• 한국통신학회논문지
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• 제34권2C호
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• pp.217-225
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• 2009

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 포함한 다중 반송파 시스템에서 발생하는 PAPR(Peak-to-Average Power Ratio)을 감소시키기 위해 특정 톤 위치에 새로운 톤을 삽입하는 톤 삽입 기법은 성상도를 확장하여 평균 신호전력 대비 최대 신호 전력을 감소시키는 기법이다. 이러한 톤 삽입 기법은 최적의 PAPR 저감 성능을 얻기 위한 삽입 톤 결정을 위해 많은 탐색 연산량을 필요로 함과 동시에 높은 전력상승의 문제를 야기하는 반면, 전력상승을 고려하여 삽입 톤을 결정하면 사용 가능한 톤 삽입 신호가 제한됨에 따라 PAPR 저감 성능이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 기존의 톤 삽입 기법이 갖는 상충적인 목적들을 다목적 최적화 기법에 적용하여 PAPR 저감 성능과 전력상승을 절충하여 상호간의 유연한 조절이 가능한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 기법을 제안한다 모의 실험을 통하여 제안한 가중함 유전자 알고리즘 기반의 톤 삽입 방법은 PAPR과 전력상승의 문제를 사용자의 의사를 반영하는 가중치에 따라 적절하게 조절할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제5권4호
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• pp.597-605
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• 2010

This paper presents a contribution to parameter identification of a non-linear system using a new strategy to improve the genetic algorithm (GA) method. Since cost function plays an important role in GA-based parameter identification, we propose to improve the simple version of GA, where weights of the cost function are not taken as constant values, but varying along the procedure of parameter identification. This modified version of GA is applied to the induction motor (IM) as an example of nonlinear system. The GA cost function is the weighted sum of stator current and rotor speed errors between the plant and the model of induction motor. Simulation results show that the identification method based on improved GA is feasible and gives high precision.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권11호
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• pp.938-943
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• 2013

본 논문에서는 동적 스펙트럼 접근을 위한 유전자 알고리즘 기반 전송 매개변수 최적화 기법을 제안한다. 구체적으로는 전송 매개변수 최적화를 위해 다목적 적합도 함수를 단일 목적 적합도 함수들의 가중합으로 표현하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 주어진 전송 시나리오에 최적화된 전송 매개변수 값을 얻는다. 모의실험을 통하여 제안한 다목적 적합도 함수를 이용하여 주어진 시나리오에 따라 전송 매개변수를 최적화한 결과를 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.108-115
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• 2007

본 논문에서는 최적화 알고리즘의 속도를 향상시킬 수 있는 방안으로 설계자가 원하는 목적함수들의 수렴 범위를 Goal로 설정하여 최적화를 수행하는 GBNSGA(Goal-Pareto based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 많은 공학문제들은 하나의 목표치를 충족하는 해를 찾는 것이 아니라 다수 목적함수들을 충족하는 해를 찾는 것이 일반적이다 특히, 이러한 목적함수들은 서로 상충적인 관계를 갖는 경우가 대부분이기 때문에 모든 목적함수들을 만족하는 유일해를 찾는 것은 거의 불가능하다. 그 대안으로 일부 목적을 희생하며 설계에 부합되는 최적해를 찾는 파레토(Pareto) 방식의 최적화 알고리즘들에 대한 많은 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 파레토 기반의 최적화 알고리즘들의 성능 향상을 도모하기 위하여 설계자의 목적을 파레토 할당에 반영하는 GBNSGA를 제안하고, 그 성능을 NSGA와 weighted-sum 접근 방식과의 비교를 통해 그 우수성을 검증하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권6호
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• pp.197-208
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• 1999

This paper presents an operation sequence-based approach for determining machine cell layout in a cellular manufacturing environment. The proposed model considers the sequence of operations in evaluating the intercell and intracell movements. In this paper, design of cellular layout has an objective of minimization of total material flow among facilities, where the total material flow is defined as a weighted sum of both intercell and intracell part movements. The proposed algorithm is developed by using genetic algorithm and can be used to design an optimal cellular layout which can cope with changes of shop floor situation by considering constraints such as the number of machine cells and the number of machines in a machine cell.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.71-84
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• 1997

