• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1117-1120
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• 2013

사람의 질병은 여러 요인의 복합적인 작용으로 발생하는데 이 중 유전적인 요인에는 유전자 간의 상호작용을 들 수 있다. 마이크로어레이(Microarray) 데이터로부터 유전자의 활성화 및 억제 관계를 밝히려는 다양한 시도는 계속되어왔다. 그러나 마이크로어레이 자체가 갖는 불안정성과 실험조건 수의 제약이 커다란 장애가 되어 왔다. 이에 생물학적 사전 지식을 포함하는 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 질병과 관련된 유전자 간의 상호작용의 집합을 질병 모듈이라 정의하고 이를 유전자 알고리즘으로 학습한 베이지안 네트워크(Bayesian network)로 추론하는 방법을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.111-117
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• 2000

경제적 로트 일정계획 문제(Economic Lot Scheduling Problem : ELSP)는 지난 수십 여 년간 많은 연구가 이루어진 생산일정계획 문제 중의 한 분야이다. 이 문제는 NP-hard 문제이기 때문에 수많은 발견적 기법이 제안되고, 사용되어져 왔다. 그 중에서도 Dobson［1］의 발견적 기법이 그 수행도의 우수성으로 보아 최고의 기법으로 여겨지고 있는데, 본 연구에서는 Dobson［1］의 시변 로트 크기(time varying lot size) 접근방법에 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 발견적 기법을 제안하고, 수치실험을 통해서 새로운 기법이 기존의 Dobson［1］의 기법보다 더 우수하다는 것을 보이고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.117-127
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• 2002

사면의 파괴면 형태를 간단한 비선형 함수로 모델링하여 해석하는 결정론적인 사면안정 해석은 지층의 복합 특성과 불연속적인 특성을 효과적으로 반영하지 못하는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 결정론적인 방법 보다 지층의 제반조건들을 다양하게 반영할 수 있는 임의 탐색기법인 유전자 알고리즘을 이용한 사면안정 해석 방법을 제시하였다. 제시된 방법의 적합성을 확인하기 위해 단일지층 및 복합지층을 대상으로 하여 제안된 방법과 결정론적인 방법을 비교.검토하였으며, 검토결과 유전자 알고리즘을 이용한 사면안정해석 방법의 적용성을 검증할 수 있었다. 또한 제시된 사면안정 해석 방법에 강우강도에 따른 지하수위의 변화 예측모델을 적용하여 보다 합리적인 사면안정 해석 방법을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.669-680
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• 2001

유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• Composites Research
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• 제35권5호
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• pp.340-346
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• 2022

본 연구에서는 복합재료 블레이드에 대한 최적 구조설계 프레임워크를 구성하고, 이를 헬리콥터 블레이드에 적용하여 최적 구조설계를 수행하였다. 단면 형상의 경우 C형 및 D형 스파를 선택할 수 있게 구성하였으며, 최적설계 프레임워크는 유전자 알고리즘과 입자 군집 최적화 알고리즘을 결합한 PSGA를 활용하였다. 단면의 기하학적 모델링은 B-spline을 이용하여 구현하였고, 유한요소 모델 생성 프로그램 Gmsh를 통해 단면 유한요소모델을 만든 뒤 단면 해석 프로그램인 Ksec2D를 사용하여 구조해석 결과를 도출하였다. 본 최적설계 프레임워크를 HART II 블레이드에 적용하여 최적 구조설계를 수행한 결과, C형 스파 모델은 기준 형상 대비 무게 7.39%, D형 스파 모델은 6.65% 감소하였으며, 이때 전단중심은 모두 공력중심과 인접한(5% 이내) 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 일반적인 헬리콥터 블레이드의 단면에 적용할 수 있는 최적 구조설계 프레임워크의 유효성을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 추계학술대회논문집
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• pp.109-115
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• 2003

This study intends to provide an optimum design of flexible matrix composite driveshafts using a genetic algorithm. An objective function is defined as a combination of shaft flexibility, whirling stability and torsional buckling and the design variables are selected as ply angles and the shaft thickness. Results show that the genetic algorithm can successfully find an optimum solution at which the overall performance of the FMC shafts is significantly enhanced

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2006년도 춘계학술대회논문집
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• pp.696-702
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• 2006

Flutter characteristics of composite curved wing were investigated in this study. The efficient and robust system for the flutter optimization of general composite curved wing models has been developed using the coupled computational method based on both the standard genetic algorithm and the micro genetic algorithms. Micro genetic algorithm is used as an alternative method to overcome the relatively poor exploitation characteristics of the standard genetic algorithm. The present results show that the micro genetic algorithm is more efficient in order to find optimized lay-ups for a composite curved wing model. It is found that the flutter stability of curved wing model can be significantly increased using composite materials with proper optimum lamination design when compared to the case of isotropic wing model under the same weight condition.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.481-488
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• 2020

기호적 회귀분석 (Symbolic Regression)은 회귀분석에서 주어진 데이터에 대하여 종속변수와 독립변수들 사이의 관계를 설명할 수 있는 함수를 직접 생성하는 분석방법으로서 Genetic Programming 이 본 분야의 연구에 가장 선도적으로 적용되고 있으며, 고정된 모델로부터 매개변수들의 최적화를 추구하는 다른 회귀분석 알고리즘들에 비하여 해석이 가능한 모델을 직접 도출할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 Coarse grained 병렬 모델에 기반한 Parellel Genetic Programming 을 이용한 symbolic regression 알고리즘을 제시하고 제시된 알고리즘을 PMLB 데이타에 적용하여 해당 알고리즘의 효용성을 분석하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권4호
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• pp.275-283
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• 2013

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 복합재 로터 블레이드 단면 구조 최적설계방법에 대한 연구를 수행하였다. 반복적인 최적설계 계산을 위해 자동격자생성 프로그램을 개발하였으며, VABS를 이용해 로터 블레이드 단면에 대한 응력해석을 수행하였다. 로터 블레이드 최소질량을 목적함수로 정의하였으며, 응력 파손지수와 단면 질량중심 그리고 단위 길이 당 블레이드 최소질량을 구속조건으로 설정하였다. 최종적으로 본 논문의 복합재 로터 블레이드 단면 구조 최적설계방법을 통해서 스킨 적층각 및 스킨 두께 그리고 토션박스 두께, 토션박스 위치, 토션박스 폭과 같은 블레이드 단면 설계변수들이 결정되었다.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2005년도 춘계 학술대회
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• pp.151-156
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• 2005

본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.