물류시스템에서 운송비를 줄이기 위한 차량 할당 및 경로 설정 알고리즘 개발 및 성능평가

조병헌 한국시뮬레이션학회 1999 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.8 No.3

This paper proposes an algorithm which reduces transportation cost while goods are delivered in time in a logistics system. The logistics system assumed in this paper is the system in which multiple cars moves various goods from spatially distributed warehouses to stores. For reducing transportation cost, the car assignment algorithm which allocates goods to minimal cars employs the BF method; routing of each car is modelled as the TSP and is solved by using the genetic algorithm. For evaluating the proposed algorithm, the logistics system is modelled and simulated by using the DEVS formalism. The DEVS formalism specifies discrete event systems in a hierarchical, modular manner. During simulation, each car is modelled as a message and traverses warehouse and stores. When a car arrives at a warehouse or a store, predetermined amount of goods are loaded or unloaded. The arrival time and departure time of cars are analyzed and eventually whether goods are delivered in the desired time bound is verified.

선인장(Opuntia elata) 에탄올 추출 성분의 약리작용

조병헌,이상복,박철훈,Cho, Byung-Heon,Lee, Sang-Bok,Park, Chul-Hoon 대한약리학회 1974 대한약리학잡지 Vol.10 No.2

The cactus family Cactaceae, numbering about 1,500 species, is a fleshy-stemmed perennial plant which is principally distributed in the south and north America. On the other hand, the cactus plant is presumed to be introduced into Korea in 1912-1945, thereafter it has been cultivated merely in favor of ornamentation with the exception of being occasionally used as medication among laymen. Opuntia elata which belongs to Opuntia genus, the Cactaceae family is one of the cacti being cultivated a great deal in Korea. Cho et. al. reported in 1974 that Opuntia dilenii manifested the cardiac inhibitory effect and oxytocic effect, and its mechanism might be partially due to the direct action. Besides this, there are few reports on the pharmacological research concerning Opuntia genus to be demonstrated in Korea. However, some other cacti have the remarkable pharmacological effects; the active ingredients, mescaline, anhalamine, anhalanine, etc. from Peyote cactus (Lophophora williamsii) belonging to Lophophora genus have the psychotomimetic and sympathomimetic effects, and the cardioactive glycosides from Cactus Grandifolius (Selenicereus grandiflorus) belonging to Cereus genus have the cardioactive and diuretic effects. The authors hereby inquired into this study to find out the propriety of the pharmacological properties of the ethanol extract of Opuntia elata (EX) on the heart, blood pressure, respiration, intestine and uterus in the experimental animals. The results of the experiment were as follows: 1. Administration of EX manifested the cardiac inhibitory effect caused by the negative inotropic action in the isolated heart of frog, and the pretreatment of atropine did not affect the inhibitory effect produced by EX. 2. Administration of EX manifested the transient hypotensive effect in the intact rabbit, and the pretreatment of atropine did not affect the hypotensive effect produced by EX. 3. Administration of the small dose of EX manifested no significant effect, but moderate dose or more the stimulating effect, and the large dose the asphyxia on the respiratory motility in the intact rabbit. 4. Administration of EX manifested the sustained augmentation of contractility in the excised duodenum of rabbit, and the pretreatment of atropine did not affect the stimulating effect produced by EX. 5. Administration of EX manifested the sustained augmentation of contractility in the excised pregnant uterus of rabbit, and the pretreatment of atropine and oxytocin did not affect the oxytocic effect produced by EX, but that of barium chloride more or less stimulated the oxytocic effect produced by EX.

