• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.462-466
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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 소프트웨어에서 진화시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 진화하드웨어의 빠른 재구성을 위한 유전자 알고리즘 프로세서를 설계한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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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.

• 대한산업공학회지
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• 제24권4호
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• pp.591-600
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• 1998

The scheduling of parallel computing systems consists of two procedures, the assignment of tasks to each available processor and the ordering of tasks in each processor. The assignment procedure is same with a clustering. The clustering is classified into linear or nonlinear according to the precedence relationship of the tasks in each cluster. The parallel computing system can be modeled with a Directed Acyclic Graph(DAG). By the granularity theory, DAG is categorized into Coarse Grain Type(CDAG) and Fine Grain Type(FDAG). We suggest the linear clustering method for the scheduling of CDAG using the genetic algorithm. The method utilizes a properly that the optimal schedule of a CDAG is one of linear clustering. We present the computational comparisons between the suggested method for CDAG and an existing method for the general DAG including CDAG and FDAG.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.255-258
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• 2001

This paper is implementation of cellular automata neural network system which is a living creatures' brain using evolving hardware concept. Cellular automata neural network system is based on the development and the evolution, in other words, it is modeled on the ontogeny and phylogeny of natural living things. The proposed system developes each cell's state in neural network by CA. And it regards code of CA rule as individual of genetic algorithm, and evolved by genetic algorithm. In this paper we implement this system using evolving hardware concept Evolving hardware is reconfigurable hardware whose configuration is under the control of an evolutionary algorithm. We design genetic algorithm process for evolutionary algorithm and cells in cellular automata neural network for the construction of reconfigurable system. The effectiveness of the proposed system is verified by applying it to time-series prediction.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권5호
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• pp.295-304
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• 2003

In this paper, we proposed a hardware-oriented Genetic Algorithm Processor(GAP) based on subpopulation architecture for high-performance convergence and reducing computation time. The proposed architecture was applied to enhancing population diversity for correspondence to premature convergence. In addition, the crossover operator selection and linear ranking subpop selection were newly employed for efficient exploration. As stochastic search space selection through linear ranking and suitable genetic operator selection with respect to the convergence state of each subpopulation was used, the elapsed time of searching optimal solution was shortened. In the experiments, the computation speed was increased by over $10\%$ compared to survival-based GA and Modified-tournament GA. Especially, increased by over $20\%$ in the multi-modal function. The proposed Subpop GA processor was implemented on FPGA device APEX EP20K600EBC652-3 of AGENT 2000 design kit.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.224-229
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• 2005

일반적으로 유전 알고리즘은 전형적인 프로세서에서 수행할 경우 매우 큰 시간 공간 복잡도를 가진다. 따라서 유전 알고리즘 처리를 위해서는 고성능$\cdot$고가격의 프로세서를 필요로 하게 된다. 또한 이것은 유전 알고리즘을 소형 이동 로봇과 같이 비교적 간단한 룰을 필요로 하는 실제 하드웨어에 적용하는데 있어 큰 장벽으로 작용한다. 이러한 문제의 해결을 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘의 신속한 처리를 위해 강화된 프로세서 구조를 보인다. 정렬 네트워크와 residue number system (RNS)를 이용하여 일반적인 프로세서의 구조를 유전 알고리즘의 처리에 효율적이도록 강화할 수 있다. 정렬 네트워크는 유전 알고리즘에 필수적인 해들의 품질 비교를 하드웨어적으로 처리할 수 있게 하여 수행에 요구되는 시간을 줄일 수 있다. RNS는 산술 연산의 속도를 좌우하는 bit 사이즈를 줄여 전체적인 로직의 사이즈를 줄이고, 산술 연산의 처리 속도를 빠르게 할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1345-1355
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• 2004

송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다 반면에, 수신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 저부하일 때 수신자가 부하를 이전 받기 위해 송신자를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 수신자로부터, 수신자 개시 알고리즘에서는 송신자로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고, 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘을 기반으로 하는 분산 시스템에서의 적응적 부하재분배 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 죽이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전 알고리즘에 의해 결정된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권2호
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• pp.272-278
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• 2017

In this paper, we consider a single-channel amplitude comparison monopulse system(SCACMS). The monopulse ratio curve(MR-C) of the SCACMS can be controlled by an amplitude difference between sum and different signal, a phase difference and the coefficient of the signal processor. We first propose the SCACMS with multiple variables, and then apply a genetic algorithm to optimize the multiple variables in terms of minimizing a root mean square error. The simulation results show that when three variables of the SCACMS are jointly optimized, the linear region of the MR-C can be extended approximately 187 % compared to that of two variables.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권6호
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• pp.90-98
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• 1997

A time-optimal control law for quick, strongly nonlinear systems has been developed and demonstrated. This procedure involves the utilzation of neural networks as state feedback controllers that learn the time-optimal control actions by means of an iterative minimization of both the final time and the final state error for the systems with constrained inputs and/or states. A neural identifier or a genetic algorithm identifier could be utilized for modeling the partially known systems and the unknown systems. The nature of neural networks as a parallel processor would circumvent the problem of "curwe of dimensionality". The control law has been demonstrated for both a torque input motor and a velocity input motor identified by a genetic algorithm called GENOCOPed GENOCOP.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권7호
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• pp.1025-1035
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• 1995

In this paper, we realize a real time digital FM synthesizer based on genetic algorithm using a general purpose digital signal processor. Especially, we synthesize diverse music sounds nicely using a synthesis model consisting of a single modulator and multiple carriers. Also we present genetic algorithm-based technique which determines optimal parameters for reconstruction through FM synthesis of a sound after analyzing the spectrum of PCM data as a standard music sound using FFT. Using the suggested parameter extractiuon algorithm, we extract parameters of several instruments and then synthesize digital FM sounds. To verify the validity of the parameter extraction algorithm as well as realization of a real time digital music synthesizer, the evaluation is first done by listening the sound directly as subjective test. Secondly, to evaluate the synthesized sound objectively with an engineering sense, we compare the synthesized sound with an original one in a time domain and a frequency domain.