• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.361-366
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• 2006

실시간 여행경로에 대한 정보를 제공하기 위해 동적 최적경로탐색 시스템은 실시간 경로 탐색을 통해 대다수 사용자의 요구를 충족시키는 최적경로정보를 제공한다. 따라서 동적 최적경로탐색 시스템은 주기적으로 최적경로를 갱신하여야 하므로 짧은 시간에 최적경로를 탐색하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 제한적인 탐색영역 설정기법을 사용하여 빠르고 효율적인 동적 경로탐색을 가능하게 하였다. 또한 본 연구에서는 저사양의 하드웨어로도 동적 경로탐색이 가능한 기법을 개발하였다. 대표경로를 사용한 탐색영역 설정 기법으로 갱신 주기에 따른 유효 탐색영역에 대한 최적해와 대표경로를 조합한 부분해를 사용하는 부분 탐색영역 설정기법을 제안하였다. 가상의 도로망에 적용한 결과 기존의 방법에 비해 최대 50% 정도의 좁은 탐색영역으로도 최적의 경로를 탐색할 수 있었다. 또한 이동거리에 상관없이 안정적인 탐색영역을 설정할 수 있어서 단거리 이동경로 탐색이 가능한 정도의 하드웨어 성능으로도 장거리 최적경로를 탐색할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권4호
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• pp.217-222
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• 2011

Genetic algorithms are one of the most important methods used to solve the Traveling Salesman Problem. Therefore, many researchers have tried to improve the Genetic Algorithm by using different methods and operations in order to find the optimal solution within reasonable time. This paper intends to find a new approach that adopts an improved genetic algorithm to solve the Traveling Salesman Problem, and compare with the well known heuristic method, namely, Kohonen Self-Organizing Map by using different data sets of symmetric TSP from TSPLIB. In order to improve the search process for the optimal solution, the proposed approach consists of three strategies: two separate tour segments sets, the improved crossover operator, and the improved mutation operator. The two separate tour segments sets are construction heuristic which produces tour of the first generation with low cost. The improved crossover operator finds the candidate fine tour segments in parents and preserves them for descendants. The mutation operator is an operator which can optimize a chromosome with mutation successfully by altering the mutation probability dynamically. The two improved operators can be used to avoid the premature convergence. Simulation experiments are executed to investigate the quality of the solution and convergence speed by using a representative set of test problems taken from TSPLIB. The results of a comparison between the new approach using the improved genetic algorithm and the Kohonen Self-Organizing Map show that the new approach yields better results for problems up to 200 cities.

• 한국항해항만학회지
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• 제34권6호
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• pp.503-509
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• 2010

장치장 재정돈은 선적작업의 효율을 향상시키기 위해 사전에 컨테이너들을 재배치해 두는 작업을 일컫는다. 일반적으로 재정돈 작업에는 상당한 시간이 소요되지만 선적작업 시작 이전에 이를 위한 충분한 유휴 시간이 확보되기 어렵기 때문에 선택적인 재정돈이 필요하게 된다. 본 연구에서는 재정돈 대상 컨테이너의 선택 방안으로 제안된 바 있는 휴리스틱 방안과 유전알고리즘 기반의 방안에 대해 객관적인 비교 실험을 수행하고 각각의 성능 특징을 분석한다. 특히 작업현장의 불확실성 때문에 발생하는 계획과 실행 간의 괴리를 극복하기 위해 제안된 주기적 재선택 방안에 대해서도 면밀한 실험을 통한 검증을 시도한다. 현실성있는 불확실성 모델을 도입한 시뮬레이션 실험 결과, 휴리스틱 방안의 경우에는 계산 부담이 거의 없기 때문에 재선택 주기가 짧을수록 불확실성에 대한 대처가 빨라서 성능이 좋은 반면, 유전알고리즘 기반의 방안은 탐색에 소요되는 시간 부담 때문에 적절한 세대 변천 수가 보장되는 정도의 주기로 재선택을 하는 것이 유리한 것으로 확인되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.636-643
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• 2020

