• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.666-670
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• 2006

많은 센서 노드가 환경정보를 수집하는 이벤트 기반의 센서 네트워크는 국부적인 이벤트 발생에 따라 혼잡이 발생할 수 있다. 네트워크의 혼잡으로 인해 중요한 정보의 손실이 일어날 수 있으며, 과다한 RF 모듈의 사용으로 네트워크의 수명이 단축될 수 있다. 본 논문에서는 이벤트가 발생하여 네트워크 트래픽이 증가할 때, 트래픽이 집중된 노드에서 주변 노드들의 데이터 전송률을 고려하여 자식 노드들의 트래픽을 분산 시키는 유전자 알고리즘 기반의 트래픽 분산 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.624-626
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• 2016

본 논문에서는 생물학적 네트워크 구성을 개선하기 위해서 노이즈의 영향으로 상관관계가 명확하게 나타나지 않았던 기존의 방법을 보완할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 재귀적응분할 방법으로 상관행렬에서 노이즈의 영향을 줄여 표본간의 상관관계를 명확히 보여 줄 수 있다. 시뮬레이션 결과 네트워크 구성의 오류를 15% 줄여 기존의 방법보다 향상된 결과가 나타났다. 또한, 유전자 발현 데이터를 이용한 실례 연구에서는 원 데이터에 잘 나타나지 않았던 조건별 네트워크 구성이 제안된 방법으로는 잘 분리되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 유전자 발현 데이터 분석 등의 생물학적 네트워크 구성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2008년도 제7회 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.205-210
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• 2008

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.837-844
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• 2015

소셜 네트워크 연구는 단일노드와 링크에 초점이 맞추어져 있다. 하지만, 소셜 네트워크의 복잡성을 고려할 때, 특정조건을 만족하는 여러 노드에 의한 종합적인 영향을 분석하는 것이 필요하고 생각한다. 하지만, 서브 네트워크 외에는 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문은 여러 노드에 의한 영향 분석에 중점을 두고 있다. 이를 위하여 특정 조건을 만족하는 복수개의 노드로 구성된 그룹노드 용어를 정의한다. 그리고 그룹노드를 적용하여 소셜 네트워크를 새롭게 구성하는 방법을 제시한다. 그리고 특정 조건에 맞는 그룹노드를 구성하는 프로그램을 유전자 알고리즘을 활용하여 제작하고, 결과를 제시하였다. 본 연구가 그룹노드를 기반으로 하는 소셜 네트워크 분석의 시발점이 되기를 바란다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2171-2180
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• 2011

센서네트워크의 다양한 응용분야에서 보안성은 대단히 중요하다. 침입탐지는 공격에 대한 방어기법 중의 하나 이지만 기존의 정형화된 침입탐지기술은 제한된 자원으로 운영되는 센서네트워크에는 적절하지 않다. 본 논문에서는 전송되는 패킷의 이상행위를 관찰하는 침입탐지시스템에서 탐지노드의 선정 및 운영에 관한 방법과 함께 침입탐지시스템의 수명을 최대화하는 노드 스케줄링 방안을 제안하였다. 제안된 최적화식에 대하여 유전자 알고리즘을 이용한 해를 개발하고 시뮬레이션을 수행하여 효율성을 확인하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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• pp.457-465
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• 2001

■ 필요성 1. 교통 혼잡으로 인한 물류비 상승으로 국가 경쟁력 약화 2. 기존 최단경로 알고리즘(Dijkstra, Floyd-Warshall 등)의 한계 3. 대규모 네트워크(NP-hard문제)→정보 사용자가 제시하는 시간 내에 정보를 제공 필요 4. 교통 제약(회전금지, U턴, U턴 금지, P-턴) → 실제 교통 상황과 순환 노드 고려가 필요 ■목적 1. 교통제약을 포함한 대규모 교통네트워크에서 실시간 교통정보를 바탕으로 제한된 시간 내에 차별화 된 다수 최적경로 산출 함 2. 유전자알고리즘(GA)을 적용한 동적경로안내시스템 개발(중략)

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2309-2314
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• 1997

