• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2006.05a
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• pp.172-175
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• 2006

유전자 알고리즘은 탐색 공간에서 새로운 샘플을 찾기 위하여 선택과 재조합의 연산을 사용하는 모집단 기반 모델이다. 교차 연산은 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘(GA)에서 가장 중요한 부분을 차지한다. 이 논문에서는 교차 연산 수행 시 필요한 교차점 위치 조절이 수렴에 어떠한 영향을 주는지 분석해 보고자 한다. 교차점 위치를 세대 진행수와 수렴 정도에 따라 특정 위치로 조절한 방법이 일반적인 확률로 교차점 위치를 정하여 최적화를 수행한 경우보다 전역 해를 더 빨리 찾아감을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.169-172
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• 2004

유전 알고리듬은 NP-Hard 문제의 해결이나, 함수 최적화, 복잡한 제어기의 파라미터 값 추적 등, 광범위한 분야에 걸쳐 이용되고 있다 일반적인 유전 알고리듬은 적합도 함수를 통해 해들의 품질을 결정하고, 해들의 품질에 따라 선택 연산을 거쳐, 교차나 돌연변이를 통해 우수한 품질의 해를 찾는 과정을 가진다 현재 이 과정은 대부분 소프트웨어적으로 구현되어 범용 프로세서를 통해 수행된다. 그러나 높은 소프트웨어 의존성은 해집단의 크기가 커질수록 교차/변이 연산과 해들의 품질비교에 수행되는 시간을 크게 증가시키는 약점이 있다. 따라서 본 논문에서는 순위 기반 선택과 일점 교차(one-point crossover)를 사용한다는 제약하에, 해들의 순위를 정렬 네트워크를 통해 결정하고 해들을 Residue Number System(RNS)로 표현하여 하드웨어적으로 교차연산을 처리하는 프로세서 구조를 제안한다 이러한 접근을 통해 해들의 품질비교에 걸리는 시간을 크게 줄이고 교차/변이 연산의 효율을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1728-1731
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• 2012

본 논문에서는 부모 개체의 해밍 거리에 기반하여 선택적 변이연산을 적용한 유전알고리즘을 제안한다. 유전자 형이 매우 유사한 개체들 간의 유전연산은 알고리즘의 탐색성능을 저하시키고 조기 수렴의 가능성을 증가시킨다. 본 논문에서는 이러한 현상을 극복하기 위하여, 교차연산 시 선택된 두 부모 개체간의 해밍 거리에 따라 그 값이 낮으면 교차연산 후 생성된 두 자식 개체 중 한쪽에게 높은 변이확률을 적용하고 다른 한쪽 자식은 부모와 비슷한 유전자 형으로 탐색을 계속하게 하여 조기 수렴을 방지하면서 해집단의 다양성 유지 기능을 향상 시켰다. 제안한 유전 알고리즘을 다차원 배낭 문제에 적용한 결과, 같은 조건에서 단순 유전 알고리즘(SGA) 보다 향상된 탐색 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.250-252
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• 2000

많은 최적화 문제에서 해답들의 구조는 서로 의존성을 가지고 있다. 이러한 경우 기존의 진화연산이 사용하는 빌딩 블록 개념으로는 문제를 해결하는데 많은 어려움을 겪게 된다. 이를 극복하기 위해서 헬름홀츠 머신(Helmholtz machine)을 이용해서 데이터의 분포를 예측한 후 최적화를 수행하는 방법을 제안한다. 기존의 진화 연산을 바탕으로 하지만 교차연산이나 돌연변이 연산을 사용하는 대신에, 헬름홀츠 머신을 이용해서 데이터의 분포를 파악하고, 이를 이용해서 새로운 데이터를 생성하는 과정을 통해 최적화 과정을 수행한다. 진화연산으로 해결하는데 곤란을 겪고 있는 여러 함수들을 해결하는 이를 검증하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.4
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• pp.161-166
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• 2018

