• Economic and Environmental Geology
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• v.28 no.4
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• pp.425-431
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• 1995

Genetic algorithms are so named because they are analogous to biological processes. The model parameters are coded in binary form. The algorithm then starts with a randomly chosen population of models called chromosomes. The second step is to evaluate the fitness values of these models, measured by a correlation between data and synthetic for a particular model. Then, the three genetic processes of selection, crossover, and mutation are performed upon the model in sequence. Genetic algorithms share the favorable characteristics of random Monte Carlo over local optimization methods in that they do not require linearizing assumptions nor the calculation of partial derivatives, are independent of the misfit criterion, and avoid numerical instabilities associated with matrix inversion. An additional advantage over converntional methods such as iterative least squares is that the sampling is global, rather than local, thereby reducing the tendency to become entrapped in local minima and avoiding the dependency on an assumed starting model.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.43-44
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• 2014

본 논문에서는 유전알고리즘의 유전자형-표현형을 사용한 수정된 이진 입자군집최적화의 두 번째 버전을 소개한다. 첫 번째 버전의 수정된 이진 입자군집최적화는 위치 정보에 유전학의 표현형을 사용한 반면에 제안하는 버전은 유전학의 유전자형을 사용한다. 이진 정보만을 제공하는 표현형에 비해 연속 공간 전체를 탐색공간으로 제공하는 유전자형 정보를 사용하여 해 공간을 보다 넓은 공간으로 만들 수 있다. 10개의 실험 평가 함수에 실험한 결과, 두 번째 버전은 탐색 공간이 넓고 지역최적해가 많은 함수에서 우수한 결과를 보였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.26 no.4
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• pp.23-30
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• 2003

This study develops an efficient heuristic which is based on genetic approach for AGVs flow path layout problem. The suggested solution approach uses a algorithm to replace two 0-1 integer programming models and a branch-and-bound search algorithm. Genetic algorithms are a class of heuristic and optimization techniques that imitate the natural selection and evolutionary process. The solution is to determine the flow direction of line in network AGVs. The encoding of the solutions into binary strings is presented, as well as the genetic operators used by the algorithm. Genetic algorithm procedure is suggested, and a simple illustrative example is shown to explain the procedure.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.04a
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• pp.217-221
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• 1999

본 연구는 직렬생산시스템의 제공품(Work in Process Inventory)을 최소화하기 위하여 완충 저장시설의 최적소요 및 배분을 위한 시뮬레이션 모델의 개발이다. 이를 위하여 먼저 목표 생산률을 만족하기 위한 완충저장시설의 총소요산출을 위하여 적정설비배치를 고려한 완충저장시설의 수요 및 적정배분을 함께 고려한 혼합모델을 개발하였다. 먼저 목표생산률의 만족과 적정설비배치를 동시에 고려할 경우, 완충저장시설의 총소요산출을 위한 CAN-WIP 모델을 개발하고 이를 최적 배분하기 위하여 이진탐색(Binary Search)방법과 휴리스틱 방법인 Beam Search 방법을 사용하였다. 이를 기존의 시뮬레이션 모델 (FACTOR/AIM, AutoMod 등)을 사용하여 그 결과를 비교하였다. 이를 위한 전산프로그림을 개발하고 예제를 통하여 그 결과를 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.297-305
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• 1999

본 논문에서는 컴퓨터를 사용한 이진 위상 홀로그램의 설계시 요구되는 조합 최적화 문제(combinatorial optimization problem)를 유전자 알고리즘을 사용하여 해결하고자한다. 이진 위상 홀로그램의 설게는 출력 면에서 원하는 이미지를 생성하기 위하여 홀로그램의 각 셀에 이진 위상을 결정하는 것으로 최적화 문제로 귀착된다. 유전자 알고리즘을 이진 위상 홀로그램 설계에 효율적으로 적용하기 위하여 이차원 염색체 부호화 및 주기성을 고려한 교차 연산자등을 사용하면, 그 결과 홀로그램 설계시 요구되는 이차원 퓨리에 변환(Fourier transform)을 자연스럽고 효율적인 방법으로 수행할수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하여 구한 최적의 이진 위상 배열로 공간 빛 변조기(spatial light modulator, SLM)를 이용하여 광학적으로 이미지를 재생하고, 재생된 광학 이미지는 원하는 이미지와 거의 일치함을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1996.07b
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• pp.757-759
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• 1996

