• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.417-419
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• 2010

본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택되어진 교배와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건(이전 개체 중 최대값 $^*\;2$)에 만족한다면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택되어진다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제15권1호
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• pp.33-37
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• 2005

조릿대(S. borealis)는 다년생 초본으로 한국, 일녈, 중국의 일부에 제한적으로 분포한다. 이 종은 자가 및 타가수분에 의한 혼합번식 형태를 취한다. 전분 전기영동을 이용한 12개의 대립 유전자좌위에서 종의 교배계를 조사하였다. 교배계에서 타가 및 자가 수분, 그리고 줄기의 변형으로 영양번식이 이루어지는 매우 복잡한 혼합 방식의 교배 양식은 제한된 분포, 고산식생대 등의 환경에서 생존할 수 있는 조릿대의 생존전략과도 관련이 있을 것으로 보인다 또한 일부 자생지 파괴에 대한 유효집단의 감소가 일어나 생물자원 확보를 위한 자생지 보존이 필요하다

• 전산구조공학
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• 제12권1호
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• pp.86-94
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• 1999

예비구조설계에서는 구조시스템 대안의 생성과 발전, 여러 방법과 대상에 따른 해석과 설계 다양한 요구조건과 구조적 특성을 고려한 여러 구조시스템 대안의 비교 및 선택 과정을 거친다. 그리고, 이러한 각 과정은 구조설계자의 경험적 지식을 바탕으로 하는 종합적인 사고와 판단에 따라서 단계적, 반복적으로 이루어진다. 그러므로, 예비구조설계에서는 정형화된 자료와 작어뿐 아니라 비정형화된 자료와 작업도 처리해야 한다. 따라서, 컴퓨터는 정형화된 자료와 작업을, 구조설계자는 비정형화된 자료와 작업을 직접 처리하고 이를 상호작용을 통하여 교환 및 지시하는 방식, 즉 구조설계자와 컴퓨터의 역할분담에 기초한 상호작용방식을 통하여 예비구조설계에 컴퓨터를 효율적으로 활용할 수 있을 것이다. 구조설계자와 컴퓨터의 역할분담에 기초한 상호작용을 원활히 지원하기 위해서는 구조시스템 대안의 기하학적 향상, 재료에 대한 자료를 효과적으로 제시할 수 있는 3차원 관점, 각 구조시스템 대안을 검토하고 비교하는 사항이 되는 다양한 요구조건에 대한 자료들을 관리하고 제시할수 있는 요구조건 관점이 필요하다. 그리고 예비 구조설계가 진행되어 온 과정, 방향, 설계의도등의 파악을 위한 바탕이 될 수 있는 작업과정관점, 구조시스템 대안 발전 관점이 필요하다. 예비구조설계의 프로세스 조절을 위한 상호작용을 효과적으로 지원하기 위해서는 컴퓨터가 수행 할 수 있는 정형화된 작업들을 예비구조설계의 진행순서인 구조시스템 대안의 생성과 발전, 구조시스템 대안의 해석과 설계, 구조시스템 대안의 선택에 따라서 나열하여 제시할 필요가 있다. 이를 통해서 구조설계자는 자신의 판단에 따라서 다음에 수행해야 할 작업을 결정하고, 그에 해당하는 정형화된 작업을 컴퓨터가 제시한 작업 중에서 선택하고 그 수행을 지시하여 자신의 경험적 지식과 설계의도에 맞추어 예비구조설계의 프로세스를 조절할 수 있다.정조합력은 유의차가 컸으나, 상반조합 능력은 없었다. 교배친의 우성효과는 컸다. 잡종강세 환경변이 및 상가적 작용도 컸다. 우성의 방향은 정의 방향이었으므로 우성귀전자가 크게 작용하였다. 이들 형질들의 귀전자들은 초우성을 나타내었다. 교배친의 자견층중의 우성순서는 잠120>잠114>잠108>잠119>잠118>잠107>잠117>잠113 순이었고, 웅견층중에서는 잠114>잠108>잠120>잠117>잠118>잠107>잠119>잠119>잠113 순이었다. 자견층 비율에서는 광의의 귀전력이 협의의 귀전력보다 컸고, 웅견층 비율에서는 같았다, 견층 비율에서는 일반조합 능력은 크게 나타났으나, 특정조합 능력과 상반조직 능력은 나타나지 않았다. 자견층 비율에서 교배친의 우성효과는 컸다. 자견층 비율에서는 교배친의 우성효과는 적었다. 자웅견층 비율의 잡종 강세는 적게 나타났다. 환경변이와 상가적 작계는 자웅견층 비율에서는 크게 나타났다. 우성의 방향은 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 크게 작용하였으며, 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 부분적으로 작용하였다. 교배친의 자견층 비율의 우성순서는 잠117>잠114>잠108>잠120>잠118>잠119>잠107>잠113 순이었고, 자견층 비율에서는 잠114>잠117>잠108>잠118>잠107>잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는 폐양액 중의 무기성분 함량은 양액재배에 이용되는 원수에 비해 상당히 높아졌다.료로서 응용 가능성이 있음을 시사한다.약재료인 약초류 등을 이용하였는데 오랫동안 푹 삶아 그물에 곡류 등을 넣어 죽이나 밥으로 조리하였으며 면으로도 조리하였다. 이상과 같이 조선시대 주식류의 종류 및 조리방법에 대한