이차원 대전 액션 게임을 위한 신경망 기반의 지능 캐릭터 구현

조병헌,성영락,오하령,심광현 한국컴퓨터게임학회 2005 한국컴퓨터게임학회논문지 Vol.6 No.-

In this paper, we suggested a method for intelligent characters by using neural network in computer games. Neural networks representing character's intelligence learn through reinforcement learning using game score as a result of characters' action. Through reinforcement learning, intelligent characters learn the rule of game and adapt themselves to changes of opponent's strategy or environment. We experimented using simple two dimensional fighting action game to investigate the performance of the proposed method. The experimental results showed that intelligent characters learn the rule of game and adapt themselves to changes of environment. Because the proposed method can be applied to characters of massively multiple online games as well as fighting action games, it has high practical usability. 본 논문에서는 컴퓨터 게임 내에서 신경망을 이용하여 지능 캐릭터를 구현하는 방법을 제안하였다. 캐릭터의 지능을 구현하는 신경망은 행동의 결과로 나타나는 점수를 이용하여 강화 학습한다. 강화 학습을 통하여 지능캐릭터는 스스로 게임의 규칙을 학습할 뿐만 아니라 상대방의 전략의 변화와 같은 환경 변화에도 적응할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 알아보기 위해 간단한 이차원 대전 액션 게임을 구현하여 실험하였다. 실험 결과, 지능 캐릭터는 게임의 규칙을 학습하여 적절히 대응함을 알 수 있었다. 제안한 방법은 대전 액션 게임은 물론 대용량 온라인 게임의 캐릭터에도 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다.

신경망을 이용한 지능형 게임 캐릭터의 구현

조병헌,정성훈,성영락,오하령 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.7

In this paper, we propose a scheme to implement intelligent game characters based on neural networks. Neural networks that implement intelligent game character receive the action of an opponent character and the distance between them, decide intelligent character’s action, and output the decision. The neural networks are trained by reinforcement learning using the scores acquired by the actions of two characters as reinforcement values. To show the usefulness of the proposed scheme, a simple fighting action game is implemented and various experiments are performed. Experimental results show that proposed intelligent characters can learn the rule of the game. The proposed scheme can be applied to massively multiple online games as well as fighting action games. 본 논문에서는 신경망 기반의 지능형 게임 캐릭터를 구현하는 방법을 제안한다. 지능 캐릭터를 구현하는 신경망은 상대방 캐릭터의 행동과 상대방 캐릭터와의 거리를 입력받아 지능 캐릭터의 행동을 결정하여 출력한다. 신경망은 두 캐릭터들의 행동으로 인한 점수를 강화 값으로 사용하여 강화 학습된다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해서 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경에서 여러 가지 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안한 지능형 캐릭터가 게임의 규칙을 잘 학습할 수 있음을 보였다. 제안된 방법은 대전 게임뿐만 아니라 대규모 온라인 게임상의 캐릭터 구현에도 적용될 수 있다.

노루모錠의 藥理

趙炳憲 醫藥係社 1962 綜合 醫學 Vol.7 No.10

종이 혼합 콘크리트의 내화특성 실험연구

조병헌,손기상 대한안전경영과학회 2007 대한안전경영과학회지 Vol.9 No.4

HONEY MOON과 ROYAL HONEY에 對하여

趙炳憲 醫藥係社 1962 綜合 醫學 Vol.7 No.4

Solcoseryl(Actihemyl)에 對하여

趙炳憲 醫藥係社 1963 綜合 醫學 Vol.8 No.3

신장과 조혈

조병헌 중앙대부설한국의과학연구소 1970 한국의과학 Vol.2 No.8

대전 게임에서 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하여 대응하는 신경망 지능 캐릭터

조병헌,정성훈,성영락,오하령 대한전자공학회 2004 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.41 No.6

본 논문에서는 일반적인 대전 액션 게임에서 신경망을 이용하여 구현한 지능 캐릭터가 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하기 위하여 상대방 캐릭터의 현재 행동은 물론 과거 행동도 입력받아 학습하게 함으로써, 행동 패턴을 학습하지 않은 경우보다 더 적절한 대응이 가능해진다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴의 학습과 더불어 행동의 적절성을 판단하기 어려운 이동에 대한 학습 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 게임과 매우 유사한 게임 환경에서 네 가지 행동 패턴을 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 모든 행동 패턴에 대하여 지능 캐릭터가 최적 행동을 학습했고, 또한 무작위로 행동하는 캐릭터에 대해서도 이전 방법보다 우수한 성능을 보였다. 이와 같은 결과는 제안한 방법이 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 적절히 학습하여 대응할 수 있음을 보여준다. 제안한 알고리즘은 온라인게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 쉽게 응용될 수 있다. This paper proposes a method to learn action patterns of opponent characters for intelligent characters. For learning action patterns, intelligent characters learn the past actions as well as the current actions of opponent characters. Therefore, intelligent characters react more properly than ones without the knowledge on action patterns. In addition, this paper proposes a method to learn moving actions whose fitness is hard to evaluate. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we experiment with four repeated action patterns in a game similar to real games. The results show that intelligent characters learn the optimal actions for action patterns and react properly against to random action opponent characters. The proposed method can be applied to various games in which characters confront each other, e.g. massively multiple of line games.