• 제목/요약/키워드: Genetic Coding

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유전알고리즘과 DNA 코딩을 이용한 Numeric 패턴인식 (Numeric Pattern Recognition Using Genetic Algorithm and DNA coding)

  • 백동화;한승수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권1호
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    • pp.37-44
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    • 2003
  • 본 논문은 DNA coding 방법과 Genetic Algorithm(GA)을 사용하여 numeric(0~9) 패턴인식 성능을 비교 평가하였다. 이진스트링의 개체 집단 위에서 모의진화를 일으켜 효율적으로 최적 해를 탐색하는 GA와, 생체 분자인 DNA를 계산의 도구 및 정보 저장도구로 사용하며, Adenine(A), Cytosine(C), Guanine(G), Thymine(T)등의 4가지 염기를 사용하는 DNA coding 방법을 이용하여 numeric 패턴인식을 수행하였다. DNA coding 방법과 GA의 성능을 비교 평가하기 위해서 selection, crossover, mutation 등의 GA연산자를 DNA coding에 동일하게 적용하였다. 실험결과, DNA coding 방법은 GA보다 효과적으로 패턴인식을 수행하였다. GA에 비해 DNA coding 방법의 장점은 스트링의 길이가 가변적이고 해의 중복성을 가지며, 4가지 염기를 이용하기 때문에 해 표현이 다양함을 가지고 있다.

Adaptive Prediction for Lossless Image Compression

  • Park, Sang-Ho
    • 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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    • 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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    • pp.169-172
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    • 2005
  • Genetic algorithm based predictor for lossless image compression is propsed. We describe a genetic algorithm to learn predictive model for lossless image compression. The error image can be further compressed using entropy coding such as Huffman coding or arithmetic coding. We show that the proposed algorithm can be feasible to lossless image compression algorithm.

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DNA 코딩방법과 GA 코딩방법의 패턴인식 성능 비교에 관한 연구 (Performance Comparison on Pattern Recognition Between DNA Coding Method and GA Coding Method)

  • 백동화;한승수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.383-386
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    • 2002
  • In this paper, we investigated the pattern recognition performance of the numeric patterns (from 0 to 9) using DNA coding method. The pattern recognition performance of the DNA coding method is compared to the that of the GA(Genetic Algorithm). GA searches effectively an optimal solution via the artificial evolution of individual group of binary string using binary coding, while DNA coding method uses four-type bases denoted by A(Adenine), C(Cytosine), G(Guanine) and T(Thymine), The pattern recognition performance of GA and DNA coding method is evaluated by using the same genetic operators(crossover and mutation) and the crossover probability and mutation probability are set the same value to the both methods. The DNA coding method has better characteristics over genetic algorithms (GA). The reasons for this outstanding performance is multiple possible solution presentation in one string and variable solution string length.

Wavelet-Based Fuzzy Modeling Using a DNA Coding Method

  • Joo, Young-Hoon;Lee, Veun-Woo
    • International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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    • 제3권1호
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    • pp.121-126
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    • 2003
  • In this paper, we propose a new wavelet-based fuzzy modeling using a DNA coding method. Generally, it is well known that the DNA coding method is more diverse in the knowledge expression and better in the optimization performance than the genetic algorithm (GA) because it can encode more plentiful genetic informations based on the biological DNA. The proposed method can construct a fuzzy model using the wavelet transform, in which the coefficients are identified by the DNA coding method. Thus, we can effectively get the fuzzy model of the nonlinear system by using the advantages of both wavelet transform and DNA coding method. In order to demonstrate the superiority of the proposed method, it is compared with modeling method using the conventional GA.

유전자 알고리즘을 이용한 이동로봇의 지능제어 (An Intelligent Control of Mobile Robot Using Genetic Algorithm)

  • 한성현
    • 한국공작기계학회논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.126-132
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    • 2004
  • This paper proposed trajectory tracking control based on genetic algorithm. Trajectory tracking control scheme are real coding genetic algorithm(RCGA) and back-propagation algorithm(BPA). Control scheme ability experience proposed simulation. Stable tracking control problem of mobile robots have been studied in recent years. These studies have guaranteed stability of controller, but the performance of transient state has not been guaranteed. In some situations, constant gain controller shows overshoots and oscillations. So we introduce better control scheme using real coding genetic algorithm and neural network. Using RCGA, we can find proper gains in several situations and these gains are generalized by neural network. The generalization power of neural network will give proper gain in untrained situation. Performance of proposed controller will verity numerical simulations and the results show better performance than constant gain controller.

