• 한국항해항만학회지
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• 제28권6호
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• pp.517-523
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• 2004

컨테이너 적하계획은 항만 장비운용의 효율성을 결정짖는 주요 요인 중 하나이다. 적하계획 문제에 유전알고리즘을 응용할 때 처리 작업 수가 많게 되면, 기존의 방법으로 많은 시간이 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이주모델과 링구조 기반의 의사병렬 유전알고리즘을 개발하고 컨테이너의 최적 적하순서를 결정하는 문제에 적용하여 그 유효성을 밝힌다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.27-32
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• 2008

본 논문은 진화 하드웨어 시스템에 적용하기 위해서 유전알고리즘을 하드웨어 기술언어를 사용하여 구현하였다. 진화 하드웨어는 응용에 따라 동작되어지는 환경에 적응하여 동적이면서 자동적으로 자기의 구조를 바꿀 수 있는 능력을 가진 하드웨어를 의미한다. 따라서 정확한 하드웨어 사양이 주어지지 않는 응용에 있어서도 동작을 수행할 수 됐다. 진화 하드웨어는 재구성 가능한 하드웨어 부분과 유전알고리즘과 같은 진화 연산을 하는 부분으로 구성되어 있다. 유전알고리즘을 소프트웨어로 구현하는 것 보다 실시간 응용 부분 등에 있어서 하드웨어로 유전알고리즘을 구현하는 것이 유리하다. 하드웨어로 처리하는 것이 병렬성, 파이프라인 처리, 그리고 함수 사용 부분 등에 있어 소프트웨어의 단점을 보완하여 속도 면에서 이득이 있기 때문이다. 논문에서는 진화 하드웨어를 임베디드 시스템으로 구현하기 위하여 유전알고리즘을 하드웨어로 구현하였고, 몇 가지 예제에 대하여 검증을 수행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.279-282
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• 2001

병렬프로그램을 멀티프로세서로 스케줄링하는 문제의 해를 구하기 위하여 본 논문에서는 확장된 유전자 알고리즘을 적용한다. 확장된 유전자알고리즘인 MSEGA는 각 노드의 선행관계에 관한 휴리스틱한 정보와 간단한 일차원 배열구조가 통합된 염색체 코딩방법과 염색체 구성인자 중 우성 유전인자의 형질을 다음세대로 존속시키는 교배연산자와 프로세서 효율성이 고려된 평가 함수등으로 순서제약이 있는 병렬프로그램 스케줄링 문제 및 FFT(Fast Fourier Transform)형태의 데이터 흐름도상에서 관련 연구 중 Hou의 유전자 알고리즘과 BEA(binary-exchange algorithm)에 의한 스케줄링 결과보다 전체실행시간에 있어 HSEGA에 의한 스케줄링이 더 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1260-1263
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• 2011

최근 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing, NGS) 기술이 발전하면서 DNA, RNA 등의 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 차세대 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식은 마이크로어레이 혹은 EST/cDNA 데이터를 이용한 기존의 분석 방식에 비하여 비용이 적게 들고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 들 DNA, RNA 시퀀싱 데이터는 각 시퀀스의 길이가 짧고 전체 용량은 매우 커서 이 들 데이터로부터 정확한 분석 결과를 추출하는 데에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 대용량의 RNA 시퀀싱 데이터를 고속으로 처리하는 병렬 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 전체 게놈 데이터 중 유전자 영역만을 high coverage로 시퀀싱하여 얻어지는 RNA 시퀀싱 데이터는 유전자 변이 추출을 목적으로 분석되며, SNP(Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전자 변이는 질병의 원인 규명 및 치료법 개발에 직접 이용된다. 제안된 알고리즘은 동시에 실행되는 다수의 Map/Reduce 함수에 의해서 대규모 RNA 시퀀스를 병렬로 처리하며, 레퍼런스 시퀀스에 매핑된 각 염기의 출현 빈도와 품질점수를 이용하여 SNP를 추출한다. 또한 이 들 SNP 추출 결과에 대한 시각적 분석 도구를 제공하여 SNP 추출 과정 및 근거를 시각적으로 확인/검증할 수 있도록 지원한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.375-378
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• 2002

