This study is concerned with developing a hybrid heuristic algorithm for solving the redundancy optimization problem which is very important in system safety, This study develops a HH(Hybrid Heuristic) method combined with two strategies to alleviate the risks of being trapped at a local optimum. One of them is to construct the populations of the initial solutions randomly. The other is the additional search with SA(Simulated Annealing) method in final step. Computational results indicate that HH performs consistently better than the KY method proposed in Kim[8]. Therefore, the proposed HH is believed to an attractive to other heuristic methods.

This study is concerned with developing a heuristic algorithm for solving a class of ninlinear integer programs(NLIP). Exact algrithm for solving a NLIP either may not exist, or may take an unrealistically large amount of computing time. This study develops a new heuristic, the Excursion Algorithm(EA), for solving a class of NLIP's. It turns out that excursions over a bounded feasible and/or infeasible region is effective in alleviation the risks of being trapped at a lical optimum. The developed EA is applied to the redundancy optimization problems for improving the system safety, and is compared with other existing heuristic methods. We also include simulated annealing(SA) method in the comparision experiment due to ist populatrity for solving complex combinatorial problems. Computational results indicate that the proposed EA performs consistently better than the other in terms of solution quality, with moderate increase in computing time. Therefore, the proposed EA is believed to be an attractive alternative to other heuristic methods.

교육의 질을 향상시키는 것은 고등 교육 발전의 핵심 과제이며, 이를 실현하기 위해 교사는 교육 개혁을 지속적으로 추진하고 교육 방법을 계속 최적화해야 한다. 이 논문은 제2외국어인 한국어 수업 실천을 바탕으로 이론 연구를 통해 교과 과정의 이론적 기초를 확립하고 설문 조사 등 방법을 통해 현재 제2외국어인 한국어 수업의 문제점을 분석한 다음 이론과 실천을 결합하여 수업 과정에서 ‘사례식-계발식-상호작용식’ 수업 모델을 통합하는 구체적인 방법을 모색하여, 제2외국어인 한국어 수업의 ‘사례식-계발식-상호작용식’ 다차원 교수 모형을 형성하고자 한다. 다른 비슷한 수업의 교수법 개발에 참고를 제공할 수 있기를 바란다.

경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용 기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path–finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.

Rice is the staple food for more than half the world’s population. It is known that Zinc is one of the most important essential micronutrient for human About thirty percentage world’s population doesn’t still get enough zinc through their diets. As a staple food of over half world’s population, rice should take the responsibility to provide much more zinc in the future. Here, we performed Genome-Wide Association Study(GWAS) with high-resolution density SNPs and InDels to identify natural allelic variation in zinc increase from Heuristic or core rice set, which is derived from a total 24,368 rice germplasms. The range of the concentration and distribution of zinc in 137 core accessions of brown rice grain were wide, from 7.86ppm to 31.76ppm, with mean 18.97ppm. In particular, GWAS result show that the high peak found in Chromosomes (1, 4, 6, 8). The new natural variants identified through haplotyping analysis would be useful to develop new rice varieties with improved storage ability of the valuable mineral through the future molecular breeding.

Iron is an essential mineral found in every cell of the human body to make the oxygen-carrying proteins hemoglobin and myoglobin. More than 2 billion people face Fe deficiency. Rice can be a potentially valuable source to supplement that mineral since it is staple food for two-thirds of the world’s population. To bring the nutritional level of the milled product up to that of the whole grain (brown), rice should be enriched with thiamin, niacin and iron. Thus we searched a possible allelic source from Heuristic or core rice set, which is derived from a total 24,368 rice germplasms, to increase the mineral content in rice varieties. The concentration and distribution of Fe in 137 accessions of core set of brown rice grain flour sample were determined by ICP-OES. The range of the concentration and distribution of Fe in 137 core accessions of brown rice grain were wide, from 0.088mg/L to 1.205mg/L, with mean 0.292mg/L. To examine Fe related genes, whole-genome resequencing data of 137 accessions of rice core set were analyzed by Genome Wide Associations Study (GWAS). Our result suggests that Fe determined by ICP-OES facilitates the evaluation of the differences in Fe composition for future rice breeding program

As one of the most important crop, rice is not only a staple food of half world’s population but a wonderful model plant, which has been leading the evolution and functional genomics study. The next-generation sequencing technology are expediting rice genomic study, by providing a simple but powerful way. In this study, we re-sequenced a core collection of 137 rice accessions from all over the world along with 158 Korean breeding varieties. Finally, 6.3G uniquely mapped reads were obtained, and about 10 million SNPs and ~1.2 million InDels were identified with average sequencing depth of 7.5X. These will help us to maximize our germplasm utilization and assists all the deep research in population dynamics and functional studies. Here, we’d like to show the approaches applied to resequencing data mining and on-going activities.

This study proposes a new parameter estimation approach for the mixture normal distribution. The developed model estimates parameters of the mixture normal distribution by maximizing the log likelihood function using a meta-heuristic algorithm-genetic algorithm (GA). To verify the performance of the developed model, simulation experiments and practical applications are implemented. From the results of experiments and practical applications, the developed model presents some advantages, such as (1) the proposed model more accurately estimates the parameters even with small sample sizes compared to the expectation maximization (EM) algorithm; (2) not diverging in all application; and (3) showing smaller root mean squared error and larger log likelihood than those of the EM algorithm. We conclude that the proposed model is a good alternative in estimating the parameters of the mixture normal distribution for kutotic and bimodal hydrometeorological data.

