• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.5-6
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• 2018

무선 통신 자원의 효율적인 사용을 위해 제안된 회전 모드 시스템을 구성하는 핵심 장치인 회전 모드 생성기를 2단계 유전 알고리즘을 이용해 자동으로 설계했다. 1단계 최적화로 회전 모드 생성기의 필요 부품 개수와 개별 부품 배치를 먼저 결정하고, 2단계 최적화로 각 부품의 세부 사항을 최적화하였다. 2단계 유전 알고리즘에 의하면 필요 부품 개수는 5개이며, 동일한 결과를 도출하는 세부 부품 배치도는 4종류였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2008.06a
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• pp.349-349
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• 2008

유비쿼터스 시대를 맞이하여 현재의 전자제품은 고주파 환경에서의 소형화된 마이크로파 소자를 요구하고 있다. 현재 구현되고 있는 마이크로파 소자의 형태는 여러 가지 전송선로 중에 하나로서 금속의 그라운드면 위에 유전체 막을 형성하고 그 위에 금속선을 정밀하게 패터닝하여 각 종 소자를 연결하는 microstrip line의 형태가 많이 사용된다. 이러한 microstrip line 형태의 소자를 설계할 시에 소자 자체의 구조나 유전체 막이 그 소자의 성능을 크게 좌우한다. 여기서 유전체 막은 신호선과 그라운드면 간의 전자파를 집중시켜주어 방사손실을 줄여주는 역할을 한다. 유전체 막의 두께는 소자의 전체적인 크기를 결정하는 요인이 된다. 이는 유전체 막의 두께가 감소할 경우 50 $\Omega$ 임피던스 매칭을 위해 막 위에 형성되는 소자들의 선폭도 동시에 줄여야 하므로 소자의 소형화도 가능 하여진다. 하지만 유전체 막의 두께가 감소할 경우 전자파가 유전체 막에 집중되지 못하여 방사손실이 커지게 되고 소자의 성능이 저하된다. 이런 점을 고려할 때 소자의 소형화를 만족시키면서 동시에 소자의 성능을 유지할 수 있는 유전체 막의 최적화 두께에 대한 연구가 필요하다. 볼 연구에서는 유전체 막의 최적화 두께를 제시하기 위해 대표적 마이크로파 소자인 Edge-Coupled Filter에 대하여 3-D Electromagnetic Simulator로 설계하고 유전체 막의 두께와 Filter 성능 간의 관계를 연구하였다. Filter의 성능은 유지하도록 하면서 유전체 막의 두께를 감소시켜 나간 결과, 약 30 ~ 40 ${\mu}m$ 의 최적화 두께를 얻을 수 있었다. 한편 30 ~ 40 ${\mu}m$ 두께의 후막 공정을 고려할 때 기존의 성막공정으로는 성막시간, 공정의 난이도, 공정온도 등의 면에서 난점이 존재하며 이러한 점들을 극복할 수 있는 Aerosol Deposition Method의 적용 가능성에 대해서 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.435-441
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• 2002

전력시스템 등, 산업 전반의 많은 분야에 최적화 문제가 산재해 있다. 또한 이러한 최적화 문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 특정 응용에 국한되지 않고 모든 응용에 적용 가능한 메타휴리스틱 알고리즘은 그 중 많은 비중을 차지하고 있으며, 가장 대표적인 방법은 유전알고리즘과 타부 탐색이다. 그러나 최적화 문제에 속하는 많은 문제들이 탐색공간이 방대하고 많은 제약이 존재하는 대규모 최적화 문제로서 기존의 메타휴리스틱 기법들을 그대로 이용해서는 빠른 시간 내에 최적의 해를 찾아내기 힘들다 본 논문에서는 대규모 최적화 문제의 하나인 발전기 기동정지 계획 문제를 해결하기 위하여 유전알고리즘과 타부탐색을 적용하고 그 성능을 분석한다. 그리고 각 방법을 병렬화하여 수행함으로써 병렬화를 통하여 시간상의 이득과 함께 부가 효과로서 집중화와 다각화의 효과를 얻을 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.772-775
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• 2008