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.76-78
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• 2003

다 개체군 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 개체군을 사용하여 각 개체군을 독립적으로 진화를 시키는데, 이 논문에서는 퍼지 논리 제어를 이용하여 독립적으로 개체군을 진화시켜 집단으로 이주시키는 새로운 코딩방법을 제안한다. 이 퍼지 논리 제어는 최적화과정 동안 교배 비율과 돌연변이 비율을 적합하게 조절하여 수행하는 두 퍼지 논리 제어를 나타낸다. 제안하는 방식을 성능평가해서 기존의 방식과 비교해 보았다. 제안하는 방식이 수렴속도를 향상시킬 수 있다는 장점을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1251-1255
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• 2011

본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1686-1692
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• 2015

본 논문에서는 메쉬 네트워크의 이동노드에 대해 기존의 유전알고리즘을 이용한 빔형성과 같은 성능을 가지면서 빠른 수렴속도를 가지고 지역해에 빠지지 않는 개선된 유전알고리즘을 제안한다. 제안한 빔형성 유전알고리즘은 빠른 수렴속도를 얻기 위해서 교배과정에서 적합도가 높은 염색체의 일정비율을 추출하고 지역해에 빠지는 것을 방지하기 위해 하위 염색체로 교배에 사용하였다. 그리고 적합도 측정용 빔형성의 기준 빔패턴을 가우시안 함수를 이용하여 수렴속도를 더욱 빠르게 하였다. 전산모의 실험을 통하여 제안한 빔형성 유전알고리즘이 기존의 빔형성 유전알고리즘 방식과 비교하여 약 20%의 빠른 수렴속도가 향상되었음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1215-1227
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• 2002

본 논문은 최단 경로 라우팅 문제의 해결을 위한 새로운 방식의 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 가변길이(variable-length) 염색체(chromosome) 구조와 그에 따른 유전자 부호화(genes coding) 기법을 설계하고, 부분 염색체(partial-chromosome)를 교환하는데 있어서 교차점(crossing-site)에 의존성이 없는 교배(crossover) 기법과 개체군(population)의 다양성(diversity)을 유지하는 돌연변이(mutation) 기법을 개발한다. 또한, 모든 부적합(infeasible) 염색체를 간단하게 치료할 수 있는 복구 함수(repair function)를 제안한다. 제안 교배 기법과 돌연변이 기법의 상호 동작은 제안 알고리즘이 개체군의 다양성을 유지하면서 해-표면(solution-surface)을 효과적으로 탐색할 수 있도록 하여 해의 최적성(optimality) 및 수렴(convergence) 속도의 향상을 도모한다. 제안 알고리즘에 의해 계산된 경로의 최적성은 유전자 알고리즘을 이용하는 기존의 알고리즘보다 우수하고, 수렴 속도도 빠르다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 대부분의 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 유전자 알고리즘 기반의 최단 경로 라우팅 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.417-426
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• 2024