차분 진화 알고리즘은 연속적인 문제 공간인 실수 최적화 문제를 해결하기 위해 개발된 메타휴리스틱 기법 중에 하나이다. 본 연구에서는 차분 진화 알고리즘을 불연속적인 문제 공간인 외판원 문제 해결에 사용하기 위하여 차분 진화 알고리즘에 난수 키 표현법을 적용하였다. 차분 진화 알고리즘은 실수 공간을 탐색하고 오름 차순으로 정렬된 해의 인덱스의 순서를 도시 방문 순서로 하여 적합도를 구한다. TSPLIB에서 제공하는 표준 외판원 문제에 적용하여 실험한 결과 제안한 난수 키 표현법 기반 차분 진화 알고리즘이 외판원 문제 해결에 가능성을 가지고 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.198-200
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• 2006

This paper presents a development of an educational simulator of particle swarm optimization (PSO) and application for solving the test functions and economic dispatch (ED) problems with nonsmooth cost functions. A particle swarm optimization is one of the most powerful methods for solving global optimization problems. It is a population-based search algorithm and searches in parallel using a group of particles similar to other AI-based heuristic optimization techniques. In developed simulator, lecturers and students can select the functions for simulation and set the parameters that have an influence on PSO performance. To improve searching capability for ED problems, a crossover operation is proposed to the position update of each individual (CR-PSO). To verify the feasibility of CR-PSO method, numerical studies have been performed for two different sample systems. The proposed CR-PSO method outperforms other algorithms in solving ED problems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권2호
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• pp.629-648
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• 2012

Given a video stream delivering system deployed on a multicast tree, which is embedded in a multi-channel multi-radio wireless mesh network, our problem is concerned about how to allocate interference-free channels to tree links and maximize the number of serviced mesh clients at the same time. In this paper, we propose a channel allocation heuristic algorithm based on best-first search and backtracking techniques. The experimental results show that our BFB based CA algorithm outperforms previous methods such as DFS and BFS based CA methods. This superiority is due to the backtracking technique used in BFB approach. It allows previous channel-allocated links to have feasibility to select the other eligible channels when no conflict-free channel can be found for the current link during the CA process. In addition to that, we also propose a tree refinement method to enhance the quality of channel-allocated trees by adding uncovered destinations at the cost of deletion of some covered destinations. Our aim of this refinement is to increase the number of serviced mesh clients. According to our simulation results, it is proved to be an effective method for improving multicast trees produced by BFB, BFS and DFS CA algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3657-3682
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• 2018

This paper presents a Bluetooth and pedestrian dead reckoning (PDR)-based indoor fusion localization approach (BtPDR) using smartphones. A Bluetooth and PDR-based indoor fusion localization approach can localize the initial position of a smartphone with the received signal strength (RSS) of Bluetooth. While a smartphone is moving, BtPDR can track its position by fusing the localization results of PDR and Bluetooth RSS. In addition, BtPDR can adaptively modify the parameters of PDR. The contributions of BtPDR include: a Bluetooth RSS-based Probabilistic Voting (BRPV) localization mechanism, a probabilistic voting-based Bluetooth RSS and PDR fusion method, and a heuristic search approach for reducing the complexity of BRPV. The experiment results in a real scene show that the average positioning error is < 2m, which is considered adequate for indoor location-based service applications. Moreover, compared to the traditional PDR method, BtPDR improves the location accuracy by 42.6%, on average. Compared to state-of-the-art Wireless Local Area Network (WLAN) fingerprint + PDR-based fusion indoor localization approaches, BtPDR has better positioning accuracy and does not need the same offline workload as a fingerprint algorithm.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2797-2806
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• 2000

