• Title/Summary/Keyword: 진화 기법

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An Interactive Approach based on Genetic Algorithm Using Hidden Population and Simplified Genotype for Avatar Synthesis (대화형 진화 연산을 이용한 아바타 생성)

  • 이자용;백일현;강훈
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.482-487
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    • 2002
  • 본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화 연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. IGA는 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 IGA가 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 'hidden population' , 'primitive avatar' , 'simplified genotype' 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다. 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다.

Analysis of DNA Microarray Data Using Evolutionary Neural Networks (진화 신경망을 이용한 DNA Microarray 데이터 분석)

  • 김경중;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.733-735
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    • 2003
  • DNA Microarray 기술은 유전자의 발현여부를 매우 빠르게 검사할 수 있는 도구이며 각종 질병의 발생여부를 예측하기 위한 정보를 제공한다. 유전자 발현 데이터로부터 암의 발생 여부를 예측하기 위해서는 기존의 접근방법과 다른 기계학습 기법이 요구된다. 일반적으로 샘플의 개수가 극히 적은 반면에 특징의 개수는 수천에서 수만 개가 존재하기 때문에 문제의 특성에 맞는 분류기의 구조를 결정하는 것이 매우 어려운 일이기 때문이다. 진화 신경망은 신경망의 구조와 가중치를 동시에 학습하며 사용자는 각 개체의 적합도를 평가할 수 있는 방법만 제공해 주면된다. 특히 신경망의 구조를 사전에 고정하지 않아도 되는 장점이 있기 때문에 전문적인 지식이 없는 사용자라도 이용가능하다. 대장암 데이터에 대한 실험결과 제안하는 분류기 모델이 다층 퍼셉트론, SVM (support vector machine), 최근접 이웃 방법에 비해 향상된 성능을 보였다.

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Optimal Design of Piezoelectric Transformer for Maximum efficiency using finite element method and Evolution stretegy (유한 요소법과 진화 알고리즘을 이용한 고효율 압전 변압기의 형상 최적화)

  • Seo, Jung-Moo;Joo, Hyun-Woo;Jung, Hyun-Kyo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.07b
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    • pp.819-821
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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 효율을 갖는 압전 변압기의 형상 최적화를 수행하였는데, 최적화 기법으로는 sinc 함수의 수렴 결과를 통해 타당성이 입증된 진화 알고리즘 (Evolution Strategy)을 적용하였다.

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Automated Control Gain Determination Using PSO/SQP Algorithm (PSO/SQP를 이용한 제어기 이득 자동 추출)

  • Lee, Jang-Ho;Ryu, Hyeok;Min, Byoung-Moom
    • Aerospace Engineering and Technology
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    • v.7 no.1
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    • pp.61-67
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    • 2008
  • To design flight control law of an unmanned aerial vehicle, automated control gain determination program was developed. The procedure for determination of control gain was formulated as the control gains were designed from the optimal solutions of the optimization problem. PSO algorithm, which is one of the evolutionary computation method, and SQP algorithm, which is one of the nonlinear programming method, are used as optimization problem solver. Thru this technique, computation time required for finding the optimal solution is decreased to 1/5 of that of PSO algorithm and more accurate optimal solution is obtained.

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A Test Case Prioritization Technique via Value-Based Approach (가치기반 접근법을 통한 테스트 케이스 우선순위 기법)

  • Park, Hyun-Cheol;Ryu, He-Yeon;Baik, Jong-Moon
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.36 no.5
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    • pp.353-360
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    • 2009
  • Software, once developed, has a long life and evolves through numerous additions and modifications because of the faults, the changes in user requirements, the changes in environments, and so forth. With the evolution of the software, assuring the quality of the software is getting more difficult because of numerous versions of the software. Meanwhile, regression testing has been used to support the software testing activities and assure acquiring appropriate quality through several versions of software. Regression testing, however, is too expensive because it requires lots of test cases executions and the number of test cases increases sharply as the software evolves. For this reason, several techniques are suggested to help conducting regression testing then test case prioritization technique is understood the most effective and efficient technique to support regression testing. In this paper, we propose an approach, Historical Value-Based Approach, which is based on the use of historical information to estimate the current cost and fault severity for cost-cognizant test case prioritization. As a result of the proposed approach, software testers who perform regression testing prioritize their test cases more effectively so that the test effectiveness of them can be improved in terms of APFDc.

The Energy efficient Transmission Scheme based on Cross-Layer for Wired and Wireless Network (유.무선 혼합망에서 Cross-Layer기반의 에러지 효율적인 전송 기법)

  • Kim Jae-Hoon;Lee Sun-Hun;Rhee Seung-Hyong;Choi Woong-Chul;Chung Kwang-Sue
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06d
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    • pp.13-15
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    • 2006
  • 유선망에 최적화되도록 진화해온 TCP는 무선망이 가지는 링크의 불안정함으로 인한 손실을 네트워크의 혼잡으로 인한 손실로 오해한다. 그 결과 혼잡 제어 메커니즘이 수행되어 불필요하게 전송율을 줄이므로써 전송 성능을 저하시키는 문제점을 초래한다. 이러한 이유로 최근 유 무선 혼합망에서 TCP의 성능을 향상시키기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 성능향상 기법들 중 상대적으로 뛰어난 성능을 보이는 Snoop 프로토콜이 유 무선 혼합망 특히 IEEE 802.11 MAC 프로토콜을 사용하는 무선망에서 가지는 문제점을 분석하고, Cross-layering 기법을 통하여 이를 보완하는 기법을 제안한다.

