• 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.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권11호
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• pp.632-636
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• 2000

Fuzzy controllers show good performance in case of the systems being nonlinear and difficult to solve. But these fuzzy controllers have problems which have to decide suitable rules and membership functions. In general, we decide those using the heuristic methods or the experience of experts. Recently, G.A. have been studied in this field. The number of rules increase exponentially when the number of input and output increase. It also makes hard to decide the rules and membership functions even though we use G.A. In this paper, we suggest parallel fuzzy controllers, and also the method to decrease the number of rules. The excellent performance of these methods is confirmed through simulations.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권12호
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• pp.1219-1226
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• 2000

본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상분할 방법을 제안하다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시키다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 규질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 훙 단계적으로고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.9-12
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• 2000

Genetic algorithm is a searching method which based on the law of the survival of the fittest. Multi-population Genetic Algorithm is a modified form of Genetic Algorithm, which was devised for covering the defect of general genetic algorithm. The core of multi-population genetic algorithm is said to be the migration schemes. The fitness-based migration scheme and the random migration scheme are currently used. In this paper, a new migration scheme, ‘the migration scheme between groups’, is suggested, and compared to the general two migration schemes.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.429-436
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.17-28
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• 2005

최근 컴퓨터 게임에서 지능 캐릭터는 게이머들의 흥미를 계속 유발시킬 수 있기 때문에 더욱 더 중요한 요소로 부각되고 있다. 지능 캐릭터를 구현하는 대표적인 방법으로 신경망을 사용하여 상대 캐릭터의 행동패턴과 게임 규칙을 학습하는 방법이 연구되었다. 그러나 게임의 규칙은 갑자기 변경될 수 있으며 온라인 게임과 같은 상황에서는 게이머에 따라서 행동 특성이 크게 다를 수 있다. 본 논문에서는 지능 캐릭터가 이러한 환경의 변화에 적응하는 방법으로서 개체 수준 적응 알고리즘과 개체군 수준 적응 알고리즘을 제안한다. 개체 수준 적응 알고리즘에서 각 지능 캐릭터는 자신의 게임 점수의 변화를 계속해서 관찰하면서, 최종적으로 획득한 점수들을 고려하여 환경의 변화를 판단하고, 만약 변화가 감지된 경우에는 다시 새로운 학습을 시작한다. 대용량 온라인 게임과 같이 다수의 사용자가 있는 게임에서는 지능 캐릭터들이 다양한 행동 패턴과 전략을 가지고 있는 여러 상대 캐릭터들과 대전한다. 개체군 수준 적응 알고리즘은 유전자 알고리즘을 이용하여 지능 캐릭터들의 출현을 조절하여 게임 월드내의 균형이 유지되도록 한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경 상에서 게임 규칙과 상대 캐릭터들의 행동 패턴을 변화시키면서 실험하였다. 실험 결과 지능 캐릭터는 제안한 기법을 이용하여 환경 변화에 적응할 수 있음을 보였다.