• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.731-734
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• 2017

GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화 과정의 적자생존의 유전적 부호화 및 처리과정을 모델링함으로서 해석적으로 처리하기 힘든 문제의 최적화에 널리 이용하고 있으며, 퍼지제어에서 룰의 선택에도 적용된다. 본 논문에서는 일반적인 GA방법에 자료의 유사성을 체크하는 방법을 도입하여 Fuzzy Rule선택 환경에 적용하고 시뮬레이션을 통해 이를 확인한다. 시뮬레이션 결과 제안된 SFRGA(Similarity Fuzzy Rule Genetic Algorithm)방법은 일반적 GA방법보다 단축된 지연시간 효과와 부수적으로 조기포화 현상(premature convergence)의 감소 및 자동 배정 퍼지 클리스터링(Fuzzy clustering)의 가능성을 얻을 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.4
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• pp.678-691
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• 2015

Internet and mobile traffic continues to surge exponentially in recent years due to popularization of smart devices, the appearance of various internet services carrying large amount of traffic from richer content and applications. This phenomenon leaded to various network problems such as the congestion delay, the non-balanced traffic ratio between ISPs, the continuous network investment cost and the Internet access problems. In light of changed data-driven communication ecosystem, There are growing concerns by both academia and industry that settlement-free peering and full transit regime have the limitations such as not only difficulties in maintaining mutual benefits but also difficulties in securing investment incentives for upgrading network performance and quality. Thus, it becomes more necessary for introducing the evolved internet interconnection regime which can fulfill the All-IP network environment. This study derives core issues regarding internet interconnection regime in Korea and suggest new evolved alternatives based on three point of view(traffic optimization, cost optimization, network investment optimization) through the empirical analysis.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.9
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• pp.27-35
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• 2021

Artificial life is used in various fields of applied science by evaluating natural life-related systems, their processes, and evolution. Research has been actively conducted to evolve physical body design and behavioral control strategies for the dynamic activities of these artificial life forms. However, since co-evolution of shapes and neural networks is difficult, artificial life with optimized movements has only one movement in one form and most do not consider the environmental conditions around it. In this paper, artificial life that co-evolve bodies and neural networks using predator-prey models have environmental adaptive movements. The predator-prey hierarchy is then extended to the top-level predator, medium predator, prey three stages to determine the stability of the simulation according to initial population density and correlate between body evolution and population dynamics.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.11
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• pp.755-760
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• 2016

The demand for independent generators using renewable energy has been increasing. Among those independent generators, small wind turbine generators have been actively developed. Permanent magnets are generally used for small wind turbine generators to realize a simple structure and small volume. On the other hand, cogging torque is included due to the structure of the permanent magnet synchronous machine, which can be the source of noise and vibration. The cogging torque can be varied by the shape of the permanent magnet and core, and it can be reduced using the appropriate design techniques. This paper proposes a design technique that can reduce the cogging torque by changing the shape of the permanent magnets for SPMSM (Surface Permanent Magnet Synchronous Motor), which is used widely for small wind turbine generators. Evolution Strategy, which is one of non-deterministic optimization techniques, was adopted to find the optimal shape of the permanent magnets that can reduce the cogging torque. The angle and outer diameter of permanent magnet were set as the design variable. A 300W class wind turbine generator, whose pole/slot combination was 8 poles/18 slots, was designed with the proposed design technique. The properties of the generator, including the cogging torque and output voltage, were calculated. The calculation results showed that the cogging torque of the optimized model was reduced compared to that of the initial model. The design technique proposed by this paper can be an effective measure to reduce the cogging torque.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.5
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• pp.1149-1160
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• 2005

Generally, the network topology design problem, which is difficult to solve with the classical method because it has exponentially increasing complexity with the augmented network size, is characterized as a kind of NP-hard combinatorial optimization problem. The problem of this research is to design the highly reliable network topology considering the connection cost and all-terminal network reliability, which can be defined as the probability that every pair of nodes can communicate with each other. In order to solve the highly reliable network topology design problem minimizing the construction cost subject to network reliability, we proposes an efficient two phase approach to design reliable network topology, i.e., the first phase employs, a genetic algorithm (GA) which uses $Pr\ddot{u}fer$ number for encoding method and backtracking Algorithm for network reliability calculation, to find the spanning tree; the second phase is a greedy method which searches the optimal network topology based on the spanning ree obtained in the first phase, with considering 2-connectivity. finally, we show some experiments to demonstrate the effectiveness and efficiency of our two phase approach.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05b
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• pp.1265-1268
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• 2003

