• 제목/요약/키워드: 진화 설계

검색결과 640건 처리시간 0.026초

진화알고리즘을 이용한 악성코드 자동생성 시스템 설계 (Automatic malware generation system design using EA)

  • 권세훈;권재영;이승훈;이현우;이종락;원일용
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.193-196
    • /
    • 2017
  • 본 연구는 기존의 변종 악성코드와는 달리 진화알고리즘을 기반으로 한 악성코드 자동 생성 프레임워크에 대한 것이다. 우리가 제안하는 시스템은 소스가 알려지지 않는 바이너리 상태의 악성코드를 역공학적 기법을 이용하여 소스 상태로 복원하고 복원된 소스를 이용하여 다양한 변종 악성코드를 생성하는 것이다. 진화 연산을 적용하기 위해 평가함수의 설계가 중요한데, 우리는 행동 기반 분석 기반의 평가 함수를 포함하는 프레임워크를 제안하였다.

유전자 프로그램의 진화를 이용한 자율이동로봇의 행동 학습 (Learning Robot Behaviors by Evolving Genetic Programs)

  • 이광주;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
    • /
    • pp.259-261
    • /
    • 2000
  • 주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.

  • PDF

런지-커타 기법과 유전자 알고리즘을 이용한 Manabe형의 일반화와 제어기 설계에 관한 자바 구현 (A Java Implementation of the Generalization of Standard Manabe Form using the Runge Kutta and Genetic Algorithms and the Controller Design Methods)

  • 강환수;강환일;이충기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
    • /
    • pp.106-111
    • /
    • 2002
  • 진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위한 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분 방정식의 해를 구하는 기법 연구와 유전 알고리즘을 이용하여 Manabe 표준형의 일반화를 이용-i:l여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기를 설계할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 본 논문에서의 프로그램 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.

진화알고리즘을 이용한 압전 외팔보 팬의 최적설계 (Optimal Design of Piezoelectric Cantilever for Fan by Evolution Strategy)

  • 김병재;정현교
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국전기전자재료학회 2004년도 하계학술대회 논문집 Vol.5 No.2
    • /
    • pp.701-704
    • /
    • 2004
  • 압전 외팔보의 구조가 갈수록 복잡해짐에 따라 더 정확하고 효과적인 압전체의 해석이 요구되어지고 있다. 본 논문에서는 3차원 직육면체요소를 이용한 유한요소법을 통해 압전 변환기를 해석하고, 이것을 실험적으로 검증함으로써, 3차원 유한요소법을 이용한 해석 프로그램의 타당성을 확인하였다. 또한 3차원 유한요소법을 이용해서 압전 외팔보를 해석하고, 이것을 실험 결과를 통해서 검증하였다. 그리고 압전 외팔보를 팬으로 적용하기 위해서 끝단에서의 최대 변위와 EMCF(Electo-Mechanical Coupling Factor)를 목적함수로 한 진화 전략 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해서 팬용 압전 외팔보의 최적 설계를 수행하였다.

  • PDF

CSRR을 이용한 광대역 BPF 최적 설계 연구 (A Study on Optimization Design of Wideband Band-pass Filter Using CSRR)

  • 김군태;이제광;고재형;김형석
    • 대한전기학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
    • /
    • pp.1666-1667
    • /
    • 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.

  • PDF

라마키안 상호 적응에 의한 최적 COG 비퍼지화기 설계 (An Optimal COG Defuzzifier Design Using Lamarckian Co-adaptation)

  • 김대진;이한별
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
    • /
    • pp.390-396
    • /
    • 1998
  • 본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

  • PDF

샐룰라 오토마타 기법을 이용한 신경망의 자동설계에 관한 연구 (A Study on Automatic Design of Artificial Meural Networks using Cellular Automata Techniques)

  • 이동욱;심귀보
    • 전자공학회논문지S
    • /
    • 제35S권11호
    • /
    • pp.88-95
    • /
    • 1998
  • 본 논문은 인공생명 기법을 이용하여 생물의 정보처리 시스템을 구현하고자 하는 것이다. 자연계의 생물은 그 자체로 훌륭한 정보처리 시스템이다. 생물체는 하나의 생식 세포로부터 발생된다. 또한 이 개체의 종은 진화의 과정을 통해 환경에 적응한다. 본 논문에서는 이와 같은 생물학적인 발생과 진화의 개념을 이용하여 신경망을 설계하는 방법을 제안한다. 생물체의 개체발생은 발생모델의 하나인 셀룰라 오토마다(CA)를 통하여 구현하였고 진화과정은 진화 알고리즘(EAs)을 사용하였다. 우리는 이와 같이 구현한 '진화하는 셀룰라 오토마타 신경망'을 줄여서 ECANS1이라 명명하였다. 셀 사이의 연결은 CA 법칙에 의하여 결정되며, 셀의 초기 패턴이 진화함으로써 유용한 신경망을 찾아낸다. 신경망의 각 셀 즉 뉴런은 생물의 발화 ${\cdot}$ 비발화의 특성을 갖는 카오스 뉴런 모델을 사용하였다. 그리고 신경마의 최종 출력값은 뉴런의 발화 빈도로서 나타내었다. 제안한 방법은 Exclusive-OR 문제 및 패리티 문제에 적용함으로써 그 유효성을 검증하였다.

  • PDF