• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권3호
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• pp.249-255
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• 2024

Advancements in deep learning have enhanced vision-based aggregate analysis. However, further development and studies have encountered challenges, particularly in acquiring large-scale datasets. Data collection is costly and time-consuming, posing a significant challenge in acquiring large datasets required for training neural networks. To address this issue, this study introduces a simulation that efficiently generates the necessary data and labels for training neural networks. We utilized a genetic algorithm (GA) to create optimized lists of aggregates based on the specified values of weight and particle size distribution for the aggregate sample. This enabled sample data collection without conducting sieving tests. Our evaluation of the proposed simulation and GA methodology revealed errors of 1.3% and 2.7 g for aggregate size distribution and weight, respectively. Furthermore, we assessed a segmentation model trained with data from the simulation, achieving a promising preliminary F1 score of 78.18 on the actual aggregate image.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1215-1227
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• 2002

본 논문은 최단 경로 라우팅 문제의 해결을 위한 새로운 방식의 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 가변길이(variable-length) 염색체(chromosome) 구조와 그에 따른 유전자 부호화(genes coding) 기법을 설계하고, 부분 염색체(partial-chromosome)를 교환하는데 있어서 교차점(crossing-site)에 의존성이 없는 교배(crossover) 기법과 개체군(population)의 다양성(diversity)을 유지하는 돌연변이(mutation) 기법을 개발한다. 또한, 모든 부적합(infeasible) 염색체를 간단하게 치료할 수 있는 복구 함수(repair function)를 제안한다. 제안 교배 기법과 돌연변이 기법의 상호 동작은 제안 알고리즘이 개체군의 다양성을 유지하면서 해-표면(solution-surface)을 효과적으로 탐색할 수 있도록 하여 해의 최적성(optimality) 및 수렴(convergence) 속도의 향상을 도모한다. 제안 알고리즘에 의해 계산된 경로의 최적성은 유전자 알고리즘을 이용하는 기존의 알고리즘보다 우수하고, 수렴 속도도 빠르다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 대부분의 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 유전자 알고리즘 기반의 최단 경로 라우팅 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권12호
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• pp.1296-1302
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• 2012

본 논문에서는 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 이중대역 다이폴 배열(dipole array) 안테나의 설계 및 최적화 문제에 대해서 고찰하였다. 다이폴로 구성된 이중대역, 개구면 공유형 선형 배열은 4 GHz와 9.5 GHz에서 동작하도록 설계하였다. 또한, 다이폴의 전류 분포는 모멘트 기법(method of moment)을 이용하여 계산되었으며, 계산 과정에서 다이폴 간 상호 결합(mutual coupling)을 고려하였다. 두 공진 주파수 대역에서 낮은 부엽 준위를 도출하기 위해서 비주기 다이폴 배열 설계에 유전 알고리즘을 적용하였고, 최적 설계된 이중대역 다이폴 배열 안테나는 4 GHz와 9.5 GHz에서 각각 -15.7 dB, -17 dB로 낮은 PSL 특성을 나타내었다. 또한, 이 결과를 상용 시뮬레이션 결과와 비교 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.45-52
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• 2012

감염된 미생물에서 유래한 단백질 펩타이드가 HLA에 결합하여 숙주의 세포표면에 제시되면, T 세포가 이를 인식하여 면역반응을 유발함으로써 감염원을 제거하게 된다. HLA와 펩타이드간의 결합이 안정적일수록 T 세포반응이 강하게 일어나 효율적으로 감염원을 제거할 수 있다고 알려져 있다. 따라서 특정 HLA에 안정적으로 결합할 수 있는 펩타이드(HLA binder)를 찾아낼 수 있다면 감염질환이나 암의 예방을 위한 펩타이드 백신의 개발에 활용될 수 있다. 그런데 HLA는 매우 다형하기 때문에 하나의 집단 내에서도 어느 정도의 빈도를 가지는 대립유전자의 수가 매우 많다. 따라서 이들 모든 대립유전자들에 대해 가능한 펩타이드조합을 제작한 후 직접 실험을 통해 안정적으로 결합하는 펩타이드를 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 이를 극복하기 위하여 특정 HLA에 안정적으로 결합하는 펩타이드를 예측하는 정보전산적인 방법이 최근 개발되어 왔다. 이들 방법을 통해 제시된 펩타이드에 대해서만 직접 생물학적 실험을 시행함으로써 연구자는 검증해야 할 후보 펩타이드의 수를 현격히 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 HLA 결합 펩타이드 예측을 위해 기계학습을 이용한 방법을 소개할 뿐만 아니라, 지금까지 HLA 결합 펩타이드 예측에 시도된 적이 없는 '지식기반 유전자 알고리즘(knowledge-based genetic algorithm)'이라는 새로운 모델을 제시하고자 한다. 이것은 유전자알고리즘(GA)에 기반한 것이었지만 전문가 지식을 접목함으로써 GA보다 더 향상된 성능으로 한국인에 흔한 HLA에 결합하는 펩타이드를 예측하였다. 뿐만 아니라 이것은 결합하는 펩타이드의 규칙을 한국인에 흔한 HLA 대립유전자에 대하여 추출해 줄 수 있는 새로운 방법이었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1049-1060
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• 2009