본 논문은 퍼지 분류 시스템을 위한 퍼지 규칙베이스에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화를 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 제안하는 유전 알고리즘은 분류 성능을 보다 더 향상시키기 위해서 인식에 사용된 규칙에 대한 확실성 정도를 개선하는 방법을 포함한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.23 no.4
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• pp.465-474
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• 2011

In this study, a microgenetic algorithm was used to find the optimum cross-section and shape of dome structures. The allowable stress and Euler buckling stress were considered constraints when the weight of the trusses was minimum. The design optimization of the truss structures involved arriving at the optimum sizes of the cross-section and geometric coordinate. The features of the proposed method, which helped in the modeling of and application to the optimal design of truss structures, were demonstrated using the microgenetic algorithm, by solving sample problems.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.99-102
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• 2000

전통적인 job shop 일정계획문제는 NP_hard 문제로 조합최적화 문제이다 일반적인 가정은 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어 있다는 것이다. 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제는 job이 방문하는 기계들의 경로가 고정되어져 있지 않다는 것이다. 이러한 경우에 전통적인 job shop 문제를 복잡하게 만든다. 경로 유연성을 가지는 job shop 문제도 NP-hard 문제이다. 그러므로 휴레스틱이나 AI 기법들을 사용하는 하는 것이 불가피하게 되었다. 유전 알고리즘은 매우 복잡한 조합 최적화문제인 job shop 일정계획문제에 적용되어지고 있다. 이 논문은 최대완료시간(makespan)으로 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제를 풀기 위한 유전 알고리즘을 제시하고자 한다. 먼저 경로 유연성을 가지는 job shop 일정계획문제에 대한 정의를 내리고 유전 알고리즘을 구축하기 위한 첫 단계로 유전적 표현 즉, 개체 표현방법에 대해 설명하고 유전 연산자의 소개 그리고 알고리즘 재생과정을 제시하고 수치실험을 통해 알고리즘이 양질의 일정계획을 찾을 수 있다는 것을 보이고자 한다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.1
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• pp.34-38
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• 1994

본 연구에서는 Genetic Algorithm을 사용하여 상기의 문제를 해결하고자 한다. 특히 다목적 함수 최적화에는 한 번의 최적화 계산으로 Pareto최적해 집합이 동시에 구해지는 새로운 방법인 MOGA(Multicriteria Optimization by Genetic Algorithm)을 개발하였다. 먼저 Genetic Alorithm의 기본 특성에 대해 살펴보고, 다양한 종류의 문제를 통해 Genetic Algorithm의 유용 성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2005.05a
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• pp.137-142
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• 2005

유전자 알고리즘은 전체 탐색 공간을 통해 전역 해를 찾는 최적화 알고리즘으로서 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향성 임의 탐색을 행한다. 또한, 유전적 탐색과 국부 탐색을 결합시킨 복합 유전자 알고리즘은 최적해로의 수렵 속도를 향상시킬 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 학습 속도를 개선한 복합 유전자 알고리즘(C-AGA)을 제안한다. 제안한 최적화 알고리즘의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘 기법(라마키안 진화 및 볼드윈 효과)과 비교 평가하였다. 다양한 함수 최적화 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.10 no.4
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• pp.54-64
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• 2005

The study investigated genetic algorithms for the optimal control model of maximum height vertical jumping. The model includes forward dynamic simulations by the neural excitation-control variables. Convergence of genetic algorithms is very slow. In this paper the micro genetic algorithm(micro-GA) was used to reduce the computation time. Then a near optimal solution from micro-GA was an initial solution for VF02, which is one of well-developed and proven nonlinear programming algorithms. This approach provided the successful optimal solution for maximum-height jumping without a reasonable initial guess.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.402-405
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• 2008

근육과 같은 움직임을 갖는 금속을 이용한 스티키토는 동작 방식이 실린더나 모터를 사용할 때와 많이 다르다. 고려할 내용이 많이 모양을 결정하는 것이 쉽지 않고, 사용 목적에 따라 구성도 달리 해야 한다. 이 논문에서는 근육처럼 반응하는 니티놀을 이용하는 스티키토의 구성 문제를 해결하기 위해 유전알고리즘을 이용하였다. 유전알고리즘을 이용하여 구성 최적화 한 개체들과 기존의 개체와 비교한 결과 약 5배 멀리 갈 수 있었고, 전류도 효율적으로 사용하였다.