일반적으로 머신러닝을 수행하기 위해서는 딥러닝 모델에 대한 사전 지식과 경험이 필요하고, 데이터를 연산하기 위해 고성능 하드웨어와 많은 시간이 필요하게 된다. 이러한 이유로 머신러닝은 임베디드 프로세서에서 실행하기에는 많은 제약이 있다.본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝의 과정 중 콘볼루션 연산(Convolution operation)에 유전 알고리즘을 적용하여 선택적 콘볼루션 연산(Selective convolution operation)과 학습 방법을 제안한다. 선택적 콘볼루션 연산에서는 유전 알고리즘에 의해 추출된 픽셀에 대해서만 콘볼루션을 수행하는 방식이다. 이 방식은 유전 알고리즘에서 지정한 비율만큼 픽셀을 선택하여 연산하는 방식으로 연산량을 지정된 비율만큼 줄일 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용한 머신러닝 연산의 심화학습을 진행하여 해당 세대의 적합도가 목표치에 도달하는지 확인하고 기존 방식의 연산량과 비교한다. 적합도가 충분히 수렴할 수 있도록 세대를 반복하여 학습하고, 적합도가 높은 모델을 유전 알고리즘의 교배와 돌연변이를 통해 다음 세대의 연산에 활용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2057-2060
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• 2003

현재 구현중인 침입탐지 시스템인 Secure Fortress에 대해 그 특성과 구조에 대해서 살펴보고 시스템의 개선을 위해 새로운 침입탐지 기술인 유전알고리즘, 신경망, 면역시스템을 조사 및 분석하여 연구 동향이나 발전 가능성 등의 요소에 비추어 개선 방향을 정한다. 유전 알고리즘은 다윈의 자연선택설을 바탕으로 선택, 재생 및 교배, 돌연변이의 과정을 통해 솔루션을 도출하는 방식이며 면역시스템은 생물학적인 면역 체계에서처럼 시스템이 스스로를 보호한다는 개념에서 출발하여 유닉스의 시스템 콜을 이용하여 시스템 프로세스 중심의 지식베이스를 구성하고 침입행위를 규정한다. 또한 신경망은 감시대상이 되는 요소에 따라 통계정보를 등급화 하는 일련의 과정을 통해 비정상적인 행위를 초기 학습 후 시스템에 순응하는 기술을 사용하여 고정적인 규칙에서 탈피한 여러 가지 장점을 갖는다 차후에는 이 알고리즘의 도입을 위한 서비스별 침입대상 요소 선정 등의 준비 작업이 필요하다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.68-76
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• 2000

로켓이나 2족 보행 로봇(Biped Robots)의 자세 제어에 응용되는 도립진자 시스템(Inverted Penduhum System)은 대표적 비선행 시스템으로 수학적 모델링이 대단히 어려우며, 모델링올 하였다 하더라도 복잡한 구조가 된다. 이의 해결을 위한 고전적인 제어 기법으로 1970년대 이후부터는, 신경회로망과 퍼지, 카오스, 유전 알고리증을 이용한 제어 기법들이 도립진자의 안정화 제어에 적용되어져고 있으며, 최근 신경회로망의 자동설계 기법들과 유전 또는 전화 알고리즘올 이용한 신경회로망의 구축 기법인 종래의 진화형 선정회로 제어기(ENNC : Evohing Neural Network Controller)가 시도되어지고 있다. 그러나 종래의 ENNC의 전화방식은 노드(뉴런)단위로 교배하며, 특히, 활성화 함수를 지닌 은닉층의 뉴런이 입력층의 뉴런으로 대체되는 경우, 입력층 뉴런과 출력층 뉴런 사이의 결합 가중치가 삭제되지 않는 등의 문제점이 지적될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 도립진자 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화 연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가능 새로운 형태의 ENNC를 제안하고자 한디. 또한, 다양한 초기치에 적응된 최적 구조와 결합가중치를 갖는 새로운 형태의 ENNC를 시뮬레이션율 통하여 얻고, 이를 ADA-2310보드 및 80586 마이크로 프로세서로 실현하여, 도립진자 시스템의 안정화 제어에 적용함으로써 본 논운에서 제안한 ENNC의 우수성과 강인성을 입증하고자 한다.