• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.293-303
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• 2016

근래에 진화 연산을 활용한 교섭 게임의 분석은 게임 이론 분야에서 중요한 문제로 다루어지고 있다. 본 논문은 교섭 게임에서 진화 연산을 사용하여 이기종 인공 에이전트 간의 상호 작용 및 공진화 과정을 조사하였다. 교섭게임에 참여하는 진화전략 에이전트들로서 유전자 알고리즘(GA), 입자군집최적화(PSO) 및 차분진화알고리즘(DE) 3종류를 사용하였다. GA-agent, PSO-agent 및 DE-agent의 3가지 인공 에이전트들 간의 공진화 실험을 통해 교섭게임에서 가장 성능이 우수한 진화 계산 에이전트가 무엇인지 관찰 실험하였다. 시뮬레이션 실험결과, PSO-agent가 가장 성능이 우수하고 그 다음이 GA-agent이며 DE-agent가 가장 성능이 좋지 않다는 것을 확인하였다. PSO-agent가 교섭 게임에서 성능이 가장 우수한 이유를 이해하기 위해서 게임 완료 후 인공 에이전트 전략들을 관찰하였다. PSO-agent는 거래 실패로 인해 보수를 얻지 못하는 것을 감수하고서라도 가급적 많은 보수를 얻기 위한 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였으며, 반면에 GA-agent와 DE-agent는 소량의 보수를 얻더라도 거래를 성공시키는 방향으로 진화하였다는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.204-211
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• 2016

본 논문에서는 주어진 코드 진행에서 비화성음을 활용한 화려한 멜로디를 자동으로 생성하는 새로운 진화적 자동 음악 작곡 시스템을 제안한다. 전체 시스템은 리듬 생성과 멜로디 생성의 두 단계로 나누어지며, 사용자 설정 파라미터로 제어되는 리듬 적합도 평가 함수와 화성학 기반으로 설계된 멜로디 적합도 평가 함수, 그리고 멜로디 최적화 성능 향상을 위해 설계된 음악적 문맥을 고려한 진화연산을 소개한다. 제안하는 리듬 적합도 평가 함수의 최적화에서 표준 유전알고리즘과 엘리티즘이 적용된 유전알고리즘, 차분진화 알고리즘, 그리고 입자군집최적화 알고리즘의 비교 실험을 하였으며, 멜로디 적합도 평가함수 최적화에서 위 4가지 알고리즘과 제안하는 진화연산을 적용한 유전알고리즘과의 비교 실험을 통해 성능을 검증하고, 생성된 멜로디에 대한 음악적 분석을 수행하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.211-224
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• 2018

터널의 지보패턴 설계는 터널의 안정성에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 터널에 작용하는 다양한 하중들을 적절히 고려하여야 한다. 국내에서는 프로젝트에 따라 암반분류법을 기반으로 표준 지보패턴을 정의하고 있으며, 시공 시 터널거동을 고려하여 적절히 수정되어야 한다고 기술되어 있다. 본 연구에서는 내공변위제어법, 토압, 록볼트의 축력 및 숏크리트의 모멘트 등을 종합적으로 고려하여 지보패턴을 최적화할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 차분진화알고리즘(DEA)을 적용하여 터널 심도에 따라 록볼트의 길이 및 간격, 숏크리트의 두께를 최적화하였으며, 도출된 결과를 철도터널의 표준지보패턴(3등급)과 비교하였다. 천층지반에서 록볼트의 길이는 표준지보패턴보다는 짧아질 수 있으며, 간격은 넓어질 수 있다. 터널의 심도가 깊어질수록 숏크리트의 두께는 선형적으로 증가하는 것으로 나타났다. 따라서, 숏크리트의 두께는 심도가 깊어질수록 표준지보패턴보다는 두꺼워져야 터널의 안정성을 확보할 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국광학회지
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• 제27권6호
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• pp.203-211
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• 2016