유전적 알고리즘을 이용한 동화상의 영역분할 부호화 방법 (A Moving Picture Coding Method Based on Region Segmentation Using Genetic Algorithm)

  • 정남채
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.32-39
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    • 2009
  • 동화상의 부호화 효율향상을 위하여 유전적 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)을 이용하여 영역 분할하는 방법을 제안한다. 유전적 알고리즘은 함수치만을 이용하여 큰 탐색공간으로부터 최적의 조합을 축차적으로 찾아내는 방법이다. 이동추정과 영역분할을 동시에 진행함으로써, 이동 벡터를 화면내의 작은 블록이나 화소의 각각에 할당하고, 그것을 부호화 정보량과 신호 대 잡음비의 관계로부터 최적화 문제로 변환할 수 있다. 즉, 이동보상예측 부호화에는 영역분할과 이동 추정은 서로 밀접하게 관계되어 있다. 이것은 부호량과 S/N비를 최적화하는 것으로서 화면 속의 각 블록에서 이동 벡타를 최적의 상태로 배치하는 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 최적인 영역분할 결과를 얻기 위하여 GA의 데이터형과 그 데이터의 처리 방법에 대해서 검토하였다. 또한, 테스트 화상을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 제안 방법의 유효성을 확인하였다.

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DNA 코딩 기법을 이용한 웨이브렛 기반 퍼지 모델링 (Wavelet-Based Fuzzy Modeling Using a DNA Coding Method)

  • 주영훈;이영우;유진영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.737-742
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    • 2003
  • 본 논문에서는 DNA 코딩 방법을 이용하여 새로운 웨이블렛 기반 퍼지 모델링 방법을 제안한다. DNA 코딩 방법은 기존의 유전 알고리즘에 비해 지식 표현에 있어서 더 다양하고, 최적화 수행에 있어서 더 좋다고 알려져 있다 그 이유는 DNA 코딩 방법은 생물학적 DNA에 기반하여 더 풍부한 유전 정보를 암호화할 수 있기 때문이다. 제안한 방법은 웨이블렛 변환 기법을 사용함으로써 퍼지 모델을 생성한다. 여기서, 계수들은 DNA 코딩 방법을 이용하여 동정된다. 즉, 웨이블렛 변환과 DNA 코딩 방법의 장점들을 사용함으로써 더 좋은 퍼지 모델을 생성한다. 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해서 기존지 유전알고리즘과 그 결과를 비교한다.

Fuzzy Model Identification for Time Series System Using Wavelet Transform and Genetic DNA-Code

  • Lee, Yeun-Woo;Kim, Jung-Chan;Joo, Young-Hoon
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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    • pp.322-325
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    • 2003
  • In this paper, we propose n new fuzzy model identification of time series system using wavelet transform and genetic DNA code. Generally, it is well known that the DNA coding method is more diverse in the knowledge expression and better in the optimization performance than the genetic algorithm (GA) because it can encode more plentiful genetic information based on the biological DNA. The proposed method can construct a fuzzy model using the wavelet transform, in which the coefficients are identified by the DNA coding method. Thus, we can effectively get the fuzzy model of the nonlinear system by using the advantages of both wavelet transform and DNA coding method. In order to demonstrate the superiority of the proposed method, it is compared with modeling method using the conventional GA.

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An Optimum Selection of Dual Coding Subfield Pattern for Plasma Displays

  • Kwak, Dong-Chan;Kim, Choon-Woo
    • 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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    • 한국정보디스플레이학회 2003년도 International Meeting on Information Display
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    • pp.730-733
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    • 2003
  • Dual coding technique is one of the popular techniques to reduce the dynamic false contours on PDP. Subfield pattern is a key factor affecting the performance of dual coding technique. In this paper, an optimum subfield selection method based on genetic algorithm is proposed. Two types of string structures are defined to account for all the possible configurations of the dual coding subfield patterns. Genetic operators are proposed for optimization of dual coding subfield pattern. Quantitative measures to describe degrees of dynamic false contours and checkerboard patterns are defined. Experimental results indicate that dual coding subfield pattern that is determined by proposed method reduces dynamic false contours and checkerboard patterns.

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실수코딩 유전알고리즘을 이용한 모델 예측 제어 시스템 설계 (Model Predictive Control System Design with Real Number Coding Genetic Algorithm)

  • 방현진;박종천;홍진만;이홍기
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.562-567
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    • 2006
  • 모델 예측 제어 시스템은 이동 제어 구간에서 원하는 출력과 예측된 출력의 차이를 최소화하는 현재의 제어 입력을 적용하는 방식을 사용한다. 제약조건이 있는 경우이거나 비선형 시스템 문제의 경우는 주어진 함수를 최소화하는 최적화 문제를 풀기가 힘들다. 본 논문에서는 모델 예측 제어 시스템의 최적화 문제를 실수 코딩 유전 알고리즘을 이용하여 효율적으로 구할 수 있음을 보인다. 또한 실수코딩 유전알고리즘이 여러 가지 면에서 디지털코딩 유전알고리즘보다 더 자연스럽고 유리함을 모의실험을 통해 보인다.