• Journal of Software Engineering Society
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• v.26 no.1
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• pp.17-29
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• 2013

Software System Evolution is more planned and systematic maintenance process as well as a type of maintenance. The research of software evolution provides basis of decisions for maintenance value through cost-benefit analysis of legacy system and architecture-based software evolution enables engineers to reduce maintenance cost by automation of repetitive evolution tasks. This paper proposes a framework for software system evolution using architectural transformation pattern.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.85-87
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• 2003

보행 로봇은 두발로 걷는 인간형 로봇으로 인간과 유사한 운동성을 가지는 로봇을 일컫는다. 그러나 다리로 걷는 기능을 구현하기에는 기술적으로 경제적으로 많은 시간이 걸리고, 수학적 모델로 풀 수 있는 문제가 아니기 때문에 보행 로봇의 보행 패턴을 구하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 2관절 보행 로봇의 최적의 보행 패턴을 찾기 위하여 진화 알고리즘을 연구하였다. 또한, 기존의 언덕 오르기법과 진화기법인 누적적 선택 및 유전자 알고리즘에 의해 보행 패턴 학습을 하는 시뮬레이터를 각각 구현하였으며, 세 가지 실험에 대한 결과를 비교 분석하였다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.214.1-214.1
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• 2005

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.1-1
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• 2015

최근 연구에 의하면 엘니뇨 패턴의 중심이 열대 동태평양에서 중앙태평양으로 이동하는 양상을 보이고 있는 것으로 보고되고 있으며 태평양 연안 국가를 중심으로 이에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 진화하는 엘니뇨패턴과 관련하여 한반도의 영향을 미치는 태풍을 중심으로 태풍의 활동특성과 그에 따른 지역별 태풍강우의 특성을 비교 분석하였다. CT/WP 엘니뇨와 관련하여 북서태평양 지역에서 발생한 태풍이 한반도에 미치는 영향을 분석하기 위하여 태풍에 의해 발생한 여름철 강우와 중호우 사상의 발생특성을 분석하였다. CT 엘니뇨해에는 한반도의 서남부 지역에서 태풍에 의한 여름철 강우가 감소하는 경향이 나타났으며, 동북부 지역에서는 증가하는 특성이 있음을 확인하였다. 또한 WP 엘니뇨 해에는 한반도 대부분 지역에서 태풍에 의한 여름철 강우가 증가하였으며, 중북부지역과 중서부 지역에서 통계적으로 유의한 증가패턴이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구의 성과는 태풍을 고려한 지역 맞춤형 기반시설 확충 및 유역대책 수립, 수자원 확보 등에 대한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.1
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• pp.29-37
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• 1999

In general, the information processing capability of a neural network is determined by its architecture and efficient training patterns. However, there is no systematic method for designing neural network and selecting effective training patterns. Evolutionary Algorithms(EAs) are referred to as the methods of population-based optimization. Therefore, EAs are considered as very efficient methods of optimal system design because they can provide much opportunity for obtaining the global optimal solution. In this paper, we propose a new method for finding the optimal structure of neural networks based on competitive co-evolution, which has two different populations. Each population is called the primary population and the secondary population respectively. The former is composed of the architecture of neural network and the latter is composed of training patterns. These two populations co-evolve competitively each other, that is, the training patterns will evolve to become more difficult for learning of neural networks and the architecture of neural networks will evolve to learn this patterns. This method prevents the system from the limitation of the performance by random design of neural networks and inadequate selection of training patterns. In co-evolutionary method, it is difficult to monitor the progress of co-evolution because the fitness of individuals varies dynamically. So, we also introduce the measurement method. The validity and effectiveness of the proposed method are inspected by applying it to the visual servoing of robot manipulators.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.735-740
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• 2000

일반적으로, 기존의 소프트웨어에 대한 확장 또는 재구성 등의 요구변화에 의해 소프트웨어는 진화한다. 설계패턴은 객체지향 소프트웨어를 확장하기 위한 적합한 방법들을 표현한 것으로서, 소프트웨어 설계에 있어서 목표치에 가장 이상적인 상태를 제공하고 있다. 본 논문에서는 주어진 소프트웨어에 대하여 일련의 기본적인 프로그램 변환조작들을 적용하여 목표상태로 재구성하여 진화시키기위한 몇가지 설계패턴 변환기법들을 제안한다. 기존의 객체지향 어플리케이션의 재구성 및 진화를 위하여, 설계자가 클래스 다이어그램에 적용할 수 있는 자동화도구의 개발에 본 논문의 연구결과를 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.268-270
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• 2005

본 논문의 목적은, 간단한 DNA를 기반으로 서로 상호 작용하는 인공미생물체를 위한 진화생태계를 구성하는 것이다. 여기서, 강화 신호를 사용한 신경 회로망의 학습을 통해 인공미생물체의 지능 린 진화과정을 모방해서 자신의 DNA 및 주변 환경에 따라 행동 패턴이 변화하도록 하였다. 또한, 미생물의 진화론적 관점에서 생식 과정에서 두 개체산의 유전자 교환 등이 일어날 수 있도록 하였다. 그리고 이렇게 만들어진 진화생태계의 응용 가능성에 대해 다룬다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.4
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• pp.184-188
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• 2016

The cleaning robot is popularly used as a home appliance. The state-of-the-art cleaning robot can clean more efficiently by using information gathered from its sensor, which is difficult for low-price cleaning robots due to limitation in this aspect. In this paper, we suggested a method for the moving pattern of cleaning robot based on grammatical evolution. Optimized program is generated by using moving pattern grammar, which is defined by Backus-Naur form. In addition, conditional probability is used between each of the grammar elements during the program creation process. The proposed method is evaluated by robot simulation in order to verify its performance and further compare it with existing algorithms. The experiment results showed that the proposed method is better than the compared algorithms.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.14 no.2
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• pp.320-342
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• 2011

This paper tries to analyze the evolution of technological innovative pattern in system semiconductor industry from the perspective of the evolution of way by which knowledge is generated and its related evolution of inter-firm relationships. In particular, this paper focuses on the evolution of knowledge after the emergence of EDA as a design tool, as a main momentum. As a result of analysis, we can find out following things. First, the innovative activities have evolved from design activity-centered technology development to innovative activities focusing on searching activities for utilizing knowledge and technology. Second, with rising value of knowledge, creation of new market utilizing knowledge, and development of new industry and new technology through inter-firm relationship had been made, in addition to strengthened specialized technological division of labor. Third, with focusing on utilization of knowledge, inter-firm network has taken diverse forms for building complementary platform for co-development. This discussion can give an insight on the necessity of utilizing inter-firm network strategically and setting strategies for enhanced searching activities such as market creation and knowledge utilization.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.1
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• pp.81-86
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• 2012

In this paper, we proposed a new design methodology of a pattern classification rule based on the local linear discriminant analysis expanded from the generic linear discriminant analysis which is used in the local area divided from the whole input space. There are two ways such as k-Means clustering method and the differential evolutionary algorithm to partition the whole input space into the several local areas. K-Means clustering method is the one of the unsupervised clustering methods and the differential evolutionary algorithm is the one of the optimization algorithms. In addition, the experimental application covers a comparative analysis including several previously commonly encountered methods.