• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.446-449
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• 2011

얼굴 인식 성능을 저해하는 환경으로 인한 축구 비디오에서의 낮은 선수 인식률과 제한된 해공간의 문제점을 해결하는 차원에서 본 논문에서는 다음과 같은 특징을 갖는 얼굴 인식 기반의 축구선수 인식 방법론을 제안한다: 1) 조명 변화에 민감하지 않은 얼굴 표현 방법인 ULBP를 사용하여 얼굴 인식 성능을 향상시킨다; 2) 얼굴 인식 성능을 저해하는 다양한 환경에서도 이미 강인한 성능이 검증된 SRC를 선수 식별 과정에 적용함으로써 안정적이고 높은 선수 식별 성능을 보장한다; 3) 클로즈업 샷뿐만 아니라 미디엄 샷의 정면, 준정면, 측면 얼굴 이미지를 대상으로 선수 식별의 해공간을 확장한다; 4) SRC의 점증적 갱신 학습 능력으로 축구 선수 얼굴 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응한다. 실제 2010년 남아프리카 공화국 월드컵의 스페인 경기를 대상으로 제안된 방법론의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.484-486
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• 2004

본 논문에서는 직접조작 방법을 이용하여 대화형 유전자 알고리즘(IGA)의 진화성능을 향상시키고 세대를 반복하면서 다양한 해를 얻을 수 있음을 NK-Landscape를 이용해 분석한다. 또한 NK모델을 이용하여 직접조작의 진화과정을 분석하기 위한 IGA 인터페이스를 생성한다. IGA를 이용한 진화는 특성상 적온 수의 개체와 세대수로 제한되기 때문에 지역해에 빠질 수 있는 문제점이 있다. 이러한 IGA 의 제약사창을 극복하는 방법으로 직접조작을 이용할 수 있으며 이 방법은 사용자가 원하는 개체를 생성할 수 있도록 진화과정에서 유전자를 직접 변경한다. IGA 에서 진화성능의 향상과 다양한 해외 생성을 분석하기 위하여 진화연산자인 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교 분석한다. Kauffman이 제안한 NK-Landscape로 진화과정에서 해공간이 얼마나 "ruggedness" 한지와 다양한 진화연산자에서 어떤 성능을 갖는지 분석할 수 있다 실험을 통해 3D 꽃 디자인 문제에서 NK-landscape기반 IGA인터페이스를 이용하여 IGA 해공간을 분석하고 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교함으로써 직접조작 방법으로 더 빠른 시간에 다양한 최적해를 찾을 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1364-1373
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• 2004

진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경에 적응하여 스스로 구성을 변경할 수 있는 하드웨어로 생산성 향상 및 독창적 회로설계를 위해 최근 널리 연구되고 있다 하지만, 하드웨어의 복잡도가 증가할수록 진화를 위해 탐색해야 하는 해공간의 크기가 기하급수적으로 증가하기 때문에 아직까지 복잡한 하드웨어에 대해서는 좋은 활용방안을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 설계를 위하여 복잡한 하드웨어를 모듈별로 나누어 진화시키는 방법을 제시한다. 몇 가지 회로를 기존 회로 진화 설계방식과 제시하는 모듈진화 방식으로 실험하여 비교한 결과 약 50배에서 1,000배까지의 세대절약 효과를 얻을 수 있었으며, 좀더 최적화된 하드웨어를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.13-15
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• 2001

진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있는 하드웨어로서 최근에 많은 관심과 함께 연구가 이뤄지고 있다. 하지만, 하드웨어의 복잡도가 증가할수록 진화를 위해 탐색해야 하는 해공간의 크기가 기하급수적으로 증가하기 때문에 아직까지 복잡한 하드웨어에 대해서는 좋은 활용방안을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 이런 복잡한 하드웨어를 모듈별로 나눠서 진화시키는 방법을 제시하여 좀더 효율적인 진화의 가능성을 보인다. 기존에 주로 사용되던 회로 진화 디자인과 이를 모듈별로 나눠서 진화하는 방식을 실험을 통해 비교하고, 효과적으로 진화시간을 단축할 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권2호
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• pp.178-186
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• 1996

This paper proposes a new design technique that can be used for BSB (brain-state-in-a-box) neural networks to realize autoassociative memories. The proposed method is based on the parametrization of solution space and optimization using genetic algorithm. The applicability of the established technique is demonstrated by means of a simulation example, which illustrates its strengths.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.87-95
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• 1997

본 논문에서는 BSB 신경망을 위한 최적의 설계 방안을 제시하고자 한다. 제안된 방법은 크게 해공간의 매개변수화와 진화 프로그램을 이용한 매개변수의 최적화과정으로 나뉜다. 또한 DOA 근사해석에 기초한 성능지수는 대규모 BSB 신경망으로의 적용을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.244-246
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• 2002

진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경 적응력이 강하고 최적의 상태를 유연하게 유지하는 하드웨어 설계 기법이나 회로가 복잡해질수록 진화가 어려워지는 문제로 인해 활용이 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 많은 연구 중 회로 진화 과정 분석을 위한 방법으로 개미집단 시스템을 제안한다. 경로 최적화 알고리즘인 개미집단 시스템을 적절히 변형하여 진화 하드웨어에 적용시키는 방법을 제안하고 이를 실험으로 확인하였으며, 실험 결과 하드웨어의 진화 과정을 관찰할 수 있었고, 목표 하드웨어의 해공간 특성이 페로몬으로 분포하고 있음도 관찰할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.232-234
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• 2002

진화 가능한 하드웨어는 사용 환경에 대해 유연하며, 목표 하드웨어에 대해 다양한 최적해를 가질 수 있는 특성이 있다. 하지만 일반적인 유전 알고리즘을 적용할 경우 이러한 특성을 충분히 살리기 힘들기 때문에 niching 방법을 적용하면, 해공간에서 보다 널은 범위의 해를 탐색해 낼 수 있으며, 일정 수준 이상의 다양성을 유지 할 수 있을 뿐만 아니라 보다 빠르게 최적해에 접근할 수 있다. 실험결과 clearing 알고리즘이 보다 우수한 탐색능력을 보여주었다 본 논문에서는 적합도 공유와 clearing을 통한 niching 방법을 진화 하드웨어에 적용하고, 실험을 통해 그 성능을 비교한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.297-301
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• 2010

본 연구에서는 비선형계획법을 이용하여 해공간의 비선형성을 적절히 제어하고, 예측유입량의 불확실성을 고려하면서 하나의 최적 의사결정을 내릴 수 있는 다목적댐 최적 연계운영 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역에 모형을 적용하고 2020~2021년 이수기에 대해 가상으로 운영하여 보았으며, 적용결과 의사결정평균모형에 비해 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.264-272
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• 1995

This paper presents an efficient design method to realize an associative memory with BSB neural networks by means of the parametrization of the solution space and searching for the optimal solution using an evolution program. In particular, the performance index based on DOA analysis in this paper may make and associative memory implementation to reach on the level of practical success.