In this paper we propose parallel GA to optimize mutation rate and crossover rate using server-client model. The performance of GA depend on the good choice of crossover and mutation rates. Although many researcher has been study about the good choice, it is still unsolved problem. proposed GA optimize crossover and mutation rates trough evolving subpopulation. In virtue of the server-client model, these parameters can be evolved rapidly with relatively low-grade

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권2호
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• pp.7-10
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• 2009

본 논문은 진화 하드웨어 시스템의 엔진으로 사용하기 위한 유전알고리즘의 하드웨어 구현 및 실험과 분석에 대한 연구이다. 진화 하드웨어는 응용에 따라 동작되어지는 환경에 적응하여 동적이면서 자동적으로 자기의 구조를 바꿀 수 있는 능력을 가진 하드웨어로써 재구성 가능한 하드웨어 부분과 유전알고리즘과 같은 진화 연산을 하는 부분으로 구성 되어 있다. 유전알고리즘은 실시간 응용 부분 등에 있어서 하드웨어로 구현하는 것이 속도 면에서 유리하다. 하드웨어로 처리하는 것이 병렬성, 파이프라인 처리, 그리고 함수 사용 부분 등에 있어 소프트웨어의 단점을 보완하여 이득이 있기 때문이다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 하드웨어로 구현하여, 몇 가지 예제에 대하여 실험을 하고 실험 결과를 분석하여 그 구조가 유리함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2836-2838
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• 1999

고신뢰도의 요구를 보장하는 병렬 구조의 분산시스템의 사용이 증가함에 따라 네트워크 상에서 메시지전달을 방해하는 요소고장의 영향을 최소화시킬 수 있는 고장포용 라우팅에 대한 중요성이 부각되고 있다. 그러나, 네트워크의 복잡한 환경 때문에 요소고장을 극복하기 위한 고장포용 라우팅 알고리즘의 설계는 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 2차원 메쉬 네트워크에 적용되는 최적의 고장포용 라우팅 알고리즘을 설계하기 위하여 관련 응용분야에서 그 유용성이 검증된 유전 알고리즘을 이용한다. 제안된 알고리즘은 wormhole 라우팅 방식을 사용하며, 교착상태를 없애기 위하여 하나의 물리적 채널을 공유하는 4개의 가상채널을 사용한다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 다른 고장포용 라우팅 알고리즘보다 우수함을 증명한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.110-112
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• 2003

본 논문에서는 확률적인 전역 최적화 알고리즘인 유전 알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 병렬화함으로써 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하는 방안을 개발하였다. 배전계통의 주변압기에서 고장이 발생한 경우에는 여러 정전구역에 대한 복구문제가 되어 매우 복잡하고 많은 연산량을 수반한다. 따라서 제안한 고장복구 알고리즘은 PC 클러스트링을 이용하여 각 프로세서별로 유전 알고리즘 또는 타부 탐색법을 사용하여 최적해를 탐색한 후 일정 기간 이후에 해를 교환함으로써 배전계통에서의 주변압기 고장발생시 최적해 탐색에 소요되는 시간을 단축하였으며 고장복구 지원시스템의 성능개선을 도모하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위하여 한전의 실 배전계통 주변압기 고장복구 문제에 적용함으로써 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권2호
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• pp.66-75
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• 2010

본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.550-556
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• 2000

본 논문은 NP-complete문제중의 하나인 순서제약이 있는 병렬프로그램을 멀티프로세서 시스템 상에서 효율적으로 분배하기 위한 유전자 알고리즘 설계 방법을 제안한다. 순서제약 조건을 만족하게 하는 새로운 염색체 코딩방법 및 휴리스틱한 스케줄링 알고리즘으로 정법한 해를 생성하고 프로세서 효율성을 고려한 평가 함수(evaluation function)와 우수한 유전인자를 이용하여 교배하는 교배연산자 등을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 실험한 결과, 순서제약이 있는 다양한 형태(topology)의 병렬프로그램 스케줄링 문제에 대해서 제안한 유전자 알고리즘의 타당성을 확인하였다.