가능성을 고려하여 경로를 결정하는 프레임워크를 제안하였다. 본 라우팅 문제는 무인항공기 안전과 임무 완료시간 간의 trade-off 를 나타내는 비용 매트릭스를 이용한 차량경로문제(Vehicle Routing Problem, VRP)로 정의할 수 있다. 특정위치에서 무인항공기의 위험 레벨은 감지될 확률과 격추될 확률을 고려하여 모델링 하였고, 위협 레벨과 비행거리를 고려한 두 지역간의 최소비용경로는 육각형격자(Hexagonal cells)에서 Dijkstra 알고리듬을 사용하여 결정하였다. 또한, 지속적으로 다수의 적을 감시 정찰하는 임무를 수행하는 복수 무인항공기의 최적경로를 결정하는 case study를 수행하였으며, 그 결과를 논의하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권9호
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• pp.1216-1223
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• 2018

As field of application of AMI, AMR uses the power line as the primary means of communication. PLC has a big merit without installation of the new network for communication in a field using the power line which is the existing equipment. However, there is a serious obstacle in commercialization for the instability by noise and communication environment. Therefore, the technical method for maintaining the communication state which overcome such demerit and was stabilized is required essentially. PLC routing technology is applied with the alternative plan now. The routing technology currently managed by field includes many problems by applying the algorithm of an elementary level. PLC routing path search problem can be modeled with the problem of searching for optimal solution as similar to such as optimal routing problem and TSP(Travelling salesman problem). In this paper, in order to search for a PLC routing path efficiently and to choose the optimal path, GA(Genetic Algorithm) was applied. Although PLC was similar in optimal solution search as compared with typical GA, it also has a difference point by the characteristic of communication, and presented the new methodology over this. Moreover, the validity of application technology was verified by showing the experimental result to which GA is applied and analyzing as compared with the existing algorithm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1318-1324
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• 2007

지금까지의 상품 검색 방법으로는 찾고자하는 정보를 검색할 때 주로 단어의 빈도수나 어휘 정보를 이용하는 키워드 기반의 검색이 주로 쓰이고 있었다. 키워드 기반의 검색에서는 사용자의 질의와 관련이 없는 문서들까지도 같은 결과로 나타내 주고 이로 인해 사용자는 제시된 결과를 한번 더 수동적으로 검색해야하는 부담을 않게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 온톨로지가 대두되었다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상품 검색 시스템을 직접 구축하여 분류별 검색을 통해 얼마나 정확한 검색을 하는지 실험하였다. 실험을 위해 전국적으로 On/Off라인 할인점을 운영 중에 있는 A할인점의 상품 데이터 약 40,000여개를 데이터 베이스로 구축하였고 User Interface 개발환경은 JSP와 PowerBuilder9.0을 사용하여 검색 시스템을 개발하여 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하고 설계한 상품 도메인 온톨로지를 이용한 검색 방법이 기존의 기반의 검색 방법보다 우수한 결과를 나타내고 있음을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.661-667
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• 2005

본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권8호
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• pp.621-629
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• 2020

탑재 장비의 위치 결정 문제는 감항, 성능, 정비성, 환경요구사항 등의 다양한 기준을 고려해야 하는 복잡한 문제이다. 항공기의 기능이 복잡해짐에 따라 필요한 장비가 증가하고 있으며, 무인항공기는 조종사를 대신할 장비의 탑재로 더 많은 장비가 장착된다. 문제의 복잡성, 대상 장비의 수량 증가, 제한된 개발 기간 등으로 인하여 장비의 배치 결정은 설계자의 직관과 경험에 의존하는 부분이 크다. 최적화를 위해서는 정량적인 기준으로 평가가 필요하나 안전, 성능, 정비성 등의 기준은 정량적인 비교가 어렵거나 대상이 제한적인 한계가 있다. 본 연구에서는 장비의 장착과 정비를 고려하고 배치 모델을 순회판매원 문제로 단순화하고, 장비 간 연결 케이블의 중량이 최소가 되도록 유전알고리즘을 이용하여 최적화를 수행하였다. 최적화 결과를 전역 계산 결과와 비교하였을 때 더 적은 소요 시간으로 동일한 결과를 얻을 수 있었으며, Heuristic과 비교하여 개선됨을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.1119-1125
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• 2017

