• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.661-667
• /
• 2005

본 논문에서는 서열순서화문제를 위한 새로운 혼합형 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘에서는 보로노이양자 화교차를 교차연산자로 사용하고 경로보전 3-최적화를 지역탐색 휴리스틱으로 사용한다. 보로노이양자화교차는 주어진 문제 인스턴스의 상위 정보를 이용하는 교차연산자이다. 이것은 원래 순회판매원문제를 위해서 제안된 교차연산자이기 때문에 서열순서화문제에 적용하기 위해서는 상당한 변형을 필요로 한다. 본 연구에서는 서열순서화문제에 맞도록 보로노이양자화교차를 적절히 변형하고, 변형된 보로노이양자화교차에서 필요로 하는 가능해생성알고리즘, 선행관계사이클분해알고리즘, 유전자거리지정방법 등을 개발하였다. TSPLIB와 ZIB-MP-Testdata로부터 얻어진 서열순서화문제 인스턴스들에 대한 실험결과, 제안된 유전알고리즘이 비교된 다른 유전알고리즘들에 비해서 더 안정적이고 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제1권1호
• /
• pp.36-41
• /
• 2012

특징 선택은 패턴 인식의 성능을 향상시키기 위해 부분집합을 구성하는 중요한 문제다. 특징 선택에는 순차 탐색 알고리즘으로부터 확률 기반의 유전 알고리즘까지 다양한 접근 방법이 적용 되었다. 본 연구에서는 특징 선택을 위해 양자 비트, 상태의 중첩 등 양자 컴퓨터 개념을 기반으로 하는 양자 기반 유전 알고리즘(QGA: Quantum-inspired Genetic Algorithm)을 적용하였다. QGA 성능은 전통적인 유전 알고리즘(CGA: Conventional Genetic Algorithm)을 적용한 특징 선택 방법과 분류율 및 평균 특징 개수의 비교를 통해 이루어졌으며, UCI 데이터를 이용한 실험 결과 QGA를 적용한 특징 선택 방법이 CGA를 적용한 경우에 비해 전반적으로 좋은 성능을 보임을 확인 할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권5호
• /
• pp.51-57
• /
• 2014

본 논문에서는 M-ary 홀로그래픽 데이터 저장장치에 적용 가능한 진화 연산 알고리즘 기반 적응적 문턱치 검출 기법을 제안한다. 전통적으로 유전 알고리즘은 생명체의 유전자 진화과정에 근간하여 최적 혹은 준최적 문제와 데이터 추정을 위해 사용되는 매우 유용한 기법이다. 본 연구에서는 픽셀 어긋남이 심화되는 2차원 홀로그래픽 채널 환경에서 데이터의 검출 성능을 향상시키기 위해서, 각 데이터 검출 영역의 문턱 값(threshold value)을 유전 알고리즘의 인구 집합(population set)의 해로 간주하여 비트 검출 영역을 적응적으로 선택하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 픽셀 어긋남 현상이 심화된 4-ary 멀티레벨 입력의 홀로그래픽 채널 환경을 고려하고 모의실험을 수행하여 진화 연산의 세대수에 따른 비트오율 성능을 측정한다. 성능평가를 통해 기존의 비트 검출 기법과 비교함으로써 제안 기법의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권4호
• /
• pp.440-448
• /
• 2006

자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이 변환으로 인해 강한 상위(epistasis)를 가지는 유전자들은 염색체 상에서 서로 인접하게 되는 것이다. 실험 결과는 기존 결과에 비해서 주목할만한 성능 개선이 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권3호
• /
• pp.277-286
• /
• 2002

양자역학 섭동이론과 유전자프로그래밍(GP) 기법을 접목시킴으로써 실세계(Real-world)에서 발생하는 카오스 시계열에 대하여 수학모델을 구축, 예측하기 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 시계열 분석과 양자역학 파동방정식의 해를 구하는 섭동이론과의 절차적 유사성을 논하고, 이것을 GP로 구현하는 전형적 접근방안을 제시한다. 함수집합(Function Set)으로서 직교함수(Orthogonal Functions)를 이용하고 병렬 집단을 사용하는 GP를 이용하여 원 시계열에 대한 초기 수학모델을 구하고, 원 시계열 데이터로부터 모델의 평가값을 뺀 나머지로 구성되는 잔여 시계열에 대하여 다시 GP를 적용하는 과정을 일정한 종료조건이 충족될 때가지 반복함으로써 실세계 카오스 시계열에 대한 정확성 높은 수학모델을 구축하는데 성공하였다. 타 방법론과의 비교와 향후 해결과제에 대하여도 소개한다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제35S권12호
• /
• pp.109-120
• /
• 1998

