• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.151-152
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• 2009

본 논문에서는 진화연산 기법중 GP(Genetic Programming)를 이용한 관절좌표계 상에서의 걸음새 자동생성 기법과 생물체의 신경발생 신호 원리를 이용한 CPG(Central Pattern Generator) 기법을 구현한다. 바이올로이드로 구성된 4족 보행로봇에 대하여 Webots기반의 ODE 시뮬레이션을 통해 접근 기법들에 대한 최적화를 수행하고 결과를 비교 분석한다. 그리고 구해진 시뮬레이션과 결과를 실제 로봇에 대해서 각 동작을 실행시켜 보면서 CPG와 GP 기반 걸음새 방식 실제적인 성능 및 특성도 고찰한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.27-30
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• 2007

초기의 웜은 감염 및 확산의 신속성을 중요시하였으나, 생존성은 고려하진 않았다. 하지만 보안도구(Anti-worm)의 발달에 따라 2004년 이후 대규모의 웜 확산에 의한 피해가 보고되지 않고 있다. 이에 웜도 보안도구를 회피하는 자기방어(Self-Defense) 기법을 개발하여 생존성을 증가시키면서 진화하고 있다. 본 논문은 현존하는 웜 자기방어 기법과 그 한계를 분석한 후 행동기반 탐지 기법을 우회하는 자기방어 기법을 제안하도록 하겠다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.13-28
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• 2021

강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.51-53
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• 2003

본 논문에서는 압전 트랜스듀서의 임피던스 해석을 유한 요소법을 통해 실험적으로 검증하였고 이러한 유한 요소법을 이용하여 압전 변압기의 동작 주파수 및 등가회로 정수를 도출하였다. 또한, 등가 회로법을 이용하여 부하 변동에 따른 압전 변압기의 공진 주파수와 효율 변화를 분석하고 이를 실험적으로 검증하였다. 한편, 유한 요소법과 자동 요소 분할 프로그램(Auto-Mesh Generator), 최적화 알고리즘을 이용하여 일정 부하에서 최대 효율과 승압비를 갖는 압전 변압기의 형상 최적화를 수행하였는데, 최적화 기법으로는 sinc함수의 수렴 결과를 통해 타당성이 입증된 진화 알고리즘(Evolution Strategy)을 적용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1666-1667
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• 2011

본 논문에서는 CSRR을 이용하여 0.5~1.5GHz 대역의 광대역 필터를 최적 설계 연구 하였다. Metamaterial의 일종인 CSRR은 LC 공진기 역할을 하며 전송선로와 결합하여 필터 특성을 나타낸다. 또한 높은 Q-factor의 특성을 갖기 때문에 협대역 대역통과 필터 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 CSRR을 이용하여 광대역 대역통과 특성을 갑기 위해서 전송선로의 형태를 변형하고 진화알고리즘중 하나인 진화 전략기법을 이용하여 단일 셀의 최적 설계를 수행하였다. 이후 단위 셀을 다단으로 연결하여 최종 광대역 필터를 설계하였다. 본 논문에서 설계된 광대역 필터는 0.5~1.5GHz의 대역폭을 갖으며 00~00dB의 삽입손실을 갖는다. 그리고 저지대역에서 00~00dB의 저지 특성을 갖는다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.752-757
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• 2001

To reduce stress concentration around the intersection between a spherical pressure vessel and a cylindrical nozzle under various load conditions using less material, the optimization for the distribution of reinforcement has researched. The ranked bidirectional evolutionary structural optimization(R-BESO) method is developed recently, which adds elements based on a rank, and the performance indicator which can estimate a fully stressed model. The R-BESO method can obtain the optimum design using less iteration number than iteration number of the BESO. In this paper, the optimized intersection shape is sought using R-BESO method for a flush and a protruding nozzle. The considered load cases are a radial compression, torque and shear force.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권12호
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• pp.1219-1226
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• 2000

본 논문에서는 유전자 알고리즘과 피라미드(다단계 또는 다 해상도)를 결합한 새로운 영상분할 방법을 제안하다. 먼저, 영상을 피라미드의 해상도가 낮은 상위 단계로 분할하고 좋은 적합도를 가진 염색체의 개체군을 얻는다. 둘째, 해상도를 높인 다음 단계의 입력으로 앞 단계에서 얻은 염색체들을 사용하며, 더욱 세분화된 분할이 이루어지도록 염색체를 진화시키다. 유전자 알고리즘의 적합함수는 각 영역의 규질성과 peakiness를 이용하여 정의하였다. 교차는 교차점을 중심으로 영상을 2분하여 서로 교환하는 1점 교환법을 사용하였으며, 돌연변이는 병합과 분할이 이루어지도록 설계하였다. 본 논문은 저 해상도에서 가능성(적합성)이 큰 유전자를 신속히 구한 훙 단계적으로고 해상도에서 적합한 유전자로 진화시켜 나가는 방법으로 처음부터 최고 해상도에 유전자 알고리즘을 적용하는 종전의 방법보다 훨씬 더 효율적이며 유전자 알고리즘과 다단계 기법의 이상적인 결합이라 할 수 있다. 분할 결과에서도 타 알고리즘에 비하여 우수하거나 비슷한 결과를 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.55-58
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• 2005

단백질 구조로부터 단백질사이의 기능관계를 유추하는 일은 생명정보학에 있어서 중요한 연구과제이다. 여기서, 단백질 1차 구조로부터 단백질 기능관계의 예측이 용이한 진화적으로 가까운 종간에는, 아미노산 서열을 비교하여 결과를 획득하고, 진화적으로 먼 종간에는 단백질 3차 구조 및 표면구조를 종합적으로 활용함으로써, 단백질간의 기능관계를 보다 효율적이고 정확하게 예측할 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.542-547
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• 2000

진화프로그래밍(Evolutionary Programming : EP)은 최적화 문제에 있어서 매우 유용한 기법으로 자연선택의 원리를 모방한 탐색알고리즘이다. EP는 기존의 최적화 알고리즘에 비하여 여러해를 동시에 탐색하는 전역탐색(global search)방법이므로 국부수렴(local convergence)의 가능성이 줄어들고, 최적화 파라메터 영역의 연속성과 미분치의 존재성과 같은 조건이 필요 없는 장점을 갖는다. 이러한 장점에도 불구하고, EP의 탐색영역이 초기조건 및 최적화 파라메터들의 랜덤 생성 그리고 최적화에 필요한 전략적 파라메터들에 의하여 탐색 영역이 결정되고, 수렴성이 느린 단점을 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 빠른 수렴성과 다양성을 갖는 개선된 EP을 제안하고, 제안된 방향성 벡터를 갖는 개선된 EP를 함수 최적화 문제에 적용하여 그 성능의 유용성을 보이고자 한다.