장르 및 행위는 스토리의 분류뿐만 아니라 그 특성 데이터의 분포를 가시적으로 나타나는 데에도 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 스토리 특성 데이터의 분포를 장르-행위의 2차원 평면에서 가시화함에 있어, 인접한 장르 및 인접한 행위가 서로 유사성을 가지는 즉 공간적 특성을 가지는 장르-행위 좌표계를 제안한다. 제안된 장르-행위 좌표계를 이용하여 스토리 특성 데이터의 분포를 가시화 해본 결과 유사도가 높은 항목들이 연이여 좌표계의 항목을 이루고 또한 관련성 있는 특성 데이터들이 군집을 이루어 나타나는 등 공간적 의미를 가지도록 스토리 특성 데이터의 가시화가 가능함을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제39권3호
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• pp.353-363
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• 2017

Recently, sink mobility has been shown to be highly beneficial in improving network lifetime in wireless sensor networks (WSNs). Numerous studies have exploited mobile sinks (MSs) to collect sensed data in order to improve energy efficiency and reduce WSN operational costs. However, there have been few studies on the effectiveness of MS operation on WSN closed operating cycles. Therefore, it is important to investigate how data is collected and how to plan the trajectory of the MS in order to gather data in time, reduce energy consumption, and improve WSN network lifetime. In this study, we combine two methods, the cluster-head election algorithm and the MS trajectory optimization algorithm, to propose the optimal MS movement strategy. This study aims to provide a closed operating cycle for WSNs, by which the energy consumption and running time of a WSN is minimized during the cluster election and data gathering periods. Furthermore, our flexible MS movement scenarios achieve both a long network lifetime and an optimal MS schedule. The simulation results demonstrate that our proposed algorithm achieves better performance than other well-known algorithms.

• 대한산업공학회지
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• 제33권2호
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• pp.201-212
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• 2007

Genetic algorithms (GAs) are very useful methods for global search and have been applied to various optimization problems. They have two kinds of important search mechanisms, crossover and mutation. Because the performance of GAs depends on these operators, a large number of operators have been developed for improving the performance of GAs. Especially, many researchers have been more interested in a crossover operator than a mutation operator. The reason is that a crossover operator is a main search operator in GAs and it has a more effect on the search performance. So, we also focus on a crossover operator. In this paper we first investigate the drawback of various crossovers, especially subtour-based crossovers and then introduce a new crossover operator to avoid such drawback and to increase efficiency. Also we compare it with several crossover operators for symmetric traveling salesman problem (STSP) for showing the performance of the proposed crossover. Finally, we introduce an efficient simple hybrid genetic algorithm using the proposed operator and then the quality and efficiency of the obtained results are discussed.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제27권3_4호
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• pp.621-638
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• 2009

The linear system Ax = b will have (i) no solution, (ii) only one non-trivial (trivial) solution, or (iii) infinity of solutions. Our focus will be on cases (ii) and (iii). The mathematical models of many real-world problems give rise to (a) ill-conditioned linear systems, (b) singular linear systems (A is singular with all its linearly independent rows are sufficiently linearly independent), or (c) ill-conditioned singular linear systems (A is singular with some or all of its strictly linearly independent rows are near-linearly dependent). This article highlights the scope and need of a randomized algorithm for ill-conditioned/singular systems when a reasonably narrow domain of a solution vector is specified. Further, it stresses that with the increasing computing power, the importance of randomized algorithms is also increasing. It also points out that, for many optimization linear/nonlinear problems, randomized algorithms are increasingly dominating the deterministic approaches and, for some problems such as the traveling salesman problem, randomized algorithms are the only alternatives.