본 논문에서는 유전 알고리즘의 성능 향상을 위해 교배(Crossover) 기법의 중요 매개변수인 교배 교차점(Crossover Point)의 수를 개체군(Population)의 진화 과정 중에 적응적으로 변화 할 수 있는 자기-적응형(Self-Adaptive) 교배 기법을 제안한다. 이를 위해 제안 교배 기법은 전체 개체군을 다수개의 작은 개체군들로 군집화(Grouping)하여 일차적으로 서로 다른 교차점을 갖는 교배 기법을 적용시키고, 그 후 각 군집의 개체(Individual)들의 선택률을 기반으로 군집들간의 경쟁을 수행한다. 이는 유전 알고리즘이 개체군의 진화 과정 중에 문제에 적합한 교차점을 갖는 교배 기법을 적응적으로 사용할 수 있도록 한다. 또한 제안 교배 기법은 진화 과정 중에 교차점이 지속적으로 변화되므로 알고리즘 초반에는 높은 탐색 능력을 보유하게 되고 후반에는 높은 부분-해(Building-Block) 보존 능력을 지니게 되어, 최적 해(Optimal Solution)로의 수렴 능력이 향상된다. Deceptive 문제를 통해 제안 자기-적응형 교배 기법과 기존 (고정 교차점) 교배 기법의 성능을 비교 하였으며, 실험 결과로부터 제안 교배의 성능 우위를 확인하였다.
본 연구는 충매화인 백합나무의 구조적 생리적 특성을 활용하여 인공교배 시 교배봉투 설치 과정의 생략이 가능한지 여부를 판단하기 위해 수행되었다. 이를 위해 1) 자연 상태(open-pollination)의 비교구, 2) 생식기관(꽃잎, 수술)을 제거하지 않고 교배봉투만 설치(self-pollination), 3) 생식기관만 제거하고 방치, 4) 생식기관 제거 및 인공수분을 실시 후 교배봉투 설치, 5) 생식기관 제거 및 인공수분 실시 후 교배봉투를 씌우지 않는 5 가지의 교배처리를 하였다. 시험결과, 생식기관을 제거하지 않고 교배봉투만 설치한 2번 처리구에서는 충실종자가 전혀 만들어지지 않아 자연 상태에서 자가수분에 의해 종자가 결실될 확률은 매우 낮은 것으로 보인다. 생식기관만 제거하고 교배봉투를 씌우지 않은 3번 처리구의 충실종자 결실률은 0.2%로 통상적인 대규모 인공교배 시의 발생하는 오차수준 보다 매우 낮은 미미한 수준이었다. 생식기관을 제거하고 인공수분을 실시한 후 교배봉투를 씌운 4번 처리구와 씌우지 않은 5번 처리구 종자 충실률은 각각 27.9%와 24.0%로 나타나 인공수분 후 교배봉투를 씌우지 않아도 외부 화분의 유입에 의한 종자 결실률의 증가는 없는 것으로 보인다. 이상의 결과를 종합해 보면 백합나무에서는 대규모 인공교배 시 인공수분 후 교배봉투를 씌우는 과정을 생략해도 큰 무리가 없을 것으로 생각된다.
본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택되어진 교배와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건(이전 개체 중 최대값 $^*\;2$)에 만족한다면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택되어진다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 $A^*$와 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 방법을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 $A^*$ 알고리즘을 적용하여 출발지 노드로부터 중간 경로 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출하기 위한 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 경로 탐색 문제를 대상으로 실험한 결과, $A^*$ 알고리즘만을 이용한 경우보다 제안된 방법이 경로 탐색 문제에 있어서 최적화된 거리를 기반으로 경로를 탐색하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 ILM 교량의 특성상 압출 시 응력이 발생하며, 이러한 응력의 발생위치는 본구조물의 캔틸레버화가 되었을 시 나타나게 된다. 이러한 응력을 줄이기 위하여 ILM 교량의 기본설계 과정을 유전자 알고리즘 기법을 이용하여 단면의 형고에 변화를 주어 반복수행 함으로써 최적설계를 도출해 내는 연구를 수행하였다. 유전자 알고리즘을 통하여 교배를 시켜서 세대가 올라갈수록 모멘트는 줄어들고 목적함수는 올라가는 진행 과정을 보여 줌으로써 최적화 과정을 표현하였고, 단면의 형고를 바꿔 줌으로써 ILM 교량의 최적화를 확인할 수가 있었다. 본 연구에서 수행한 유전자 알고리즘을 이용한 최적화 방법을 보여주려고 한다.