This paper proposes an application of artificial neural networks to the bus-bar separation in a substation for radial network operation. For the effective bus-bar operation, the insecurity index of transmission line load is introduced. For the radial network operation. the constraints of bus-bar switch is formulated in the performance function with the insecurity index. The determination of bus-bar switching is to find the states of 0 or 1 in the circuit breakers. In this paper, it is tested that the bus-bar separation of binary optimization problem can be solved by Hopfield networks with adequate manipulations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1996.07b
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• pp.890-892
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• 1996

This paper presents a method for optimal placement of series condenser in order to improve the power system transient stability using genetic algorithms(GAs). In applying GAs, this approach utilizes two kinds of strings, one is coded by a binary finite-length for the selection of lines to install series condenser, the other is coded by a real value for the determination of injected condenser capacitance. For the formulation. this paper considers multi-objective function which is the critical energy as decelerating energy in power systems and the total injected condenser capacitance. The proposed method is applied to 9-bus, 18-line, 3-machine model system to show its effectiveness in determining the locations to install series condenser and the series condenser capacitance to be injected, simultaneously.

• Proceedings of the Korean Powder Metallurgy Institute Conference
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• 2006.09a
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• pp.75-76
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• 2006

New PM route via bulk mechanical alloying is developed to fabricate the solid solution semi-conductive materials with $Mg_2Si_{1-x}Ge_x$ and $Mg_2Si_{1-y}Sn_y$ for 0 < x, y < 1 and to investigate their thermoelectric materials. Since $Mg_2Si$ is n-type and both $Mg_2Ge$ and $Mg_2Sn$ are p-type, pn-transition takes place at the specified range of germanium content, x, and tin content, y. Through optimization of chemical composition, solid-solution type thermoelectric semi-conductive materials are designed both for n-and p-type materials.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.180-181
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• 2018

본 논문에서는 JEM(Joint Exploration Model)의 부호화기 계산 복잡도 감소를 위한 CU 조기 결정 방법을 제시한다. 기존의 JEM 의 경우 현재 CU(Coding Unit)의 RDO(Rate Distortion Optimization)를 통한 최적의 예측 모드가 Merge SKIP 모드이고 BT(Binary Tree)의 깊이가 2 또는 3 이상일 때 CU 결정을 조기 종료한다. 제안하는 방법에서는 현재 CU 의 최적의 예측모드가 Merge SKIP 이고 BT 일 경우 통계적 분석을 통한 왜곡 값, CU 샘플 수, 시간적 계층 순서, 양자화 파라미터를 고려한 문턱 값을 이용하여 CU 를 조기 결정한다. 실험결과로써 제안하는 방법이 JEM 7.1 대비 Y, U, V 각각 평균 0.86%, 0.08%, 0.18%의 BD-rate 손실이 발생하고 평균 16% 부호화 속도를 개선시킨다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• v.11 no.2
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• pp.99-107
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• 2022

Urban Air Mobility (UAM) such as a drone taxi is one of the future transportations that have recently been attracting attention. Along with the construction of an urban terminal, an accurate landing system for UAM is also essential. However, in urban environments, reliable Global Navigation Satellite Systems (GNSS) signals cannot be received due to obstacles such as high-rise buildings which causes multipath and non-line of sight signal. Thus, the positioning result in urban environments from the GNSS signal is unreliable. Consequently, we propose the Ultra-Wideband (UWB) network to assist the soft landing of UAM on a vertiport. Since the positioning performance of UWB network depends on the layout of UWB anchors, it is necessary to optimize the layout of UWB anchors. In this paper, we propose a two-steps genetic algorithm that consists of binary genetic algorithm involved multi objectives fitness function and integer genetic algorithm involved robust solution searching fitness function in order to optimize taking into account Fresnel hole effects.