• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.7 s.96
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• pp.841-848
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• 2004

Evolutionary a1gorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objectives. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. However, generalized evolutionary multi-objective optimization algorithms have a weak point, in which the distribution of solutions are not uni-formly distributed onto Pareto optimal front. In this paper, we propose an evolutionary a1gorithm for multi-objective optimization which uses seed individuals in order to overcome weakness of algorithms Published. Seed individual means a solution which is not located in the crowded region on Pareto front. And the idea of our algorithm uses seed individuals for reproducing individuals for next generation. Thus, proposed a1go-rithm takes advantage of local searching effect because new individuals are produced near the seed individual with high probability, and is able to produce comparatively uniform distributed pareto optimal solutions. Simulation results on five testbed problems show that the proposed algo-rithm could produce uniform distributed solutions onto pareto optimal front, and is able to show better convergence compared to NSGA-II on all testbed problems except multi-modal problem.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07b
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• pp.701-704
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• 2004

압전 외팔보의 구조가 갈수록 복잡해짐에 따라 더 정확하고 효과적인 압전체의 해석이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 직육면체요소를 이용한 유한요소법을 통해 압전 변환기를 해석하고, 이것을 실험적으로 검증함으로써, 3차원 유한요소법을 이용한 해석 프로그램의 타당성을 확인하였다. 또한 3차원 유한요소법을 이용해서 압전 외팔보를 해석하고, 이것을 실험 결과를 통해서 검증하였다. 그리고 압전 외팔보를 팬으로 적용하기 위해서 끝단에서의 최대 변위와 EMCF(Electo-Mechanical Coupling Factor)를 목적함수로 한 진화 전략 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해서 팬용 압전 외팔보의 최적 설계를 수행하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.12
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• pp.1213-1226
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• 2012

Evolutionary algorithms, which are frequently used in an automatic calibration of watershed runoff simulation models, are unconstrained optimization algorithms. An additional method is required to impose constraints on those algorithms. The purpose of the study is to modify the SCE-UA (shuffled complex evolution-University of Arizona) to impose constraints by a penalty function and to improve performance of the automatic calibration module of the SWMM (storm water management model) linked with the SCE-UA. As indicators related to peak flow are important in watershed runoff event simulation, error of peak flow and error of peak flow occurrence time are selected to set up constraints. The automatic calibration module including the constraints was applied to the Milyang Dam Basin and the Guro 1 Pumping Station Basin. The automatic calibration results were compared with the results calibrated by an automatic calibration without the constraints. Error of peak flow and error of peak flow occurrence time were greatly improved and the original objective function value is not highly violated in the automatic calibration including the constraints. The automatic calibration model with constraints was also verified, and the results was excellent. In conclusion, the performance of the automatic calibration module for watershed runoff event simulation was improved by application of the penalty function to impose constraints.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.330-332
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• 1998

모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.500-503
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• 2005

Many researches on intelligent system have been performed and various intelligent algorithms have been developed, which are effective under an assumed specific environment and purpose. But in an real environment, the performance of these algorithms can be largely degraded. In this Paper, we Proposed an Evolvable and Reconfigurable(ERI) Architecture based on intelligent Macro Core(IMC) so that various and new algorithms can be easily added incrementally and construct the reconfigured intelligent system easily. We apply the proposed ERI Architecture to face detection and recognition system to show its usefulness.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.7
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• pp.823-827
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• 2005

Many researches on intelligent system have been performed and various intelligent algorithms have been developed, which are effective under an assumed specific environment and purpose. But in an real environment, the Performance of these algorithms can be largely degraded. In this paper, we proposed an Evolvable and Reconfigurable(ERI) Architecture based on intelligent Macro Core(IMC) so that various and new algorithms can be easily added incrementally and construct the reconfigured intelligent system easily. We apply the proposed ERI Architecture to face detection and recognition system to show its usefulness.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.916-918
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• 2005

다목적 최적화 문제의 목표는 다양한 파레토 최적해(Pareto Optimal Solution)을 찾는데 있으며, 마이크로-유전자 알고리즘(Micro-Genetic Algorithm)은 단순 유전자 알고리즘(Simple Genetic Algorithm)에 비해 소수의 유전자들만을 선별하여 진화시키는 방식으로 효율성을 극대화시킨다. 본 논문에서는 다양한 목적을 동시에 최적화하는 다목적 멀티캐스트 라우팅 문제를 해결하기 위해서 다목적 유전자 알고리즘과 마이크로-유전자 알고리즘을 결합한 다목적 마이크로-유전자 알고리즘을 적용하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.2B
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• pp.137-144
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• 2002

In this paper, we optimize the base station placement and transmission power using genetic approach. A new representation describing base station placement and transmit power with real number is proposed, and new genetic operators are introduced. This new representation can describe the locations, powers, and number of base stations, Considering coverage, power and economy efficiency, we also suggest a weighted objective function. Our algorithm is applied to an obvious optimization problem, and then it is verified. Moreover, our approach is tried in inhomogeneous traffic distribution. Simulation result proves that the algorithm enables to fad near optimal solution according to the weighted objective function.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2639-2641
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• 2003

유전자 알고리즘은 다윈의 자연선택설과 유전자의 진화 개념을 이용한 적응 탐색 알고리즘으로 적용하고자 하는 문제의 매개 변수를 유전자와 비슷한 데이터 구조로 부호화하고, 유전 연산자를 이용하여 문제의 해답을 찾는 알고리즘이다. 최근 유전자 알고리즘은 이러한 복수개의 목적 함수를 최적화 하기 위한 다중 최적화 문제를 위한 최적화 기술로서의 관심이 크게 다루어지고 있으며 전송 문제, 생산 공정 문제 계획 등과 같은 다목적 함수를 다루는 많은 응용 부분에 대해 적용되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 다중 목적 함수용 예와 Gen과 Kim이 제안한 네트워크 신뢰도를 고려한 연결 비용과 메시지 지연을 고려한 이중 구속 통신망 설계 문제를 가지고 가중치 합과 여러 가지 파레토 방법들을 비교하고 연구 검토 하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07c
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• pp.1615-1616
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• 2006

본 논문에서는 표면 플라즈몬 공명(Surface Plasmon Resonance) 센서의 여러 파라미터를 동시에 만족시키는 설계기법을 제시하였다. 설계 파라미터는 반사광 dip의 3dB bandwidth와 dip의 깊이이고 목적함수는 해석치와 목표치의 차이 벡터의 norm으로 정의하였다. 설계 변수는 박막된 각 금속 충의 두께로 하였고 SPR 센서의 스펙트럼을 해석하기 위해 광학 어드미턴스 기법을 이용하였다. 최적화 기법은 (1+1) 진화 알고리즘을 사용하였다. 설계방법을 3층 구조의 SPR 센서에 적용하여 최적 설계한 파라미터는 초기값에 비해 3dB bandwidth는 4.8nm, dip의 깊이는 1.1dB 향상되었다.