예비구조설계에서는 구조시스템 대안의 생성과 발전, 여러 방법과 대상에 따른 해석과 설계 다양한 요구조건과 구조적 특성을 고려한 여러 구조시스템 대안의 비교 및 선택 과정을 거친다. 그리고, 이러한 각 과정은 구조설계자의 경험적 지식을 바탕으로 하는 종합적인 사고와 판단에 따라서 단계적, 반복적으로 이루어진다. 그러므로, 예비구조설계에서는 정형화된 자료와 작어뿐 아니라 비정형화된 자료와 작업도 처리해야 한다. 따라서, 컴퓨터는 정형화된 자료와 작업을, 구조설계자는 비정형화된 자료와 작업을 직접 처리하고 이를 상호작용을 통하여 교환 및 지시하는 방식, 즉 구조설계자와 컴퓨터의 역할분담에 기초한 상호작용방식을 통하여 예비구조설계에 컴퓨터를 효율적으로 활용할 수 있을 것이다. 구조설계자와 컴퓨터의 역할분담에 기초한 상호작용을 원활히 지원하기 위해서는 구조시스템 대안의 기하학적 향상, 재료에 대한 자료를 효과적으로 제시할 수 있는 3차원 관점, 각 구조시스템 대안을 검토하고 비교하는 사항이 되는 다양한 요구조건에 대한 자료들을 관리하고 제시할수 있는 요구조건 관점이 필요하다. 그리고 예비 구조설계가 진행되어 온 과정, 방향, 설계의도등의 파악을 위한 바탕이 될 수 있는 작업과정관점, 구조시스템 대안 발전 관점이 필요하다. 예비구조설계의 프로세스 조절을 위한 상호작용을 효과적으로 지원하기 위해서는 컴퓨터가 수행 할 수 있는 정형화된 작업들을 예비구조설계의 진행순서인 구조시스템 대안의 생성과 발전, 구조시스템 대안의 해석과 설계, 구조시스템 대안의 선택에 따라서 나열하여 제시할 필요가 있다. 이를 통해서 구조설계자는 자신의 판단에 따라서 다음에 수행해야 할 작업을 결정하고, 그에 해당하는 정형화된 작업을 컴퓨터가 제시한 작업 중에서 선택하고 그 수행을 지시하여 자신의 경험적 지식과 설계의도에 맞추어 예비구조설계의 프로세스를 조절할 수 있다.정조합력은 유의차가 컸으나, 상반조합 능력은 없었다. 교배친의 우성효과는 컸다. 잡종강세 환경변이 및 상가적 작용도 컸다. 우성의 방향은 정의 방향이었으므로 우성귀전자가 크게 작용하였다. 이들 형질들의 귀전자들은 초우성을 나타내었다. 교배친의 자견층중의 우성순서는 잠120>잠114>잠108>잠119>잠118>잠107>잠117>잠113 순이었고, 웅견층중에서는 잠114>잠108>잠120>잠117>잠118>잠107>잠119>잠119>잠113 순이었다. 자견층 비율에서는 광의의 귀전력이 협의의 귀전력보다 컸고, 웅견층 비율에서는 같았다, 견층 비율에서는 일반조합 능력은 크게 나타났으나, 특정조합 능력과 상반조직 능력은 나타나지 않았다. 자견층 비율에서 교배친의 우성효과는 컸다. 자견층 비율에서는 교배친의 우성효과는 적었다. 자웅견층 비율의 잡종 강세는 적게 나타났다. 환경변이와 상가적 작계는 자웅견층 비율에서는 크게 나타났다. 우성의 방향은 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 크게 작용하였으며, 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 부분적으로 작용하였다. 교배친의 자견층 비율의 우성순서는 잠117>잠114>잠108>잠120>잠118>잠119>잠107>잠113 순이었고, 자견층 비율에서는 잠114>잠117>잠108>잠118>잠107>잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는 폐양액 중의 무기성분 함량은 양액재배에 이용되는 원수에 비해 상당히 높아졌다.료로서 응용 가능성이 있음을 시사한다.약재료인 약초류 등을 이용하였는데 오랫동안 푹 삶아 그물에 곡류 등을 넣어 죽이나 밥으로 조리하였으며 면으로도 조리하였다. 이상과 같이 조선시대 주식류의 종류 및 조리방법에 대한