본 논문에서는 퍼지 벌레 검색과 최소-최대 군집화 알고리즘에 기반한 영상 영역화 기법을 제안한다. 전체 영상에서 에지 정보는 픽셀들의 공간 관계를 포함하게 되며, 이를 위해 목적 함수들의 인자를 조정하여 퍼지 벌레의 행동을 정의하며, 에지 정보를 검사하는 방법으로 퍼지 벌레값과 최소-최대 노드를 이용한다. 에지 추출을 사용하는 현재의 영역화 방법들은 수학적 모델에 기반한 매스크 정보를 필요로 하며, 매스크 연산으로 인하여 수행 시간도 많이 걸리게 된다. 반면에, 제안하는 알고리즘은 퍼지 벌레의 검색에 따라 단일 연산을 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘에서 필요한 범위의 크기를 스스로 결정하고 빠르고 강력한 계산을 수행하기 위해 최적해를 찾는 유전 알고리즘을 도입하고자 한다. 추가적으로, 영상의 그레이-히스토그램에서 퍼지 검색과 군집화를 수행하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 유전 퍼지 벌레 검색과 유전 최소-최대 군집화가 제안된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 히스토그램을 사용하여 적응적으로 양자화되며, 계산 시간과 메모리를 적게 요구하는 단일 검색 방법을 수행한다는 것을 보여준다.

• 한국전기전자재료학회논문지
• /
• 제14권3호
• /
• pp.241-245
• /
• 2001

In this paper, we present parameter optimization technique for GaAs/AlGaAs multiple quantum well avalanche photodiodes used for image capture mechanism in high-definition system. Even under flawless environment in semiconductor manufacturing process, random variation in process parameters can bring the fluctuation to device performance. The precise modeling for this variation is thus required for accurate prediction of device performance. The precise modeling for this variation is thus required for accurate prediction of device performance. This paper will first use experimental design and neural networks to model the nonlinear relationship between device process parameters and device performance parameters. The derived model was then put into genetic algorithms to acquire optimized device process parameters. From the optimized technique, we can predict device performance before high-volume manufacturign, and also increase production efficiency.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.426-429
• /
• 2011

영상처리를 이용한 영상간의 유사도 비교 기법은 영상의 검색 및 영상의 자동 인식 등을 위한 연구로 최근 각광받고 있다. 최근 영상 처리 기법은 화소의 질적 향상 및 처리시간 최적화, 효율적인 특정 요소의 추출 등 다양한 방법으로 시도되고 있다. 특히, 영상의 유사도 비교는 유사 영상 검색과 같은 경우에 많이 쓰인다. 영상의 유사도를 비교하기 위한 기법으로는 영상 데이터의 특징에 따라 대상 영역을 여러 영역으로 나누는 영역분할 기법과 군집화, 퍼지, 유전자 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 영상을 HSV 색공간으로 변환한 후 색상 값에 대하여 전역 정렬 기법을 사용하는 유사도 측정 방법을 제시한다. 전역 정렬 기법은 유전자 서열 비교 기법 중 하나로서 두 유전체의 유사도를 측정하는데 사용된다. 유사도 측정 효율을 높이기 위해 색상 값을 8단계로 양자화하여 영상의 서열을 생성하였다. 실험결과 제시한 방법을 영상 회전이나 대칭, 글자 삽입 등의 간단한 연산에 크게 영향을 받지 않는 것으로 드러났다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.58-64
• /
• 1997

FLC(퍼지 제어기 : Fuzzy Logic Controller)는 고전적 제어기보다 외란(disturbance)에 강하고 초기 치의 과도측성(overshoot)이 우수하다. 그리고 미지의 프로세스(process)나 복잡한 시스템의 수학적인 모델링이 불가능한 경우에도 퍼지 추론에 의하여 적절한 제어량을 얻을 수 있다. 그러나 퍼지변수의 양자화 단계 크기에 의해 출력값이 항상 미세한 오차를 가지므로 목표치에 정확히 수럼하지 못한다.[1]. 이 미세한 오차를 제거하기 위한 여러 방법이 [2~4]있지만 본 논문에서는 FLC에 GA(유전알고리즘 : Genetic Algorithm)와 EP(진화프로그래밍 : Evolution programming)를 결합한 GA-FLC, EPFLC Hybrid 제어기를 제안한다. 이 Hybrid 제어기의 츨력 특성과 FLC의 출력 특성을 비교 분석하고, 이 Hybrid 제어기가 오차없이 목표치에 잘 수렴하는 것을 보이고자 한다. 또한 이 두 종류의 Hybrid제어기 수렴 속도 성능도 비교한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.253-256
• /
• 2001

Today's rapid development in the computer and network technology makes the environment which enables the companies to consider their decisions on the wide point of view and enables the software vendors to make the software packages to help these decisions. To make these software packages, many algorithms should be developed. The production and distribution planning problem belongs to those problems that industry manufacturers daily face in organizing their overall production plan. However, this combinatorial optimization problem can not be solved optimally in a reasonable time when large instances are considered. This legitimates the search for heuristic techniques. As one of these heuristic techniques, genetic algorithm has been considered in many researches. A standard genetic algorithm is a problem solving method that apply the rules of reproduction, gene crossover, and mutation to these pseudo-organisms so those organisms can Pass beneficial and survival-enhancing traits to new generation. This standard genetic algorithm should not be applied to this problem directly because when we represent the chromosome of this problem, there may exist high epitasis between genes. So in this paper, we proposed the hybrid genetic algorithm which turns out to better result than standard genetic algorithms