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Optimum Design of Piled Raft Foundations Using A Genetic Algorithm (유전자 알고이즘을 이용한 Piled Raft 기초의 최적설계)

  • Kim, Hong-Taek;Kang, In-Kyr;Jeon, Eung-Jin;Park, Sa-Won
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.16 no.3
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    • pp.47-55
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    • 2000
  • 본 연구에서는, 유전자 알고리즘을 이용한 piled raft 기초의 최적설계 기법을 제시하였다. 최적설계에 사용한 목적함수는 구조물의 사용한계에 해당하는 부등침하량과 piled raft 기초의 시고비용 차원에서의 말뚝과 raft의 총 중량으로 하였다. 유전자 알고리즘은 다읜의 적자생존의 법칙을 따르는 자연진화 법칙을 바탕으로 한 최적화 기법이다. 본 연구에서는 piled raft 기초의 해석방법으로 Clancy(1993)가 제시한 "hybrid" 해석방법을 사용하였으며, 유전자 알고리즘기법은 Goldberg(1989)가 제시한 단순 유전자 알고리즘(SGA)을 적용하였다. 또한 유전자 알고리즘을 이용한 최적설계기법의 유효성을 평가하기 위해 설계예제 및 매개변수변화연구를 통해 piled raft 기초시스템의 중요 설계인자들에 대한 분석을 수행하였다. 매개변수변화연구로부터 말뚝의 길이와 raft의 두께가 증가할수록 piled raft 기초시스템의 전체 중량은 일정한 값에 점차적으로 수렴하였으며, 지반의 강정, raft의 두께 말뚝의 길이 및 강성이 증가할수록 말뚝의 최적위치는 raft의 중앙에 집중되는 경향으로 나타났다.경향으로 나타났다.

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Synchronization Method using parameter between Mobile Client and Central Host Server in Telematics Environment (텔레매틱스 환경에서 모바일 단말과 중앙 서버간 파라미터를 이용한 동기화 기법 연구)

  • Doo, Yong-Jae;Jin, Seong-Il
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10c
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    • pp.189-194
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    • 2006
  • 현대의 텔레매틱스 서비스 환경은 더욱 다양화 되고 보편화 및 실시간성을 요구하는 형태로 진화되고 있다. 이에 따라 기존의 모바일 동기화 기법은 안정적 서비스를 목적으로 하기 때문에 상대적으로 빠른 처리와 한꺼번에 많은 용량의 데이터 처리를 요구하는 환경에서는 효과적으로 대처하는데 어려움이 있다. 이는 보편화되고 다양화된 사용자 환경을 고려하지 않았기 때문이다. 본 논문은 이러한 변화된 서비스 환경에 적합한 모바일 데이터 동기화를 위해 파라미터를 이용한 동기화 기법을 제안한다. 파라미터를 이용한 동기화 기법은 동기화할 영역을 입력되는 파라미터를 이용하여 제한함으로써 동기화 시 소요되는 통신비용을 절감하고 이로써 다양화, 보편화하는 서비스 환경에 적합하고, 기존의 방식에 비해 더욱 빠른 데이터 동기화 기능을 제공함으로써. 실시간 텔레매틱스 서비스에 적용할 수 있다..

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Application of Modified Particle Swarm Optimization algorithm into OPF (A Modified Particle Swarm Optimization 기법을 이용한 추적조류계산 알고리즘)

  • Kim, Young-Yong;Kim, Jong-Yul;Jang, Se-Hwan;Lee, Haw-Seok;Park, June-Ho
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.11b
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    • pp.127-129
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    • 2007
  • 최적조류계산(Optimal Power Flow:OPF)은 전력계통에서 여러 가지 제약 조건을 만족하면서 경제적이고 안전하게 계통을 운영하기 위한 기법이다. 종래의 계산방법에는 비선형 계획법, 선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최저해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한, 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안 되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러 가지 진화연산기법들이 최석조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서 최근에 등장한 PSO알고리즘을 수정한 MPSO알고리즘은 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고, 제안한 방법의 유용성을 보이기 위하여 IEEE 30,118 모선 계통의 최적 조류계산 문제에 적용하였다.

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Optimal Power Flow by PSO (Particle Swarm Optimization 기법을 이용한 최적조류계산 알고리즘)

  • Kim, Jong-Yul;Kim, Hyoung-Su;Moon, Kyong-Jun;Lee, Haw-Seok;Park, June-Ho
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.294-296
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    • 2006
  • 최적조류계산은 전력계통에서 여러가지 제약 조건을 만족하면서 경제적으로 계통을 운영하기 일한 기법이다. 종래의 최적조류계산 방법은 주로 선형계획법, 비선형계획법 같은 수치해석적인 방법을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법들은 전역 최적해를 구하기 위해서는 목적함수가 convex해야 한다. 또한 계통 규모가 클 경우, 최적해 수렴이 안되거나 수렴이 되더라도 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 최근에는 이러한 문제를 극복하고자 여러 가지 진화연산기법들이 최적조류계산 문제에 적용되고 있다. 본 논문에서는 최근에 등장한 PSO알고리즘을 이용한 최적조류계산 기법을 소개하고 테스트 계통을 대 상으로 그 적용가능성을 검증하였다.

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