임목육종에 있어 인공교배는 매우 중요한 방법 가운데 하나이다. 인공교배를 이용하면 유용한 유전자형을 생성하고 빠르게 개량효과를 증진시킬 수 있다. 그러나 그 동안 소나무(Pinus densiflora) 육종프로그램의 인공교배 효율이나 성공률에 대한 평가는 미흡하였다. 인공교배 효율 및 차대 육종집단 관리 평가를 위해 2015년에 조성된 소나무 충북2호×강원40호, 강원40호×충북2호 집단 159개체를 사용하였다. 차대묘의 microsatellite 유전자형을 식별한 뒤, 연구에 이용된 프라이머 수의 적절성 평가와 혈통분석을 진행했다. 프라이머 수는 차대묘 개체들을 구분하는데 적절했다고 판단되었고 159개 차대묘 중 60개체가 친자 혈통(충북2호와 강원40호의 교배에 의한 차대)으로 식별되었다. 또한, 육종집단 관리상의 문제가 의심되는 결과가 나타난 54개의 차대묘를 제외하고 다시 혈통분석을 진행했다. 두 번째 분석에서는 105개 차대묘 중 47개체가 친자혈통(충북2호와 강원40호의 교배에 의한 차대)으로 식별되었다. 결론적으로, 임목육종 프로그램에서 인공교배의 효율을 향상시키기 위해서 여러 주의사항이 요구된다. 먼저, 모수와 화분수의 정확한 클론명 식별이 이루어져야 한다. 암구과의 격리, 인공교배 시기의 결정 등 인공교배 과정이 잘 수행되어야 하며 교배 후 차대묘 관리 모니터링도 필요하다. 이 때 모수, 화분수의 식별과 교잡 사후관리 모니터링 과정에 분자표지자를 이용하는 것이 바람직하다. 본 연구결과는 앞으로 소나무류 육종프로그램에 있어 인공교배에 대한 참고 정보를 제공할 것이다.
Differential evolution (DE) algorithm is presented and applied to global optimization in this research. DE suggested initially fur the solution to Chebychev polynomial fitting problem is similar to genetic algorithm(GA) including crossover, mutation and selection process. However, differential evolution algorithm is simpler than GA because it uses a vector concept in populating process. And DE turns out to be converged faster than CA, since it employs the difference information as pseudo-sensitivity In this paper, a trial vector and its control parameters of DE are examined and unconstrained optimization problems of highly nonlinear multimodal functions are demonstrated. To illustrate the efficiency of DE, convergence rates and robustness of global optimization algorithms are compared with those of simple GA.
본 연구에서는 교배형 분석을 활용하여 표고의 교배균주를 육성하고 그로부터 발생한 자실체의 특성을 알아보고자 하였다. 단핵균주 분리에는 산백향과 청흥1호 품종을 이용하였는데, 산백향은 버섯으로부터 100여개의 단포자를 분리하였으며, 청흥1호는 원형질체 분리 및 재생과정을 통해 단핵균주를 얻었다. 이렇게 얻는 단핵균주는 우선 교배형 분석을 실시하였으며, 교배 가능한 조합을 확인하고 총 60개의 균주를 교배하였다. 톱밥재배는 2 kg 사각블럭배지를 이용하였으며, 배양 120일 후에 버섯 발생처리를 하였다. 그 결과 60균주의 교배성공률은 100%에 이르렀으며, 그 중 55개인 91.7%의 균주에서 버섯이 발생하였다. 모든 균주에서 정상적인 버섯이 발생하였으며, 그 중 10개 균주에서는 주름살을 온전하게 형성하지 않는 기형버섯도 발생하는 것을 확인하였다. 버섯의 형태적인 특성은 매우 다양하게 나타났으며, 이러한 특성을 사전에 파악하기 위해서는 교배모본의 특성을 평가할 수 있는 연구가 더 필요하다.
본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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