For many optimization problems where some of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computer simulation is one of the most effective means of studying such complex systems. Many, if not most, simulation optimization problems have multiple aspects. Historically, multiple aspects have been combined ad hoc to form a scalar objective function, usually through a linear combination (weighted sum) of the multiple attributes, or by turning objectives into constraints. The genetic algorithm (GA), however, is readily modified to deal with multiple aspects. In this paper we propose a MAGA (Multiple Aspects-based Genetic Algorithm) as an algorithm for finding the Pareto optimal set. We demonstrate its ability to find and maintain a diverse "Pareto optimal population" on two problems.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권4호
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• pp.143-151
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• 1996

The concept of cellular manufacturing is to decompose a manufacturing system into subsystems, which are easier to manage than the entire manufacturing system. The objective of cellular manufacturing is to group parts with similar processing requirements into part families and machines into cells which meet the processing needs of part families assigned to them. This paper presents a methodology for cell formation based on genetic algorithm which produces improved cell formation in terms of total moves, which is a weighted sum of both intercell moves and intracell moves. A sample problem is solved for two, three and four cells with an approach based on genetic algorithms.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.314-322
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• 2007

본 논문에서는 CR(Cognitive Radio)을 위해 사용자에게 최적의 통신 시스템 구성 변수들을 할당하기 위한 새로운 최적화 알고리즘인 GBNSGA(Goal-Pareto Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 다중모드 선택적 CR 통신을 위해 사용되는 cognitive 엔진은 Mitola가 제안한 cognition 싸이클의 많은 논리 연산과정이 필요하다는 단점을 보완하기 위하여 일반적으로 유전자 알고리즘 기반의 접근 방식이 사용되고 있다. 본 논문에서는 cognitive 엔진의 효율적인 구동을 위하여 파레토(Pareto) 기반의 최적화 알고리즘인 NSGA(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)와 사용자 서비스의 요구사항을 goal로 설정하는 GP(Goal Programming)을 결합한 새로운 최적화 방법으로 GBNSGA를 제안하였으며, 시뮬레이션 수행을 통해 제안된 알고리즘이 요구사항에 적합한 다양한 해를 제공하고 최적화 수렴속도가 빠르다는 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제21권5호
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• pp.188-202
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• 2004

This research was designed to investigate biomechanical aspects of the evolution based on the hypothesis of dynamic cooperative interactions between the locomotion pattern and the body shape in the evolution of human bipedal walking The musculoskeletal model used in the computer simulation consisted of 12 rigid segments and 26 muscles. The nervous system was represented by 18 rhythmic pattern generators. The genetic algorithm was employed based on the natural selection theory to represent the evolutionary mechanism. Evolutionary strategy was assumed to minimize the cost function that is weighted sum of the energy consumption, the muscular fatigue and the load on the skeletal system. The simulation results showed that repeated manipulations of the genetic algorithm resulted in the change of body shape and locomotion pattern from those of chimpanzee to those of human. It was suggested that improving locomotive efficiency and the load on the musculoskeletal system are feasible factors driving the evolution of the human body shape and the bipedal locomotion pattern. The hypothetical evolution method employed in this study can be a new powerful tool for investigation of the evolution process.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.1-6
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• 2009

많은 양의 데이터로부터 유용성있는 정보의 추출, 진단 및 예후에 대한 결정, 질병 치료의 응용 등은 바이오 인포머틱스(Bioinformatics)분야에서 매우 중요한 문제들이다. 본 논문에서는 암진단시스템에 적용하기위해 support vector machine을 위한 weogjted lernel fuction과 빠른 수렴성과 좋은 분류성능을 갖는 학습방법을 제안하였다. 제안된 kernel function에서 기본적인 kernel fuction의 weights는 암진단 학습단계에서 결정되고 분류단계에서 파리미터로 사용된다. 대장암 데이터와 같은 임상 데이터에 대한 실험결과에서 제안된 방법은 기존의 다른 kernel fuction들 보다 더 우수하고 안정적인 분류성능을 보여주었다.