최근에 정보네트워크 사용자의 급증에 따라 DDS(Distributed Database System)는 VAN(Value Added Network)상에서 구현되었다. DDS는 지역적으로 분산된 작업환경에서 중앙집중식 데이터베이스 구축보다 여러 측면에서 장점이 있으나 불합리한 설계는 컴퓨터 및 네트워크 자원의 비효율적 사용에 의한 비용의 증가와 데이터 유지를 위한 복잡도의 증가를 야기한다. DDS 설계시 각 사이트에서 적절한 컴퓨터를 선택하는 문제와 단편화된 데이터를 적절한 사이트에 할당하는 문제가 중요하다. VAN 상에서 컴퓨터 선택과 데이터 파일의 할당은 응답대기시간(waited response time)과 투자비용(investment cost)의 상관관계를 반드시 고려하여 결정되어야 하므로, 본 논문에서는 각 컴퓨터와 파일의 할당의 영향에 따라 두 목적함수의 상관관계를 고려한다. 특히, 응답대기 시간에 대한 보다 실제적인 평가를 위해 M/M/1 큐잉 시스템을 기초로 하여 설계한다. 제안된 설계모델은 경험적 탐색법 중의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)의 적용을 통해 효율적인 해의 탐색을 시도하고 제안된 수학적 모델과 알고리즘의 성능 검토를 위해 모의실험 및 결과분석을 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.258-264
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• 2018

본 논문은 마이크로 그리드 최적 운영을 위해 Differential Search (DS) 알고리즘을 적용하였다. DS 알고리즘은 이주하는 생물의 유사 브라운 운동 형태의 임의보행 (random-walk)을 모의하여 개발된 알고리즘이다. DS 알고리즘은 다른 최적화 알고리즘과 달리 한 개 이상의 개체를 동시에 사용 할 수 있고, 유사 최적해중에서 전역 최적 해를 선별하는 직진성 특성으로 multi-modal 함수들의 해법을 위한 성공적인 탐색 전력을 지니고 있으며, 높은 비선형성과 불연속성을 갖는 전력계통의 다른 분야에도 효율적으로 적용될 수 있다. 마이크로 그리드 시스템은 풍력 발전기, 디젤발전기, 연로전지 및 태양광 발전기로 구성된다. 풍력 발전기는 가변 출력특성을 이용하여 모델링 하였다. 연료비용과 연료가 전력으로 변환되는 경우의 효율을 포함시켜 시스템의 비용을 최소화 하였으며, 마이크로 그리드 단독 운용에 관해서만 분석하였다. 본 연구는 신재생 에너지원 기반의 마이크로 그리드의 최적 운영에 대해 코딩의 단순성, 빠른 수렴 속도, 정확성 및 효율성을 갖춘 DS 알고리즘을 적용하여 다른 알고리즘의 최적 값과 비교하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.610-617
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• 2003

비디오 데이타베이스에서 유사도 정합은 비디오 클러스터링과 비디오 라이브러리 등과 같은 많은 새로운 응용분야에서 중요성이 증가하고 있다. 대용량 데이타베이스에서 효과적인 접근을 제공하기 위하여 다양한 공간과 시간에 대한 특징치를 이용한 비디오 인덱싱 분야의 많은 연구노력이 있어왔다. 그러나 대부분의 기존 방법들은 순차적인 정합방법 또는 메모리 기반의 역 파일 기법 등에 의존하므로 대용량 데이타베이스에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 효과적이고 스케일 조정가능한 인덱싱 기법을 제안하기 위하여, 문자열 정합을 위해 제안된 trio를 인덱스 구조로 이용하였다. 인덱스 구성을 위하여 윈도우 순서 휴리스틱을 이용하여 각 프레임을 기호 시퀀스로 변환하고, 기호 시퀀스의 집합으로부터 디스크 상주 trio를 구성하였다 질의 처리를 위하여 trio 상에서 깊이-우선 검색과 시간 축분할을 실시하였으며, 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 실제와 합성 데이터 집합에 대한 실험을 수행하였다. 제안한 방법은 지속적으로 순차적 스캔 방법보다 우수한 성능을 보였고, 성능이득은 대용량 비디오 데이타베이스에서도 유지되었다.