무리 짓기는 대규모 무리의 사실적인 시뮬레이션으로 게임이나 컴퓨터 그래픽에서 자주 사용된다. 이러한 대규모 무리의 실시간 시뮬레이션은 계산 집약적 작업이기 때문에 효율적인 알고리즘에 대한 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 기존의 효율적인 무리 짓기 알고리즘이 불필요한 계산을 포함하고 있다는 사실은 실험적으로 찾아내고, 간단한 휴리스틱으로 이러한 단점을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 많은 실험을 수행하였다. 실험의 결과는 제안하는 알고리즘이 기존의 효율적인 알고리즘에 비하여 평균 약 21%정도 성능을 개선한다는 것을 보였다.

본 연구는 컨테이너 터미널에서 선박의 선적작업을 위한 선석배정 및 크레인 할당문제를 동시에 결정하는 문제를 다루고 있다. 실제 컨테이너 터미널에서 고려하고 있는 다양한 형태의 제약을 고려하여 선석계획 및 크레인할당 문제에 대한 혼합정수모델을 제시하였다. 제안된 문제에 대해 좋은 해를 짧은 시간 안에 구하기 위하여 발견적 해법을 제시하였다. 또한 수치예제를 이용하여 제시된 발견적 기법의 수행도를 비교분석하였다. 분석결과 제시된 기법은 짧은 시간 안에 좋은 해를 제공하는 것으로 나타났다.

일반적으로 컨테이너 공로 운송은 근거리 운송, 장거리 운송, 셔틀 운송으로 구분되고, 컨테이너 차량은 섀시 형태에 따라 20' 컨테이너 전용, 40' 컨테이너 전용, 콤바인 섀시 차량으로 나눌 수 있다. 셔틀 서비스는 O/D pairs가 같은 물량이 여러 개 발생할 수 있으며, 콤바인 섀시 트레일러는 20ft 컨테이너 2개를 싣거나 한 개의 40ft 컨테이너를 실을 수 있다. 본 논문에서는 셔틀 서비스를 고려한 컨테이너 차량 경로 문제를 다루고자 한다. 문제 정의는 기존의 연구된 신재영, 오성인(2008)의 문제와 유사하지만 셔틀 서비스의 특징을 고려해야 한다. 이에 각 노드를 한 번 이상 방문할 수 있는 pick-up and delivery 제약을 가진 차량경로문제를 근간으로 하여 콤바인 섀시 트레일러를 이용한 컨테이너 셔틀 운송계획 문제를 정의하고, 적합하고 효율적인 해법을 제안하고자 한다.

본 논문은 게임성 평가 모델 설계를 기반으로 온라인 게임성 평가 시스템 설계 및 구현을 중점적으로 연구하였다. 온라인 게임성 평가 시스템이란 평가 요소를 정의한 모델 설계를 통하여 온라인상에서 게임을 실시간으로 평가하는 시스템을 의미한다. 게임성 평가 시스템은 사용성 평가(Heuristic Evaluation) 기법을 활용하여 기술적 요소, 관리적 요소, 사회적 요소, 경쟁력 요소의 4부분으로 평가를 실시하였다. 게임성 평가의 객관성과 타당성 검증을 위하여 초급자, 중급자, 전문가 세 분류를 통하여 평가를 실시하여 신뢰도를 높였으며, 게임성 평가 포럼을 개최하여 다양한 계층의 의견을 수렴하였다.

컨테이너 터미널에서는 효율적인 선적 작업을 위해 선박이 입항하기 전 선박정보를 통해 선적 계획을 수립한다. 하지만 실제 선박이 터미널에 입항하여 안벽에 접안후의 실제 적재 상태가 계획 시점에서의 적재상태와 다르거나, 사전에 수립된 계획이 실행 불가능한 경우 등의 상황이 발생한다. 이에 따라 기존에 수립했던 계획을 즉각적으로 재수정 해야 하며, 이를 위한 해법의 연구가 필요하게 되었다. 이점에 착안하여 본 연구에서는 위에서 언급한 예기치 못한 상황에 대해 정리하고, 상황에 맞는 합리적이고 즉각적으로 활용이 가능한 실시간 선적계획 모델을 제시하였다.

블록 내 이적이란 컨테이너를 선박에 싣는 적하 작업을 효율적으로 수행하기 위하여 유휴 시간에 여기저기에 흩어져 있는 대상 컨테이너들을 적하 순서에 맞춰 몇 개의 베이로 모으는 작업이다. 이적 작업을 가능한 일찍 완료하기 위해서는 블록 내의 설치된 여러 대의 트랜스퍼 크레인들을 모두 활용하는 것이 유리하지만, 이적 계획 수립 시 크레인들 간의 간섭을 효과적으로 고려하지 못하면 상당한 작업 지연이 발생할 수 있다. 특히, 상호 교차가 불가능한 크레인들을 이용하여 이적을 수행하고자 하는 경우에는 이러한 간섭에 의한 지연이 보다 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 교차가 불가능한 크레인들 간의 간섭을 고려하여 개별 컨테이너를 취급할 크레인을 선정하고 작업 순서를 결정하는 휴리스틱을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과 본 제안 방안이 다양한 환경에서 간섭에 의한 지연을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인하였다.