• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.129-135
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• 2024

이 연구에서는 MAP-Elites 알고리즘의 연속 최적화 성능을 향상한 새로운 접근법을 제안한다. 기존의 자기 참조 MAP-Elites 알고리즘은 차분 진화 알고리즘의 "DE/rand/1/bin" 연산자를 사용했는데, 이 연산자는 회전 불변이 아니라서 각 변수 간의 상관관계가 높은 경우 성능이 감소하는 문제가 존재한다. 제안하는 알고리즘은 "DE/rand/1/bin" 연산자 대신에 "DE/current-to-rand/1" 연산자를 사용한다. 이 연산자는 회전 불변성을 가지므로 각 변수 간의 상관관계가 높은 분리 불가능 최적화 문제에서도 강건한 성능을 보장할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 비교 알고리즘들에 비해 높은 성능을 발휘함을 확인했다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권5호
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• pp.355-361
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• 2008

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.19-24
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• 2018

IMS는 모바일 사용자에게 IP 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 프레임워크이다. 분산 제어기를 통하여 플로우 처리를 수행하기 할 수 있는 IMS 기반 시그널링 플랫폼의 구성은 새로운 진화적 접근 방식으로 다양한 멀티미디어 서비스들의 신뢰성 및 QoS를 보장하기 위하여 필요하다. SDN은 분산 및 동적 그리고 고비용적인 아키텍처이며, 오늘날의 응용 프로그램을 위한 고대역폭 및 동적인 특성에 적합하도록 노력하고 있다. SDN은 제어 평면이 데이터 평면과 통신할 수 있는 방법을 요구한다. 이러한 방법들 중 하나는 OpenFlow이며, 이는 원격 SDN 제어기를 사용하여 네트워크 자원을 관리하는 대표적인 표준 프로토콜 및 인터페이스이다. 본 논문에서는 SDN 기술을 IMS 아키텍처와 통합하기 위한 직관한 방법을 제안한다. 따라서 기존 텔레콤 통화 서비스를 관리하는 IMS 기반 신호 플랫폼을 통하여, OpenFlow를 사용하여 플로우 처리를 수행하는 결합된 아키텍처 모텔을 제안하고 구축한다. 또한, 제안 구조로부터 얻은 적절한 실험 결과들을 설명한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.293-298
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• 2014

RDF 데이터의 변경 내용을 탐지하고 이해하는 것은 데이터 웹의 진화 프로세스, 동기화 시스템, 버전 관리 시스템에서 매우 중요한 역할을 한다. 하지만 현재의 연구들은 대용량 데이터를 고려하지 않거나 정확하게 변경 내용을 탐지하지 못한다는 점에서 여전히 미흡하다. 본 논문에서는 대용량 데이터의 처리, 분석을 위해 여러 분야에서 사용되는 맵리듀스 프레임워크 기반의 확장가능하며 효과적인 변경 탐지 기법을 제안한다. 특히, RDF 데이터의 공노드를 비교하는 구조적인 변경 탐지에 초점을 둔다. 이를 위해, 두 개의 맵리듀스 작업으로 이루어진 방법을 사용한다. 첫 번째 작업에서는 공노드에 부여된 내부 아이디가 같은 트리플들을 그룹화하여 공노드에 연결된 경로를 계산한다. 두 번째 작업에서는 같은 경로를 가지는 트리플들을 그룹화하여 헝가리안 메소드를 이용하여 공노드 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 더 정확하고 효과적임을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.603-608
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• 2008

