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정종진(Jong-Jin Jung),조영란(Young-Ran Cho),구지훈(Ji-Hoon Gu),조근식(Geun-Sik Jo) 한국정보과학회 1997 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.3 No.3
주기장 스케줄링 문제란 공항의 물적, 인적 환경에 따른 도메인 특정한 다양한 제약조건들을 만족시키면서 운항 스케줄에 따라 공항에서 발착 예정인 항공기를 주기장에 배치하는 할당 문제이다. 본 연구에서는 이러한 복잡하고 비정형적인 문제를 해결하기 위한 방법의 일환으로 인공지능의 기법을 이용한 주기장 관리 및 스케줄링 전문가 시스템(RACES : Ramp Activity Coordination Expert System)을 개발하였다. 시스템에서는 전체적인 스케줄링 절차를 도메인 전문가(domain expert)로부터 습득한 축적된 경험과 지식을 바탕으로 수행한다. 먼저 도메인 전문가로부터 지식 추출 과정에 있어서 경험적 휴리스틱을 바탕으로 문제를 적합한 하위 문제들로 분할하여 독립적으로 스케줄링하면서 필요시 도메인과 변수들을 공유하도록 한다. 또한 각각의 하위 문제들에 대해 시스템이 스케줄링을 수행할 때에는 제약조건의 특성을 고려하여 도메인을 여과시킴으로써 탐색 공간에 대한 효율성을 높이고, 제약조건 검사 시 제약 만족 재배열 방법을 통해 제약조건들 간에 충돌이 발생하는 문제를 해결하도록 하면서 결과적으로 사용자가 요구하는 최적에 가까운 해를 구하도록 한다. 이와 같이 구현된 시스템은 적합성 판정을 위해 실제적인 주기장 배치문제에 대해서 몇 차례의 실험을 하였고, 구해진 해는 도메인 전문가의 분석과 검증을 거쳐 항공기의 주기장 배치를 위한 의사결정 도구로서 가능성을 인정받았다. Ramp scheduling is a constrained assignment problem which aircrafts are parked at bridges and remote spots with the satisfaction of domain-specific constraints in the airport. In this paper, we have implemented the ramp scheduling expert system, which is called RACES (Ramp Activity Coordination Expert System), to solve the complex and dynamic scheduling problem. RACES was modeled suitably and developed from domain knowledge and experience which are acquired from the domain experts. Domain knowledge and experience are important factor in controlling the scheduling procedure. The system divides the problem into subproblems with experiential heuristics in the knowledge acquisition process. The system independently processes scheduling for the divided subproblems and shares variables and domains. During the scheduling, the system prunes the search space by applying domain filtering technique by exploiting the characteristics of various constraints. RACES makes near optimal solution that constraint reordering technique resolving conflicting of local constraints in each subproblems. For correctness of the system, we experimented the system with the actual examples and the domain experts analyzed the scheduling results. As the result, our system was approved by domain experts for the ramp scheduling in real environment.
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정종진(Jong Jin Jung),조영란(Young Ran Jo),조근식(Geun Sik Jo) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
코스 스케줄링 문제는 복잡하게 연관되어 있는 많은 자원과 대부분의 기호적 제약 조건으로 이루어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 수학적 해결 기법에 기반을 두고 있는 기존의 OR(Operations Research)적 접근 방법보다 기호적 제약 조건에 기반을 두고 휴리스틱을 다루기에 효과적인 AI(Artificial Intelligence)적 접근 방법이 더 효율적이다. 본 연구는 AI적 접근 방법에 기반을 두고 코스 스케줄링 문제를 해결하는 시스템을 구현하는데 있어서 시스템을 메타-레벨의 제어를 통하여 초기 스케줄링(predictive scheduling)과 동적 재스케줄링(reactive scheduling)을 관리하도록 하였다. 먼저 메타-프로그램이 초기 스케줄링을 수행할 때에는 휴리스틱을 적용하여 해를 구하기 위한 탐색 공간을 크게 줄이도록 하였고, 문제에 적합한 휴리스틱 탐색 알고리즘을 통해 불일치되는 해의 공간을 미리 검사하여 제외시킴으로써 백트랙킹의 발생횟수를 최소화하였다. 또한 이에 대한 결과는 실험을 통하여 기존의 논리 언어가 제공하는 탐색 알고리즘과 비교, 분석하였다. 그리고 초기 스케줄링의 결과를 가지고 메타-프로그램이 동적 재스케줄링을 수행함에 있어서는 제약 조건을 이용한 휴리스틱을 적용하여 초기해에 대한 조정을 최소화할 수 있는 메카니즘의 모델을 제시하였다.
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핵전이법에 의한 Aspergillus 속의 잡종형성 및 α-amylase 생성
조영란,박형남,양영기 조선대학교 부설 유전생물공학연구소 1993 유전생물공학연구지 Vol.3 No.-
본 연구는 전분 분해능이 우수한 새로운 Aspergillus 균주를 개발하기 위하여 α amylase 의 생산력이 우수한 Aspergillus oryzae var. oryzae 의 핵을 순수분리하여 Aspergillus nidulans 514 의 원형질체에 전달하는 핵전이법을 이용, 종간잡종을 형성시킨 후, 이들 잡종으로부터 α-amylase 생산력이 증대된 우수균주를 선별하고자 하였다. 1. 원형질체 형성에 대한 최적 조건은 0.6 M (NH_4)_2SO_4를 삼투안정제로 하여 1% Novozym 234 를 30℃ 에서 90 분간 반응시켰을 때 원형질체 형성율 이 가장 높았다. 이때, 최적 pH 는 5.8이었다. 2. 원형질체 재생율은 5.6 9.1 % 로 나타났다. 3. A. nidulans 514의 원형질체에 A. oryzae var. oryzae 로부터 순수분리한 핵을 핵전이 시킴으로써 형질전환체를 얻었다. 형질전환율은 약 0.2 % 로 나타났다. This study has been performed to develop an Aspergillus strain having high α amylase production ability using nuclear transfer method. Nuclei isolated from the wild type Aspergillus oryzae var. oryzae strain were transferred into auxotrophic aspergillus nidulans 514 mutants and selected the new strains showing an increased starch degrading capability. The optimum conditions for protoplast formation were treated with 0.6M (NH4)2SO4, pH5.8 and 1.0% Novozym 234 for 90mins at 30℃. The frequency of protoplast regeneration was 5.6~9.1% in the above conditions and the frequency of transformation by the nuclear transfer was about 0.2 %. The hybrids in which α amylase activity was increased about 0.85~2.88 folds and The optimal pH and temperature for α amylase activity were 5.0 and 40℃, respectively. This enzyme was stable in the range of pH 3.0~6.0 and 30℃~60℃. The patterns for total soluble protein of parental strains was different from that of hybrids. The conidial size and DNA content of hybrids were increased to 1.09~2.09 folds and 1.09~2.72 folds, respectively.
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