In this paper, we propose a method for the random selection of pooling operations for the regularization and reduction of cross validation in convolutional neural networks. The pooling operation in convolutional neural networks is used to reduce the size of the feature map and for its shift invariant properties. In the existing pooling method, one pooling operation is applied in each pooling layer. Because this method fixes the convolution network, the network suffers from overfitting, which means that it excessively fits the models to the training samples. In addition, to find the best combination of pooling operations to maximize the performance, cross validation must be performed. To solve these problems, we introduce the probability concept into the pooling layers. The proposed method does not select one pooling operation in each pooling layer. Instead, we randomly select one pooling operation among multiple pooling operations in each pooling region during training, and for testing purposes, we use probabilistic weighting to produce the expected output. The proposed method can be seen as a technique in which many networks are approximately averaged using a different pooling operation in each pooling region. Therefore, this method avoids the overfitting problem, as well as reducing the amount of cross validation. The experimental results show that the proposed method can achieve better generalization performance and reduce the need for cross validation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.8-11
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• 2019

앙상블 기법은 여러 모델을 종합하여 최종 판단을 산출하는 기계 학습 기법으로서 딥러닝 모델의 성능 향상을 보장한다. 하지만 대부분의 기법은 앙상블만을 위한 추가적인 모델 또는 별도의 연산을 요구한다. 이에 우리는 앙상블 기법을 교차 검증 방법과 결합하여 앙상블 연산을 위한 비용을 줄이며 일반화 성능을 높이는 교차 검증 앙상블 기법을 제안한다. 본 기법의 효과를 입증하기 위해 MRPC, RTE 데이터셋과 BiLSTM, CNN, BERT 모델을 이용하여 기존 앙상블 기법보다 향상된 성능을 보인다. 추가로 교차 검증에서 비롯한 일반화 원리와 교차 검증 변수에 따른 성능 변화에 대하여 논의한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.8
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• pp.2163-2172
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• 1997

SSI(Surface/Surface Intersection)is a fundamental geometric operation which is used in solid and geometric modeling to support trimmed surface and Boolean operations. In this paper, we suggest a new algorithm for tracing along the intersection curve of two regular surfaces. Thus, in this paper, we present a simplicity of computing and second degree continunity. Given a point of intersection curve, it is traced to entire curve of a intersection curve as the initial point of its and the initial point of each of a intersection curve is detected to DFS(Depth First Search) method in the Quadtree and is naturally presented a continuous form.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.269-270
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• 2019

무장 비행 궤적 간 간섭을 식별하여 아군 무장간 충돌을 방지함으로써 단위 시간 당 교전 효과를 극대화하는 것은 다무장 대지 무기체계 운용에 있어서 필수적이다. 기존 연구에서는 연산 부하의 최소화를 목표로 3차원 무장 비행 궤적을 2차원 평면의 사격선으로 변환하여 간섭을 식별하는 알고리즘을 제안하였다. 그러나 기존 연구는 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우 간섭으로 식별하고, 이에 대한 무장 할당을 해제함으로써 무장 활용도를 감소시키는 문제가 있었다. 이를 고려하여 본 논문에서는 교전 효과 최대화를 위한 효율적인 무장 궤적 간 간섭 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 2차원 평면에서 사격선간 교차점이 발생할 경우, 해당 사격선을 3차원 평면에서 비행 궤적 간 비교 연산을 수행하여 실제 간섭 여부를 식별함으로써 무장 활용도를 최대화하는 것이 가능하다. 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 궤적 교차수는 최대 52.1% 감소하였으며, 그에 따른 표적 할당율은 최대 6.9% 향상됨을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.321-322
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• 2014

게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.17 no.3
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• pp.9-19
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• 2011

Computing triangle-triangle intersections has been a fundamental task required for many 3D geometric problems. We propose a novel robust GPU algorithm to efficiently compute intersections in a large triangle set. The algorithm has three stages:k-d tree construction, triangle pair generation, and exact intersection computation. All three stages are executed on GPU except, for unsafe triangle pairs. Unsafe triangle pairs are robustly handled by CLP(controlled linear perturbation) on a CPU thread. They are identified by floating-point filtering while exact intersection is computed on GPU. Many triangles crossing a split plane are duplicated in k-d tree construction, which form a lot of redundant triangle pairs later. To eliminate them efficiently, we use a split index which can determine redundancy of a pair by a simple bitwise operation. We applied the proposed algorithm to computing 3D Minkowski sum boundaries to verify its efficiency and robustness.