본 논문에서는 주가의 일별 시가, 종가, 최고가, 최저가를 예측하기 위한 퍼지모델을 제안한다. 주가는 시장의 여러 경제 변수에 의존하므로 주가예측 모델의 입력변수를 선택하는 것은 쉽지 않은 일이다. 이와 관련하여 많은 연구가 있지만 정답이 있는 것은 아니다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 주가 움직임 자체에 주목하는 스틱차트의 기술적 분석에 이용되는 정보를 퍼지규칙의 입력변수로 선택한다. 퍼지규칙은 사다리꼴 멤버쉽함수로 이루어진 전건부와 비선형 수식의 후건부로 구성된다. 최적의 퍼지규칙으로 구성된 퍼지모델을 찾아내기 위해 차분진화가 사용된다. 본 논문에 제안된 방법은 수치 예를 통해 다른 방법과의 비교로 타당성이 검토되며 KOSPI(KOrea composite Stock Price Index) 일별 데이터를 사용, 주가예측 퍼지모델을 구축하고 신경회로망 모델과 비교, 검토된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.347-352
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• 2013

임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권8호
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• pp.731-742
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• 2007

다양한 환경에 배치될 수 있고, 예상치 못한 상황에 자주 접할 수 있는 지능형 서비스 로봇의 경우에는 처할 수 있는 환경과 상황을 모두 예측하여 로봇 내부에 필요한 기능을 모두 가지고 있기 어렵다. 로봇에게 환경에 맞는 필요한 기능만 내부에 가지고 있을 수 있게 하고, 필요에 따라 새로운 기능을 획득할 수 있도록 지원해 주기 위한 기반 기술인 컴포넌트 저장소가 본 논문의 주제이다. 이 저장소를 실제 로봇 플랫폼에 적용 실험 해 온 결과, 로봇이 일일이 외부 저장소들을 접근함에 따라 필요한 컴포넌트의 검색 및 획득의 성능이 저하된다는 문제와, 가용한 컴포넌트 저장소가 늘어감에 따라 확장성, 공유성 문제가 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 분산된 컴포넌트 저장소들을 컴포넌트의 기능적인 측면에 따라 논리적인 그룹으로 묶은 셀 기반의 진화적인 컴포넌트 저장소를 개발하였다. 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 셀 기반의 저장소를 이용하여 로봇이 분산된 저장소를 일일이 물리적으로 접근하는 것이 아니라 논리적으로 투명하게 접근을 할 수 있도록 지원한다. 또한, 로봇 컴포넌트/애플리케이션 개발자들이 자신의 접근 가능한 저장소를 변경하면 전체 저장소 시스템에 반영되어 다른 개발자들이나 로봇이 사용할 수 있게 해 주는 컴포넌트의 투명한 공유를 지원한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.395-408
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• 2020

본 연구논문은 북부아프리카의 알제리에 위치한 하천유역에서 다중선행일 유출량의 예측을 위하여 진화적 최적화기법과 k-fold 교차검증을 결합한 세 개의 서로 다른 기계학습 접근법 (인공신경망, 적응 뉴로퍼지 시스템, 그리고 웨이블릿 기반 신경망)을 개발하고 적용하는 것이다. 인공신경망과 적응 뉴로퍼지 시스템은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), correlation coefficient (R), 그리고 peak flow criteria (PFC) 의 네 개의 통계지표를 기반으로 하여 모형의 훈련 및 테스팅 결과 유사한 모형수행결과를 나타내었다. 웨이블릿 기반 신경망모형은 하루선행일 테스팅의 결과 RMSE = 8.590 ㎥/sec 과 PFC = 0.252로 분석되어서 인공신경망의 RMSE = 19.120 ㎥/sec, PFC = 0.446 과 적응 뉴로퍼지 시스템의 RMSE = 18.520 ㎥/sec, PFC = 0.444 보다 양호한 결과를 나타내었고, NSE와 R의 값도 웨이블릿 기반 신경망모형이 우수한 것으로 나타났다. 그러므로 웨이블릿 기반 신경망은 알제리 세이보스 하천에서 다중선행일의 예측을 위하여 효율적인 도구로 사용할 수 있다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제40권
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• pp.387-411
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• 2007