본 연구는 보험 회사의 파산 예측을 위하여 신경회로망이 사용되는데 이를 최적화하기 위하여 유전자 알고리즘이 사용된다. 유전자 알고리즘은 최적의 네트워크 구조와 매개변수들을 제시해 준다. 유전자 알고리즘에 의해 설계된 신경회로망은 파산 예측을 함에 있어 discriminant analysis, logistic regression, ID3, CART 등과 비교되는데 가장 좋은 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.627-630
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• 2010

무선 센서 & 액터 네트워크(WSAN)와 같이 다수의 베이스 노드가 존재하거나 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크에서 최소 Wiener수 신장 트리(MWST)기반 라우팅 방법은 최소 신장 트리(MST)기반 라우팅 방법에 비해 패킷 전송 거리가 짧고 전력 소모가 적다. 하지만 주어진 그래프로부터 최소 Wiener 수 신장 트리를 찾는 문제는 NP-hard 문제이고 최소 신장 트리에 비해 네트워크 수명이 짧은 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하고자 Wiener 수 적응도, 네트워크 수명 적응도, 차수 적응도 등을 동시에 고려한 다목적 유전자 알고리즘을 설계하고 네트워크 전체 전력 소모를 크게 증가시키지 않으면서도 네트워크의 수명을 Wiener 수 적응도만을 사용했을 때 보다 연장시킴을 실험을 통해 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.77-80
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• 2007

현재 생명공학은 급속도로 발전하고 있으며, 이를 통해 만들어지는 생물정보의 양은 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 것을 가능하게 하는 기술 중의 하나인 마이크로어레이 기법은 현재 질병의 진단 및 신약 개발 등을 위해 사용되고 있다. 마이크로어레이 유전자 발현에 관한 분석은 크게 유의한 유전자 추출, 클러스터링, 분류 및 유전자 네트워크 구축 등으로 볼 수 있다. 유의한 유전자 식별을 위한 통계학적 방법으로 T-test 및 Wilcoxon Rank Sum test 등이 있다. 최근에는 수정인자를 추가하거나 혹은 퍼지이론 등의 지능정보 이론을 추가하여 그 계산결과를 좀 더 상세화하고 세분화하는 연구들이 계속되고 있다. 본 논문에서는 두 개의 그룹에서 발현된 유전자들 중 유의하게 발현되는 유전자를 식별하기 위한 방법으로 퍼지이론을 도입하여 유의한 유전자를 규명하는 FST(Fuzzy Significance Test) 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.197-207
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• 2010

대용량(High-throughput) 형태로 얻어진 cDNA 마이크로어레이 데이터에 다양한 데이터 마이닝 기법을 적용하면 서로 다른 조직에서 추출한 유전자의 발현정도를 비교할 수 있고 정상세포와 암세포에서 발현량의 차이를 보이는 DEG(Differently Expression Gene) 유전자를 추출할 수 있다. 이들을 이용하여 병을 진단할 수 있을 뿐만 아니라, 암의 진행 단계(Cancer Stage)에 따른 치료 방법을 결정할 수 있다. 마이크로어레이를 기반으로 한 대부분의 암 분류자는 기계학습 기법을 이용하여 암 관련 유전자를 추출하여, 이들 유전자를 총체적으로 이용하여 독립 샘플의 클래스(암, 정상)를 판정한다. 하지만 유전자의 발현량의 차이뿐만 아니라 유전자와 유전자의 상관관계의 변화가 질병 진단에 활용될 수 있다. 대부분의 질병은 단독 유전자의 변이에 의한 것이 아니라 유전자의 모듈로 이루어진 유전자조절네트워크의 변이에 의한 것이기 때문이다. 본 논문에서는 조건에 따라 특이적 관계를 나타내는 유전자 쌍을 식별하여, 이들 유전자 쌍을 이용한 유전자 분류 모듈을 생성한다. 분류 모듈을 이용한 암 분류 방법이 기존의 암 분류 방법보다 높은 정확도로 암과정상 샘플을 분류함을 보여주고 있다. 분류 모듈을 구성하는 유전자의 수가 상대적으로 적으므로 임상키트로의 개발도 고려할 수 있다. 향후 분류 모듈에 속하는 유전자의 기능적 검증을, GO(Gene Ontology)를 활용함으로서, 밝혀지지 않은 새로운 암 관련 유전자를 식별하고, 분류 모듈을 확대하여 암 특이적 유전자조절네트워크 구성에 활용할 계획이다.