• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.29-44
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• 2000

진화연산 분야에서 연산자 확률을 조정하는 것은 주 연구분야 중 하나이다. 그 이유는 적당한 연산자 확률을 설정하는 것이 매우 지루하고 어려울 뿐만 아니라 유전자 알고리즘의 성능향상에 매우 중요하기 때문이다. 많은 연구자들이 연산자 확률을 설정하거나 조절하는 여러가지 알고리즘을 소개했다. 그러나, 실험결과는 그리 만족할 만한 것이 아니었다. 더군다나, Tuson은 그의 논문에서 “연산자 조정은 반드시 좋은 것만은 아니다”라고 주장하였다［¹²］. 본 논문에서 우리는 유전자 알고리즘에서 연산자 확률을 자율조정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 4개의 함수와 한 개의 조합최적화 문제에 적용하여 테스트하고 일정한 유전자 확률을 갖는 단순 유전자 알고리즘과 Srinivas［³］가 제안한 알고리즘과 비교하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다른 방법보다 상당히 우수함을 보였다. 이전의 방법과 비교해 볼 때 제안한 알고리즘은 계산량이 적고 연산자 확률을 진화시키기 위한 새로운 연산없이 상호 진화하며 진화를 위한 새로운 파라메터가 필요없는 등의 3가지 장점을 갖고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.22-24
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• 2006

마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과. 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.328-330
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• 2004

유전자 발현은 다양한 전사 인자들의 상호 작용에 의해서 조절되어진다 이러한 전사 인자들에 존재하는 모티프는 직접적으로 조절 작용을 위한 기능을 수행한다. 또한 대부분의 경우에서 여러 모티프가 함께 유전자 발현 기작을 위하여 조절 작용을 한다. 따라서 이러한 모티프들이 어떤 조합으로 함께 전사 과정에 관여하는지 여부를 밝히는 작업은 중요한 일이다. 본 논문에서 진화 연산을 응용하여, 다양한 조건 하에 전사 과정에 중요하게 작용하는 모티프들의 조합을 알아보았고, 그 결과를 기본적인 k-Means 알고리즘 등과 비교하여 제안한 방법이 유전자들의 상관관계에 있어서 보다 우수한 결과를 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.462-466
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• 2002

GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 전역적 최적해 탐색에 많이 사용되고 있다. 최근에는 하드웨어를 구성하는 방법의 하나로서 사용되어 진화하드웨어라는 분야를 탄생시켰다. 이와 함께 GA의 연산자체를 하드웨어로 구현하는 GA processor(GAP)의 필요성도 증가하고 있다. 특히 진화하드웨어를 소프트웨어에서 진화시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 진화하드웨어의 빠른 재구성을 위한 유전자 알고리즘 프로세서를 설계한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-8
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• 1998

본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 성능을 향상시키기 위하여 강화학습법에 기반한 강화 유전자 프로그래밍을 제안한다. 트리구조와 프로그램을 염색체로 가지는 유전자 프로그래밍(GP)은 다른 진화 알고리즘에 비해 염색체의 크기에 제한이 없기 때문에 표현력에 융통성이 많다는 장점이 있다. 그러나 이러한 특징은 반대고 교차 및 돌연변이 연산에 있어서 수렴성을 떨어뜨리는 단점을 나타낸다. 따라서 유전자 프로그래밍은 다른 진화알고리즘에 비해 개체군의 크기 및 진화 세대수를 크게 잡는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 이러한 성질을 개선하기 위해서 프로그램에 강화신호를 주어 이것의 보답/벌칙의 정도에 기반한 교차 및 돌연번이 연산을 실행하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 인공개미(Artificial Ant)문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.321-322
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• 2014

게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2295-2297
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• 2003

본 논문에서는 발생모델인 DNA 코딩 기법과 진화 모델인 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 링에 대한 새로운 방법을 제안한다. DNA 코딩 기법은 실제 생체 분자 (bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코드 유전자 알고리즘을 제안하며, 제안된 방법은 비선형 시스템의 퍼지 모델링에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘과 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.396-399
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• 2009

본 논문의 연구 목적은 생물의 진화 현상을 모방한 진화전략 알고리즘을 이용하여 돔형 트러스 구조물을 최적화 설계하는 것이다. 최적화 방법으로 부재 단면적의 최적화 값을 찾음으로써 최적 목적값 또는 최소 구조물 중량을 산출하는데 목적이 있다. 진화전략 알고리즘은 1960년대 중반, 실수기반 매개변수의 최적화로부터 소개되어 1970년대 많은 발전을 하였다. 진화전략은 컴퓨터 시스템 최적화 알고리즘 연구분야에서 많이 활용되며, 더불어 사용되는 유전자 알고리즘과는 다른 몇 개의 연산자를 가지고 있다. 본 논문에서는 진화전략에서 사용되는 연산자를 소개하고 연산자간의 논리 흐름과 수치예제로써 최적설계의 적합성을 확인해볼 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.40-50
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• 2009

RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 알고리즘을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 진화 연산 알고리즘을 이용한 Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.211-213
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• 2000

진화 연산은 최적화 및 분류 작업을 필요로 하는 대부분의 응용 분야에서 매우 효율적인 해결 방법을 제시해 주지만, 예술이나 감성 등의 특정 분야에의 적용에 있어서는 그 한계를 드러낸다. 이를 극복하기 위해서 여러 가지 기술들이 제안되었으며, 이 중에서 특히 대화형 유전자 알고리즘이 오늘날 널리 연구되고 있다. 대화형 유전자 알고리즘은 상호 작용을 통하여 사용자의 평가치를 개체의 적합도로 받아들이고, 이를 기반으로 집단을 진화시키는 방법이다. 본 논문에서는 이를 의상디자인 지원 시스템에 적용시킴으로써 일반적으로 나타내기 어려운 사용자의 선호도나 감성을 디자인 과정에 반영할 수 있었다. 또한, 이론에 기반한 분석 및 실험적인 결과를 통해, 제안된 인코딩 방법이 유용함을 알 수 있었다.