• 한국강구조학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.147-160
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• 2006

본 논문에서는 개선소성힌지해석과 유전자 알고리듬을 이용한 평면 강골조 구조물의 퍼지최적설계 방법을 제시하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 유전자 알고리듬에서는 토너먼트 선택방법과 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로는 구조물의 총중량을 사용하였으며, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 고려하였다. 퍼지최적설계에서는 명확한 목적함수와 퍼지제약을 가지는 경우에 한하여 허용 오차는 제한값의 5%로 선택하고 비소속함수와 레벨컷 방법을 이용하여 0에서 1까지 0.2간격으로 나누어 최적화하였다. 여러 평면 강골조 구조물의 최적설계를 수행하여 일반GA최적설계와 퍼지GA최적설계의 최적값을 비교하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.207-210
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• 1999

In this paper, aperture coupled microstrip antenna which has a larger bandwidth was designed using genetic algorithms. The genetic algorithms encodes each parameters which are the width, length of patch and the width, length of slot, into binary sequences, called a gen. Genetic algorithms searches a optimal gen to design a larger bandwidth. Simulation results are compared with Pozar's results.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.27-29
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• 2005

Using a generalized regression neural network, etch microtrenching was modeled. All neurons in the pattern layer were equipped with multi-factored spreads and their complex effects on the prediction performance were optimized by means of a genetic algorithm. For comparison, GRNN model was constructed in a conventional way. Comparison result revealed that GA-GRNN model was more accurate than GRNN model by about 30%. The microtrenching data were collected during the etching of silicon oxynitride film and the etch process was characterized by a statistical experimental design.

• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2005년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.268-271
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• 2005

Researches based on genetic algorithms have been performed in composite laminated structures optimization since 1990. However, conventional genetic algorithms have a disadvantage that its augmentation of calculation costs. A lot of variations have been proposed to improve the performance and efficiency, and micro genetic algorithm is one of them. In this paper, micro Genetic Algorithm was employed in the optimization of laminated stiffened composite structures to maximize the linear critical buckling load and the results from both conventional genetic algorithm and micro genetic algorithm were compared.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권6호
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• pp.809-814
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• 2005

The goal of this paper is to minimize the weight of the T-structure supporting steering system in reducing the vibration level on steering wheel which could be amplified by the resonance. Presently, requirements for reducing noise, vibration and harshness (NVH) in automotive area are more stringent than ever. One of them is the vibration of steering system which occurs sometimes at high speeds or when the engine is idling. Besides, the reduction of weight is also one of requirements for improvement of vehicle performance. This paper used the micro genetic algorithm as an optimization method to satisfy above two requirements. The whole T-structure assembly including steering column was used for frequency analysis.

• 산업공학
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• 제20권4호
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• pp.504-514
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• 2007

The multicast routing problem lies in the composition of a multicast routing tree including a source node and multiple destinations. There is a trade-off relationship between cost and delay, and the multicast routing problem of optimizing these two conditions at the same time is a difficult problem to solve and it belongs to a multi-objective optimization problem (MOOP). A multi-objective genetic algorithm (MOGA) is efficient to solve MOOP. A micro-genetic algorithm(${\mu}GA$) is a genetic algorithm with a very small population and a reinitialization process, and it is faster than a simple genetic algorithm (SGA). We propose a multi-objective micro-genetic algorithm (MO${\mu}GA$) that combines a MOGA and a ${\mu}GA$ to find optimal solutions (Pareto optimal solutions) of multicast routing problems. Computational results of a MO${\mu}GA$ show fast convergence and give better solutions for the same amount of computation than a MOGA.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2283-2288
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• 2006

최근 생명 정보학 기술의 발달로 마이크로 단위의 실험조작이 가능해짐에 따라 하나의 chip상에서 전체 genome의 expression pattern을 관찰할 수 있게 되었고, 동시에 수 만개의 유전자들 간의 상호작용도 연구 가능하게 되었다. 이처럼 DNA 마이크로어레이 기술은 복잡한 생물체를 이해하는 새로운 방향을 제시해주게 되었다. 따라서 이러한 기술을 통해 얻어진 대량의 유전자 정보들을 효과적으로 분석하는 방법이 시급하다. 본 논문에서는 실험용 데이터로 하버드대학교의 바이오인포메틱스 코어 그룹의 샘플데이터 이용하여 마이크로어레이 실험에서 다양한 원인에 의해 발생하는 잡음(noise)을 줄이거나 제거하는 과정인 표준화 과정을 거쳐 특징 추출방법인 베이지안 알고리즘 ASA(Adaptive Simulated Annealing) 방법을 이용하여 데이터를 2개의 클래스로 나누고, 정확도를 평가하는 시스템을 설계하고 구현하였다. Lowess 표준화 후 98.23%의 정확도를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.195-201
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• 2010

최근 넓은 활동 범위를 제공하고 작업 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 위해 자율 이동 로봇에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이 논문은 이동로봇이 장애물을 회피하여 최단 경로를 통해 목적지에 도착할 수 있는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 유용성을 검증하도록 한다. 제안된 알고리즘은 micro-GA와 $\lambda$-geometry MRA을 사용한 알고리즘이다. 시뮬레이션 영역은 320(가로)$\times$200(세로) 픽셀로 제한하고, 한 픽셀의 단위를 1cm로 하였다. $\lambda$-geometry MRA 만을 사용하여 경로를 계획했을 경우에는 경로 계획을 위한 방향성은 제공하였지만 최단 거리 경로는 제공하지 못했다. 반면 micro-GA를 함께 사용했을 경우에는 최단 경로 탐색이 가능하였다. 따라서 제안된 알고리즘은 경로의 방향성과 함께 최단 경로 탐색을 제공하고 있다.

• Composites Research
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• 제12권6호
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• pp.43-52
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• 1999

본 연구에서는 복합재 구조물의 설계를 위한 동시공학 시스템을 개발하였다. 동시공학 시스템은 보다 짧은 제품 개발시간과 저렴한 생산비용으로 보다 우수한 품질을 갖는 제품생산을 위해 개발되었다. 본 연구에서는 동시공학 시스템의 개발을 위해 복합재 구조물의 설계와 해석에 관련된 다양한 상용 및 비 상용 소프트웨어들이 조사/수집 되었다. 동시공학 시스템에는 고전적층판이론과 유한요소해석을 이용한 복합재 구조물의 설계 및 해석 모듈,좌굴 및 좌굴후 거동해석 모듈,탄소-탄소 복합재의 열탄성 거동해석 모듈 및 전문가 시스템과 유전자 알고리즘을 이용한 복합재 구조물의 최적설계 모듈로 구성되어 있다. 또한 동시공학시스템은 소프트웨어들의 통합 및 관리를 위해 다중작업 및 그래픽 사용자 인터페이스의 구성이 가능한 마이크로 소프트사의 비주얼 $C++{^\circledR}$에 의해 구현되었다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2003년도 종합학술발표회 논문집 Vol.13 No.1
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• pp.428-431
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• 2003

In this paper, distances between elements are optimized for low sidelobe level (SLL) microstrip patch array using Genetic Algorithms. Genetic Algorithms are "global" numerical-optimization methods, it's advantages are very simple coding and fast optimization. This paper show how to optimize the maximum SLL using Genetic Algorithms. In the results, although mutual coupling is neglected, it's maximum SLL is 3.5 dB lower than Uniformly Spaced Array(distance=$0.5{\lambda}$).