국방전산망은 백본으로 ATM, Edge에는 예하 단위부대의 라우터를 연결한 IP over ATM 형태를 취하고 있다. 국방전산망은 급속도로 발전하는 외부의 미래 네트워크 환경에 대비하여 지속적으로 진화가 추진되고 있는데 장차 국방망의 요구사항인 네트워크의 규모 확대, 분리 운영되고 있는 각종 망의 통합, 서비스의 차별화, VPN, VoIP등의 지원과 통합된 망자원의 활용도를 최적화시키기 위해서 본 논문에서는 IETF에서 강력하게 추진하는 기술인 MPLS를 국방망에 도입하고 MPLS가 제공하는 가장 큰 기능중의 하나인 트래픽 엔지니어링을 이용하여 데이터 트래픽에 대한 효율적인 관리를 통한 저비용, 고효율의 국방전산망 운영방안에 대해 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.63-77
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• 1997

유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)은 우수형질이 계속 번식하고 열성형질은 도태하는 자연의 진화 메커니즘을 모방한 탐색 알고리즘으로 전형적인 조합 최적화 문제에 많이 적용되고 있다. 유전자 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 알고리즘 실행과정에 적용할 수많은 이론과 경험적인 유전자 조작 기법이 제시되고 있는데, 이러한 기법들은 대부분 우수형질을 확보함으로써 최적의 값을 효과적으로 탐색하기 위한 것이다. 그러나, 적절하지 못한 유전자 조작의 경우 탐색지점의 제한등으로 인한 Local Optimum에 빠질 위험이 있으므로, 유전자 조작에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 유전자 조작기법중 적응도 비례전략을 개선한 유전자조작이 적절한 선택기법들로 유전자 알고리즘에 응용될수 있는지를 밝히기 위해, 냅색문제를 대상으로 세대수의 변화에 따른 탐색 결과를 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.218-221
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• 2010

본 논문은 범정부 엔터프라이즈 아키텍처(EA)의 메타모델을 UML 다이어그램을 이용하여 개선 연구에 관한 논문이다. 여러 공공기관과 기업에서는 '범정부 정보기술아키텍처 적용'이란 전자정부 로드맵 과제로 정보기술을 그들의 경영혁신을 위한 전략적 도구로 도입하였으며, 조직 전체의 최적화 및 통합, 조직의 진화관리, 조직업무의 효율성 및 효과성 등을 제공하는 방법으로 EA를 개발 및 적용하고 있다. 하지만 EA 프레임워크에서 제안하는 메타모델들은 단순한 네모 박스와 선으로 연결된 의미가 부족한 메타모델들을 제안하고 있다. 본 논문에서는 메타모델에 의미를 부여하는 작업으로 UML 다이어그램을 이용한 새로운 메타모델 다이어그램들을 제안한다. UML에서 사용된 의미를 가진 다이어그램을 범정부 엔터프라이즈 아키텍처의 메타모델에 적용함으로써 의미적인 메타모델의 다이어그램을 통해 보다 의미 전달이 용이한 메타모델로 사용되어 질 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.553-554
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• 2010

무수히 많은 정보가 쏟아져 나오는 시대에 살고 있는 웹 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 여과기법의 연구는 큰 중요성을 갖는다. 이런 기법엔 크게 내용 기반 여과방식과 협업적 여과방식 두 가지로 나눌 수 있다. 이들 각각은 서로 장, 단점을 가지고 있으며 따라서 이를 병합한 기법의 연구는 필수적이다. DB 의 WAL 기법과 진화알고리즘을 이용하여 좀 더 사용자에게 최적화된 추천을 가능하게 할 수 있다. 또한 폭소노미에 기반한 태깅기법 및 패턴인식, 온톨로지(ontology) 기법의 연구를 통해 기존의 한계를 보완하여 향후 더욱 개선된 여과 기법을 기대할 수 있다.