• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.462-466
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• 2002

Genetic Algorithm (GA) which imitates the process of nature evolution is applied to various fields because it is simple to theory and easy to application. Recently applying GA to hardware, it is to proceed the research of Evolvable Hardware(EHW) developing the structure of hardware and reconstructing it. And it is growing a necessity of GAP that embodies the computation of GA to the hardware. Evolving by GA don't act in the software but in the hardware(GAP) will be necessary for the design of independent EHW. This paper shows the design GAP for fast reconfiguration of EHW.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.307-309
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• 2001

진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있어서 근래에 많은 관심을 모으고 있는 분야이다. EHW는 목표 하드웨어를 탐색하기 위해 일반적으로 진화 알고리즘을 사용하는데, 진화 알고리즘은 하나의 목표 하드웨어 탐색 기능만을 수행한다. 본 논문에서는 종분화(Speciation) 알고리즘을 EHW에 적용하여 더욱 다양한 회로들을 얻을 수 있음을 보인다. 종분화 알고리즘은 동시에 여러 종의 해를 발견하게 해주고, 기존 진환 알고리즘에 비해 후반 탐색범위도 넓게 유지된다. 이를 6멀티플렉서의 진화에 적용한 결과, 다양한 품종의 하드웨어를 동시에 얻었고, 기존 진화 알고리즘에 비해 35%정도 빠른 세대에 해를 발견할 수 있었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2008.06a
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• pp.1187-1188
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• 2008

An area of research called evolvable hardware has recently emerged which combines aspects of evolutionary computation with hardware design and synthesis. Evolvable hardware (EHW) is hardware that can change its own circuit structure by genetic learning to achieve maximum adaptation to the environment. In conventional EHW, the learning is executed by software on a computer. In this paper, we have studied and surveyed a gate-level evolvable hardware chip, by integrating both GA hardware and reconfigurable hardware within a single LSI chip. The chip consists of genetic algorithm(GA) hardware, reconfigurable hardware logic, and the control logic. In this paper, we describe the architecture, functions of the chip.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2007.07a
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• pp.449-450
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• 2007

Evolvable hardware(EHW) is a dynamic field that brings together reconfigurable hardware, artificial intelligence, fault tolerance and autonomous systems. This paper gives an introduction to the field. The features that can be used to identify and classify evolvable hardware are the evolutionary algorithm, the implementation and the genotype representation. Evolvable hardware (EHW) is hardware that can change its own circuit structure by genetic learning to achieve maximum adaptation to the environment. In conventional EHW, the learning is executed by software on a computer.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2827-2829
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• 1999

Genetic algorithms were described as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints. It has overcome their slowness, a major drawback of genetic algorithms using hardware implementation of genetic algorithm processor (GAP). In this study, we proposed GAP effectively connecting the goodness of survival-based GA, steady-state GA, tournament selection. Using Pipeline Parallel processing, handshaking protocol effectively, the proposed GAP exhibits 50% speed-up over survival-based GA which runs one million crossovers per second(1MHz). It will be used for high speed processing such of central processor of EHW, robot control and many optimization problem.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2004.08c
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• pp.509-513
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• 2004

An area of research called evolvable hardware (EHW) has recently emerged which combines aspects of evolutionary computation with hardware design and synthesis. The features that can be used to identify and classify evolvable hardware are the evolutionary algorithm, the implementation and the genotype representation. This paper gives an introduction to the field. It continues by including classifying the EHW and the applications of the area.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.179-182
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• 2002

GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 전역적 최적해 탐색에 많이 사용되고 있다. 최근에는 하드웨어를 구성하는 방법의 하나로서 사용되어 진화하드웨어라는 분야를 탄생시켰다. 이와 함께 GA의 연산자체를 하드웨어로 구현하는 GA processor(GAP)의 필요성도 증가하고 있다. 특히 진화하드웨어를 소프트웨어상에서 진화 시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화 시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 GAP 설계 방법을 제안하고 이를 이용하여 진화하드웨어로 State machine을 구현하고자 한다. State machine의 경우 구조상 피드백이 필요하기 때문에 가산기나 멀티플렉서보다는 훨씬 복잡하고 설계가 까다로운 구조이다. 제안된 방법을 통하여 명시적 설계가 어려운 하드웨어 설계에 GAP를 이용한 하드웨어의 진화에 적용함으로써 그 유용성을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2002.10a
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• pp.120.5-120
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• 2002

1. Introduction 2. Property of FPGA 3. Evolvable Hardware (EHW) 4. Genetic Algorithm Processor (GAP) 5. State Machine 6. Conclusion

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.51-54
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• 2003

진화하드웨어는 하드웨어 스스로 진화하여 필요한 회로를 구성한다 회로를 재구성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)은 전역적 탐색을 통하여 해를 구한다. 하지만 유전자 알고리즘은 많은 개체의 평가를 통하여 이루어지기 때문에 수행하는데 시간이 많이 소요된다. 이전의 연구에서 유전자 알고리즘 프로세서를 이용하여 진화하드웨어를 구성했다. 유전자 알고리즘 프로세서는 유연성이 떨어지고 범용적으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 CPU를 이용하여 유전자 알고리즘 프로세서를 소프트웨어로 제어하는 방법을 제안한다 소프트웨어로 합성한 신호로 GAP의 동작을 제어하기 때문에 유연성을 가질 수 있다 FPGA에 CPU와 유전자 알고리즘 프로세서를 구현하여 one-chip 하드웨어를 구현한다.