진화 전략은 생식, 돌연변이, 재조합과 같은 생물의 진화과정을 모델링하여 복잡한 문제를 해결하고자 하는 개체군 기반의 조합 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 데이터 집약적이며, 소요 시간이 오래 걸리는 진화 전략은 클라우드 컴퓨팅 하의 IT 서비스로서 적합한 대표적인 예이다. 이에 본 논문에서는 최근 분산 환경 하에서 병렬 처리 응용을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 프로그래밍 모델인 MapReduce 를 확장하여 진화 전략을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.
차분 진화는 다양한 형태의 목적함수를 최적화하는데 매우 효율적인 방법임이 입증되었다 차분 진화의 가장 큰 이점은 개념적 단순성과 사용의 용이성이다. 그러나 차분 진화의 수렴성이 제어 파라미터에 매우 민감한 단점이 있다. 본 논문은 새로운 교배용 벡터 생성법과 제어 파라미터의 적응 메커니즘을 결합한 적응성 있는 차분 진화를 제안한다. 이는 수렴성을 해치지 않으면서 차분 진화를 보다 강인하게 만들며 사용이 쉽도록 해준다. 12가지 최적화 문제에 대해 제안한 방법을 시험하였다. 적응성 있는 차분 진화의 응용 사례로써 이벤트 예측을 위한 교사 클러스터링 방법을 제안한다. 이 방법을 진화에 의한 이벤트 클러스터링이라 부르며 데이터 모델링 검증에 널리 사용되는 4 가지 사례에 대해 그 성능을 시험하였다.
이 논문은 진화 프로그래밍과 개선된 역전파 알고리즘을 이용한 에지 검출 방법을 제안한다. 진화 프로그래밍은 알고리즘의 성능저하와 계산비용을 고려하여 교차 연산은 수행하지 않고, 선택연산자와 돌연변이 연산자를 사용한다. 개선된 역전파 알고리즘은 학습단계에서 연결강도를 변화시킬 때 이전학습단계의 연결강도를 보조적으로 활용하는 방법이다. 이 개선된 역전파 알고리즘은 학습률 $\alpha$를 작은값으로 설정하기 때문에 각 학습단계에서의 연결강도 변화량이 기존의 방법에 비해 상대적으로 줄어들게 되어 학습이 느려지는 문제점을 해결하였다. 실험결과 학습시간과 검출률에 있어서 GA-BP(GA : Genetic Algorithm BP : Back-Propagation)를 이용한 방법보다 제안한 EP-MBP(EP : Evolutionary Programming, MBP :Momentum Back-Propagation)를 이용하여 학습시킨 방법이 학습시간의 단축과 효율적인 에지 검출 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.
스마트폰이 제공하는 다양한 애플리케이션들은 스마트폰이 탑재한 센서들과 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 최근 진화를 거듭하고 있는 스마트폰 센서의 종류와 이를 구현하기 위해 센서 매니저를 이용하는 법과 센서 값을 해석하는 법에 대해 분석해본다. 또한 이를 바탕으로 기기의 센서 목록을 읽어내는 간단한 프로그래밍 예를 소개하고 이를 설명한다.
지금까지 IT 기술의 발달에 따른 무전기의 진화 과정과 이른바 디지털 혁명에 따라 새로운 통신기술이 개발됨으로써 열악한 작전 환경과 신호 통신 환경을 극복할 수 있는 첨단 전술 통신 체계에 대하여 살펴보았다. 전술적인 측면에서 크기와 무게는 이전보다 더 작고 가벼우며 성능은 더 좋아지기를 바라는 사용자의 용구 사항과 신기술의 개발에 따라 전술 통신 체계는 앞으로도 계속해서 진화가 이루어질 것으로 예상되고, 디지털 기술과 소프트웨어의 기술을 활용하여 프로그래밍이 가능한 소프트웨어 기반 무전기가 탄생하기에 이르렀으며, 앞으로 작전 양상에 따라 더욱 까다로워질 군 작전 요구 성능을 충족시키기 위해 성능이 더욱 향상될 것으로 전망된다.
진화 연산을 이용하여 최적화 문제를 푸는데 있어서 가장 잘 알려져 있는 문제 중의 하나는 미완숙 수렴이다. 일반적인 제한 최적화 문제를 푸는 기법으로서 제안된 하이브리드 진화프로그래밍(EP), 이상 EP(TPEP), Evolian 등과 같은 알고리즘도 첫 번째 상에서 이와 같은 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이같은 문제점을 극복하기 위해서 Evolian 알고리즘에 공유 함수 기법을 적용하고 다음 상들을 위해서는 다중 라그랑지안 승수를 사용하고자 한다. 부개체군 영역에서 각각의 라그랑지안 승수들을 설정하고 병렬적으로 갱신해 나가면서 전역적인 최적해를 병렬적으로 찾아나간다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 공유 기법 및 다중 라그랑지안 승수 기법의 유용성을 보인다.
DNA 기술의 발달로 얻어진 대량의 유전자 정보를 손쉽게 이상 값을 가진 유전자의 정확한 분류와 진단을 할 수 있는 방법인 Microarray 기술에 대한 기대가 커지고 있다. 정확한 분류를 하기 위해서는 추출된 유전자에 들어 있는 많은 잡음 즉 이상 값을 가진 유전자만을 추출할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 세 가지 dataset에 대해 기존 연구방법의 여러 가지 유전자 추출 방법을 조사하고 Matlab으로 구현한 진화프로그램을 이용하여 새로운 데이터의 분류방법과 모델링 방법을 제안한다.
이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.
급변하는 IT 환경에서 시스템의 재사용성을 높여 라이프타임을 증가시키고 비용을 절감하기 위한 다양한 노력들이 이루어져 왔다. 구조적 프로그래밍 기법에서는 모듈에 기반한 아키텍처를 활용하여 생산성을 향상시켰다. 그러나 모듈들은 단순히 호출 빈도를 높일 뿐, 성장이나 진화를 하지 못하는 한계 상황에 직면하게되었다. 객체지향 기법은 클래스들을 상속시키거나 메소드를 재정의 함으로써 시스템의 성장과 진화를 가능케 하여 구조적 프로그래밍 기법의 한계를 극복하였다. 최근 CORBA. COM+와 EJB/J2EE 같은 분산 처리 기술과 객체 지향 기법이 융화되어 생성된 컴포넌트 아키텍처는 고도의 재사용성이나 라이프타임의 증가뿐만 아니라 플러그-앤-플레이(Plug-&-Play)도 지원한다. 그러나 이제 컴포넌트를 구축하는데 국한된 문제가 발생하는 것이 아니라 컴포넌트 플랫폼간 연동의 문제가 제기되고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 이형의 컴포넌트 플랫폼간 상호 운영성 보장 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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