광섬유 격자의 반사스펙트럼을 분석하여 무족화 첩 광섬유 격자를 재구성하는 혼합 최적화 방법을 제안한다. 반사 스펙트럼의 힐버트 변환을 사용하여 설계 변수들의 추정값을 결정하고 층분리 알고리즘을 활용한 차분진화 최적화를 통하여 격자의 설계변수들을 최종 확정하였다. 특성 격자 주기 변화율 2 nm/cm인 무족화 첩 격자에 대한 계산 결과는 격자주기 변화율에 대해 $6{\times}10^{-5}nm/cm$, 굴절률 변조에 대해 $3{\times}10^{-9}$의 정확도로 설계 변수를 재구성할 수 있었으며 종래의 최적화 방법에 비하여 신속성과 신뢰성을 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.25-30
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• 2022

흙막이 벽체의 시공 중 안정성을 확보하기 위하여 시공현장의 지반 정보를 조사하는 것은 매우 중요한 일이다. 흙막이 벽체 시공단계에서 지반의 정보는 지반조사를 통해 확인하고 있지만, 실제 지반 정보의 특성은 결과와 상이할 수 있다. 실시간으로 흙막이 벽체의 안정성을 분석하기 위해서는 실제 지반의 상태를 반영하는 것이 중요하다. 또한 벽체가 불안정하다고 판단 시 벽체의 안정성을 확보하기 위하여 적절한 솔루션을 제공해야 한다. 본 연구는 차분진화 알고리즘을 통하여 실제 지반의 정보를 예측하고 흙막이 벽체의 디지털 트윈을 통하여 흙막이 벽체의 안정성을 실시간으로 판단하는 기법을 제시하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1962-1963
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks) 분류기를 제안한다. RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층 구조로 되어 있으며 Multi Dimension, Predictive ability, Robustness한 특징이 있다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. RBFNN은 은닉층의 노드수와 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수, 연결가중치의 다항식 타입이 모델의 성능의 향상에 영향을 미치기 때문에 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 제안된 모델을 평가하기 위해 패턴분류에 많이 사용되는 Iris 데이터와 Wine 데이터를 이용하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-6
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• 2014

본 연구에서 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 이용한 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시뮬레이터을 설계한다. CCD 카메라로 야간에 이미지를 취득할 경우 조도가 낮기 때문에 인식을 수행하기 어려운 수준의 이미지가 취득되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 나이트 비전 카메라를 이용하여 야간 얼굴을 취득하였다. 또한 얼굴과 비얼굴 이미지 영역에서 야간 얼굴 이미지를 검출하기 위해 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 그리고 히스토그램 평활화를 이용하여 이미지의 왜곡 현상을 최소화 한다. 이렇게 얻어진 고차원 이미지를 저차원으로 축소하기 위해 $(2D)^2$ PCA 알고리즘을 사용했다. 다항식 기반 RBFNNs을 이용한 지능형 패턴 분류 모델을 통하여 얼굴인식을 수행 한다. 마지막으로 차분진화 알고리즘을 사용하여 파라미터를 최적화 한다. $(2D)^2$ PCA를 최적 RBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템의 성능 평가를 위하여 IC&CI Lab data를 사용하고 실제 얼굴 인식 시스템을 설계한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1844-1851
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• 2000

본 논문에서는 인간 내에 존재하는 염색체의 검수분열을 이용한 변형된 유전 알고리즘에 대해 소개한다. 염색체 배열로 이루어진 개체와 이를 감수분열시켜서 생성한 생식체가 제시되며, 생식체들간의 교배를 통해 새로운 개체를 생성하는 앙ㄹ고리즘을 나타낸다. 이 생식체의 유형은 크게 XX,XY,MM 타입으로 나우었으며 이들의 교배에 의한 효고를 검증하기 위해 비교 대상으로 최근 우수한 알고리즘으로소개된 R.Stom이 개발한 차분진화 알고리즘의 결과와 비교하였다. 개체의 전체에 대한 돌연변이와 교배의 수행결과로 기존의 유전 알고리즘 보다 유연하고 여타 알고리즘에 비해서 작은 개체집단을 구성해서 운영하여 만족스러운 결과를 얻을 수 있었음을 보이고자 한다.