본 논문은 무어 머신을 복제하는 새로운 진화 하드웨어를 제안하였다. 제안된 진화 하드웨어는 FPGA 상에서 효과적인 파이프라인, 병렬처리와 Handshaking을 구현했다. 유전자 알고리즘은 다양한 응용 분야의 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있으나 긴 계산 시간이 요구되기 때문에 하드웨어 유전자 알고리즘이 최근 관심사가 되고 있다. 기존의 하드웨어 유전자 알고리즘은 고정 길이의 염색체를 사용하지만 제안된 진화 하드웨어는 가변 길이의 염색체를 사용한다. 실험 결과는 제안된 진화 하드웨어가 무어 머신을 복제하는데 있어 적합함을 알 수 있다.
혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.
유전 알고리즘은 적절한 해를 찾기 위해서 자연선택과 개체군 유전학을 이용한 효율적 탐색기법이다. 그러나, 기존의 유전 알고리즘들은 수렴을 보장하기 위해서 유전자 풀의 크기를 증가시켜야 했고 그 결과 저장공간과 계산 시간이 많이 소요되었다. 또한, 염색체 교차와 유전자 돌연변이를 사용하여 새로운 염색체를 발생시켰기 때문에 알고리즘이 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 문제를 줄이기 위해서 확률벡터에 기반한 개체기반 증가 학습이라는 소형 유전 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시킨 새로운 스테레오 정합 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 확률벡터의 사용으로 인해 유전 풀, 염색체 교차, 그리고 유전자 돌연변이 연산을 제거하였다. 그 결과 제안된 정합 알고리즘은 기존 방식보다 구조가 간단하고 계산량의 향상이 있었으며, 영상의 특성에 상관없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.
본 연구는 돼지의 염색체 7번에 존재하는 주요 경제형질에 관여하는 양적형질 유전자좌위(Quantitative trait loci; QTL)를 밝히기 위해 초성위체 표지인자를 이용하여 유전자지도(연관지도) 작성을 수행하였다. 기준집단의 조성은 이형접합성이 높은 기준집단을 조성하기 위하여 유전적 특성이 현격히 다른 우리나라의 재래돼지와 Landrace를 전형매 교배하여 생산된 $F_2$ 183두를 사용하였으며 기준집단에 대해 도축 24시간 후의 pH, 육색, 육즙손실량, 전단력, 가열감량, 조지방, 조회분, 수분, 조단백질 등 육질형질을 조사 및 분석하였다. 염색체 7번의 연관지도는 총 23개의 표지인자로 작성되었으며 암수평균 연관지도 길이는 154.6 cM 이었으며 수컷과 암컷의 연관지도 길이는 각각 169.2 cM과 141.4 cM로 수컷의 연관지도 길이가 암컷의 것보다 27.8 cM 더 길었다. 표지인자간의 최소간격은 SW175와 S0066 표지인자사이로 1.6 cM이었고, 최대간격은 SW2002와 SWR773표지인자사이로서 15.9 cM이었으며 평균간격은 7.02 cM이었다. 본 연구에서는 9개의 육질관련 형질 중 육색과 연관된 2개의 QTL이 확인되었는데 적색도(CIE-a)와 연관된 QTL은 45 cM 영역에서 1% 수준의 통계적 유의성을 나타내었고(Fig. 2), 이 영역에서 불과 3${\sim}$4 cM 떨어진 위치에서 황색도(CIE-b)와 연관된 QTL이 확인되었다. 향후에 본 연구에서 탐색된 QTL 영역에 대하여 고밀도의 유전자 지도 작성을 통하여 특정 형질과 연관된 부분을 계속해서 추적해 나간다면 육색형질을 조절하는 주유전자의 클로닝 및 특성 구명이 가능할 것으로 사료되며 궁극적으로는 돼지의 개량에 효율적으로 활용할 수 있는 표지인자(MAS)의 개발 등도 가능 할 것으로 사료된다.
수송문제는 산업공학 및 OR 그리고 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송 문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, fcTP(fixed charge Transportation Problem)라 한다. fcTP는 이전의 고전적인 방법으로 해결하기 어려운 NP-hard 문제들 중의 하나이다. 본 논문에서는 비선형 fcTP를 해결하기 위한 신장트리 기반 유전자알고리즘을 제안한다. 특히, 염색체(chromosome)에 대한 feasibility criteria와 repairing procedure를 포함하는 GA 염색체 표현에 대해 새로운 아이디어를 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 입증하기 위한 여러 가지 수치 실험 결과를 기술한다.
본 논문은 새로운 무어 머신을 복제하는 진화 하드웨어를 제안하였다. 제안된 진화 하드웨어는 FPGA 상에서 효과적인 파이프라인, 병렬처리와 Handshaking을 구현했다. 유전자 알고리즘은 다양한 응용 분야의 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있으나 긴 계산 시간이 요구되기 때문에 하드웨어 유전자 알고리즘이 최근 관심사가 되고 있다. 기존의 하드웨어 유전자 알고리즘은 고정 길이의 염색체를 사용하지만 제안된 진화 하드웨어는 가변 길이의 염색체를 사용한다. 실험 결과는 제안된 진화 하드웨어가 무어 머신을 복제하는데 있어 적합함을 알 수 있다.
Genetics has played a pivotal role in increasing the world food production through revolutions in plant and animal sciences. Though the attention on fisheries has been inadequate but the growing importance of modern genetic manipulations and biotechnological innovations to aquaculture has been realized. Recent advances in fish genetics and molecular biology have provided a suite of useful techniques, which have several applications in aquaculture. This paper reviews the advancement in the applications of selection, hybridization, chromosome engineering, sex control, gene transfer and molecular technologies for enhanced aquaculture productivity.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권7호
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pp.863-871
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2007
This paper proposes a methodology to estimate the system coefficients for the infinite impulse response(IIR) digital filters using real code GA. In the traditional real coded GA, it adapts the general genetic operations, whereas in this paper the proposed real coded GA applies improved genetic operations in order to search the optimal solution in given problems. Each of unknown IIR digital coefficients collected as forms of a chromosome. Two illustrative examples including the band pass and band stop IIR digital filters are demonstrated to verify the proposed method.
This paper discusses on application of meta-heuristic algorithms such as the genetic algorithm (GA) and the simulated annealing (SA) to the LSI module placement. We propose useful crossover method for improving of searching capability in genetic algorithm. By using our proposed crossover method, we have been able to keep good schemata in the chromosome and the variety of the solution. From the experimental results, we have obtained better result than the simulated annealing method by starting from the initial placement of the min-cut method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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