• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권3호
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• pp.251-260
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• 2006

단백질 일차 구조(아미노산 배열)에 대한 상동 검색은 유전자나 단백질의 기능과 진화 과정을 유추하기 위한 필수 연산이다. 그러나 진화 단계가 멀리 떨어진 경우 단백질 일차 구조는 보존되지 않기 때문에 단백질의 공간적 구조에 대한 유사 검색을 통해서만 진화 단계를 유추할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 단백질의 공간적 구조를 표현하는 단백질 이차 구조를 대상으로 하여 RDBMS상에 쉽게 구현이 가능한 인덱싱 방안을 제안한다. 제안된 인덱싱 방안은 클러스터링 기법과 LookAhead 개념을 활용하여 Exact Match, Range Match, Wildcard Match 질의를 신속하게 처리한다. 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위하여 실제의 단백질 데이타를 대상으로 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 Exact Match의 경우 6.3배까지, Range Match의 경우 3.3배까지, Wildcard Match의 경우 1.5배까지의 개선된 검색 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권11호
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• pp.1071-1083
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• 2005

최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.278-286
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• 2020

죄수 딜레마 게임은 게임 이론의 대표적인 사례로 많은 경제학자, 사회과학자 및 컴퓨터 과학자가 관심을 가지고 연구하고 있다. 근래에는 죄수 딜레마 게임 분석을 위해 유전 알고리즘, 입자 군집 최적화 등의 진화 연산 기법을 적용한 계산적 접근에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 3가지의 서로 다른 이진입자 군집 최적화 기법을 사용하여 2명 또는 그 이상의 플레이어가 참여하는 반복 죄수 딜레마 게임에 대한 전략을 진화시켜보고자 한다. 반복 죄수 딜레마 게임에 3가지 버전의 이진 입자 군집 최적화를 적용하여 실험한 결과 자신의 이득을 최대화하기 위한 이기적인 참가들 사이에서도 상호 협력 관계가 구축될 수 있음을 확인하였나 참여자가 많을수록 상호 협력 관계가 구축이 어려워 짐을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.81-86
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• 2012

본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다.

• 대한교통학회지
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• 제20권2호
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• pp.71-79
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• 2002

도시 내 교통혼잡이 증가됨에 따라 최단경로 탐색방법뿐만이 아니라 동일 목적지까지의 여러 가지 경로(준 최단경로)를 제시해 줌으로써 교통량을 효과적으로 분산시킬 수 있는 대체경로 탐색기법에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 대체 경로의 유효성을 평가하는 성능지표를 제안하고, 복수개의 우수해 탐색에 유리한 진화 프로그램에 기초한 효과적인 대체경로 탐색기법을 제시한다. 기존 방법(k-th 최단경로 방법)의 문제점이었던 대체 경로들간의 유사성이 제안된 방법에서는 해결된다. 가상 도로망을 통한 컴퓨터 시뮬레이션의 결과로서 제안된 방법이 기존 방법보다 교통량 분산(경로들간의 상이성)측면에서 훨씬 더 우수함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.250-252
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• 2005

배전 변전소 무인화는 변전소 자동화 기술을 기반으로 하기 때문에 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 변전소내의 각 설비들이 원격감시제어, 자율제어 그리고 사고를 사전에 방지하거나 인지하기 위한 설비진단을 지원할 수 있는 디지털 지능형 전력설비(IED)로 진화돼야 한다. 따라서 본 연구에서는 변전소내의 각 설비 IED드로부터 제공되는 데이터 정보로부터 무인화 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있도록 지원하는 무인화 변전소 운전지원 지능형 솔루션을 설계하고, 디지털 수배전반의 지능형 제어모듈의 추배전 변전소 무인화는 변전소 자동화 기술을 기반으로 하기 때문에 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 변전소내의 각 설비들이 원격감시제어, 자율제어 그리고 사고를 사전에 방지하거나 인지하기 위한 설비진단을 지원할 수 있는 디지털 지능형 전력설비(IED)로 진화돼야 한다. 따라서 본 연구에서는 변전소내의 각 설비 IED드로부터 제공되는 데이터 정보로부터 무인화 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있도록 지원하는 무인화 변전소 운전지원 지능형 솔루션을 설계하고, 디지털 수배전반의 지능형 제어모듈의 추론 메카니즘, 상위 감시 제어 시스템과의 자유로운 데이터 교환을 위한 통신기법을 설계한다. 론 메카니즘, 상위 감시 제어 시스템과의 자유로운 데이터 교환을 위한 통신기법을 설계한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.336-338
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• 2012

본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.16-18
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• 2006

데이터마이닝 기법의 클러스터링 알고리즘은 생물정보학에서 데이터 셋의 사전 정보를 고려하지 않고 중요한 유전적, 생물학적 상호작용을 찾기 위하여 적용되고 있다. 그러나 다양한 형식의 수많은 알고리즘들은 바이오데이터의 다양한 특성들과 실험의 가정 때문에 다른 클러스터링 결과들을 만들 수 있다. 본 논문에서는 바이오 데이터 셋의 특성에도 적합하면서 양질의 클러스터링 결과를 만들기 위한 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 여러 가지 클러스터링 알고리즘의 결과들을 유전자 알고리즘의 기본 개념인 진화적 환경에서 가장 적합한 형질을 선택하는 문제와 결합하였다. 그리고 실제 데이터 셋을 이용하여 우리의 제안하는 방법을 증명하고 실험 결과로 최적의 클러스터 결과를 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.346-349
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• 2014

현재 사이버 위협은 계속적으로 증대되고 있으며, 진화하는 악성코드에 의한 보안 사고의 피해도 점점 더 커져가고 있다. 또한 기존의 보안체계를 회피한 은밀한 악성코드 기반의 공격으로 기밀 데이터 및 개인정보 유출이 지속적으로 증가하는 추세이다. 그러나 기존의 블랙리스트 기반의 시그니처 탐지 기법으로는 진화된 "알려지지 않은 악성코드"의 대응에 한계가 있다. 본 연구에서는 인가된 프로그램의 위변조 여부, 인가된 프로그램의 실행여부, 운영체제 주요 파일에 대한 변경 여부 등 복합적인 분석을 통한 탐지 및 식별로 악성코드 행위를 차단하는 화이트리스트 기반 프로그램 실행 통제 방안을 제시하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.247-250
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 비선형 시스템을 제어하는데 많이 사용되는 기법 중에 하나이다. 퍼지 제어기를 설계하는 것은 시스템에 대한 깊은 수학적인 접근이 필요로 하기 때문에 수학적 배경 없이 설계하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 길은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 파라메터를 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인한다.