고대 DNA분석은 인류학, 고고학, 생물학자뿐만 아니라 대중의 관심사가 될 정도로 점차 중요성이 강조되고 있다. 고고학자와 생물학자는 인류의 기원과 집단의 이주, 민족의 형성 그리고 고대인의 질병과 매장문화를 규명하는데 있어 고대 DNA분석을 접목하고 있으며, 이미 멸종된 동물의 계통진화학적인 연구에도 이를 활용하고 있다. 고대 DNA분석의 새로운 전기가 마련된 계기는 고대 시료에서 추출되는 미량의 DNA 증폭을 가능하게 한 종합효소연쇄반응(Polymerase chain reaction, PGR)법이 개발되면서였다. 그러나 고대 DNA는 탈아미노화나 절편화 등의 분자 손상 정도가 심한데 이것은 PCR에서 중합효소의 정확한 DNA 증폭을 방해하는 요인으로 작용한다. 시토신이 탈아미노화되어 우라실을 형성하는 것은 DNA의 염기치환오류를 일으킬 수 있으며, 이런 현상은 증폭 과정에서 고유의 염기서열에 대한 고정치환($C{\rightarrow}T$, $G{\rightarrow}A$)을 유도하게 된다. 또한 대부분의 고대시료는 외부 오염물에 노출되어 있는데, 특히 외부 DNA의 오염은 고대 DNA의 염기서열을 결정함에 있어서 부정확한 결과를 도출시키는 심각한 문제를 초래하곤 한다. 이와 같이 고대 시료는 오랜 기간 동안 자연 분해과정과 다양한 오염물질에 노출되어 있어 그 훼손 정도가 심한 것이 일반적이다. 고대 DNA 연구에 있어서 많은 생화학적 손상과 외부 DNA의 오염을 극복하기 위해서는 보통의 분자생물학적인 방법과 기준보다 더욱더 엄격한 검증 절차에 의하여 연구가 진행되어야 하며, 연구 결과의 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 따라서 본 글에서는 고대 DNA의 손상과 오염물질에 의한 부정확한 염기서열결정과 오류를 보정하고 예방할 수 있는 연구 기준과 실험적 절차를 설명하고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제39권1호
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• pp.89-99
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• 2019

이 연구는 중학교 '진화' 단원을 디지털 교재로 개발하여 학생들의 진화 개념 형성과 학습에 대한 흥미에 효과가 있는지 알아보고자 하였다. 오랜 시간에 의한 생물의 변화를 설명하는 생물 진화에 대한 설명은, 많은 내용을 다양하게 제공할 수 있고, 영상을 제작하고 편집할 수 있으며, 어려운 개념을 재미있게 제공할 수 있는 디지털 교과서가 서책형 교과서를 통해 이루어질 때 효과적일 수 있다. 연구를 위해 먼저 5E 순환학습 모형을 기반으로 전자책 저작 도구인 iBooks Author를 활용하여, 4차시로 구성된 진화수업을 만들었다. 개발한 디지털 교재의 효과 검증을 위해 서책형 수업과 디지털 교과서를 활용한 수업을 비교했다. 서책형 교재를 통한 수업과 디지털 교재를 활용한 수업 모두 진화 개념 형성에 유의미한 효과를 보였으나 생명 과학 흥미도와 진화 흥미도는 디지털 교재 수업 집단에서만 유의미하게 증가하였다. 또한 학생을 유형별로 나누어 디지털 교과서 효과를 확인한 결과 디지털 리터러시에 따라 스마트 기기에 친숙한 그룹이 수업에 더 적극적이었고 흥미가 높았다. 개발된 디지털 교재의 만족도 역시 디지털 리터러시가 높은 그룹에서 긍정적인 점수를 나타냈다. 이 연구 결과는 진화 영역 디지털 교재 개발은 어려운 진화 개념을 쉽고 재미있게 접근할 수 있는 수업 도구가 될 수 있음을 알려준다.