국내 금융시장의 변동성의 확대는 개인투자자들의 직접투자를 어렵게 만들면서 펀드를 통한 간접 투자 비중을 증가시켰다. 본 연구의 목적은 여러 가지 형태의 펀드 중에서도 인덱스펀드를 바탕으로 초과수익을 추구하는 인핸스드 인덱스 펀드 모델을 구축하는데 있다. 유전자알고리즘을 활용하여 인덱스펀드 관리를 위한 포트폴리오 최적화 모델을 제안하고, 이렇게 얻은 인덱스펀드의 수익에 초과수익을 얻을 수 있도록 기준지수의 일별 거래대금과 종가를 활용하였다. 실증분석 결과 본 연구의 제안모델은 코스피 200의 움직임을 잘 반영하고 있으며, 이를 활용한 전략은 순수 인덱스펀드에 의한 단순매수 후 보유 전략보다 적절한 개수의 종목을 편입시킨다면 높은 수익률을 가져다줌을 알 수 있었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.587-599
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• 1995

This paper proposes a method for pattern recognition using spectral analysis and a hybrid genetic-neural-fuzzy networks. The feature vectors using spectral analysis on contour sequences of 2-D images are extracted, and the vectors are not effected by translation, rotation and scale variance. A combined model using the advantages of conventional method is proposed, those are supervised learning BP, global searching genetic algorithm, and unsupervised learning fuzzy c-method. The proposed method is applied to 10 aircraft recognition to confirm the performance of the method. The experimental results show that the proposed method is better accuracy than conventional method using BP or fuzzy c-method, and learning speed is enhanced.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2005년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.371-374
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• 2005

We accomplished optimization for pump and treat (P&T) designs in consideration of degradation processes such as retardation and biodegradation, which are significant for contaminant fate in hydrogeology. For more desirable remediation, optimal pumping duration and minimum pumping rate constraint problems are studied. After a specific P&T duration, it replaces the P&T with the enhanced natural attenuation (ENA), which induces aerobic biodegradation by maintaining oxygen concentration. The design in this strategy carries out the optimization for the number and locations of oxygen injection wells.

• 산업공학
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• 제12권1호
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• pp.94-101
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• 1999

The set covering(SC) problem is the problem of covering all the rows of an $m{\times}n$ matrix of ones and zeros by a subset of columns with a minimal cost. It has many practical applications of modeling of real world problems. The SC problem has been proven to be NP-complete and many algorithms have been presented to solve the SC problem. In this paper we present hybrid simulated annealing(HSA) algorithm based on the Simulated Annealing(SA) for the SC problem. The HSA is an algorithm which combines SA with a crossover operation in a genetic algorithm and a local search method. Our experimental results show that the HSA obtains better results than SA does.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권5호
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• pp.85-94
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• 2008

RFID 리더는 근접한 거리에 위치하고 있는 리더들과 같은 주파수 혹은 인접한 주파수 대역을 사용할 경우 서로 간섭을 일으킨다. 이는 리더간 충돌을 야기하여 태그의 정보를 올바로 인식하지 못하게 한다. 따라서 이런 리더간의 충돌을 방지하기 위해 RFID 국제 표준이 규정되고 논문들이 발표되고 있다. 리더간의 간섭은 간섭을 일으키는 리더간의 거리, 사용하는 주파수 대역과 밀접하게 관련되어 있다. 하지만 기존의 RFID 리더충돌 방지 알고리즘은 리더간 간섭에 큰 영향을 미치는 리더의 위치에 대한 고려 없이 리더 충돌시 주파수를 옮기거나 TDM(Time Division Multiplex)을 기반으로 충돌 확률에 따라 프레임의 크기를 변경하여 리더의 충돌을 줄인다. 본 논문에서는 좀 더 효과적으로 리더 충돌을 방지하기 위해 리더의 위치를 반영하는 2차원 유전자를 사용한 유전자 알고리즘을 제안한다. 2차원의 유전자를 사용하여 진화 연산을 수행함으로써 리더간 간섭에 영향을 미치는 리더의 위치 정보를 효과적으로 활용한다. 따라서 효과적으로 리더 충돌을 줄일 수 있도록 최소한의 간섭을 갖는 최적의 채널 할당을 찾을 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘내의 교정(Repair)연산을 통해 모든 리더가 안정적으로 태그를 인식할 수 있도록 한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제25권2호
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• pp.239-268
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• 2007

This paper deals with optimal stacking sequence design of laminate composite structures. The stacking sequence optimisation of laminate composites is formulated as a combinatorial problem and is solved using Simulated Annealing (SA), an algorithm devised based on inspiration of physical process of annealing of solids. The combinatorial constraints are handled using a correction strategy. The SA algorithm is strengthened by embedding Tabu search in order to prevent recycling of recently visited solutions and the resulting algorithm is referred to as tabu embedded simulated Annealing (TSA) algorithm. Computational performance of the proposed TSA algorithm is enhanced through cache-fetch implementation. Numerical experiments have been conducted by considering rectangular composite panels and composite cylindrical shell with different ply numbers and orientations. Numerical studies indicate that the TSA algorithm is quite effective in providing practical designs for lay-up sequence optimisation of laminate composites. The effect of various neighbourhood search algorithms on the convergence characteristics of TSA algorithm is investigated. The sensitiveness of the proposed optimisation algorithm for various parameter settings in simulated annealing is explored through parametric studies. Later, the TSA algorithm is employed for multi-criteria optimisation of hybrid composite cylinders for simultaneously optimising cost as well as weight with constraint on buckling load. The two objectives are initially considered individually and later collectively to solve as a multi-criteria optimisation problem. Finally, the computational efficiency of the TSA based stacking sequence optimisation algorithm has been compared with the genetic algorithm and found to be superior in performance.