• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.382-384
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• 2000

산업의 발달에 따라 배전계통의 자동화가 서서히 자리 매김하고 있다. 이에 따라 배전계통에서 발생하는 사고를 계통의 상태와 신뢰도를 동시에 만족시키고, 빠른 시간 내에 복구하는 문제는 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 배전계통 사고복구 문제는 많은 개폐기들의 조합에 의해 구성되어 있고, 계통의 구성상태 와 연계선로의 예비력 등 많은 제약조건들로 인하여 사고복구에 많은 시간이 걸린다. 본 논문에서는 유전 알고리즘과 Tabu Search (TS) 기법을 이용하여 계통의 사고 후 선로손실과 신뢰도손실을 최소로하는 배전계통 사고복구 알고리즘을 제안하고자 한다. 전역 최적해 탐색 및 여러 해의 동시 탐색이 가능한 유전알고리즘과 전역적 탐색은 약하지만 빠른 시간 내의 국부적 탐색(local search)이 우수한 TS를 서로 연계한 알고리즘의 우수성을 계통의 모의실험을 통하여 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.

• 대한조선학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.12-18
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• 1994

공학설계에 있어서 최적해를 얻기 위한 방법중의 하나로 최적화방법이 많이 사용되어 왔으나, 기존의 최적화방법에서는 설계점이 국부 최적점으로 빠져 들어갈 경우 그 영역을 벗어날 수 있는 방법이 없기 때문에, 최적화의 초기점을 달리하여 반복계산을 수행하여야 하는 불편한 점이 있었다. 유전적 알고리즘은 기존의 최적화방법에 비하여 다수의 설계점을 동시에 탐색하는 특성이 있어 국부 최적점에 빠질 가능성이 적은 반면, 계산시간이 많이 소요되고 전체 최적점 근처까지는 잘 수렴하나 정확한 최적점을 잘 찾지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 유전적 알고리즘과 직접탐색법을 결합하여 이들의 단점을 보완한 즉, 전체 최적점을 보다 효율적으로 찾고 계산시간을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 유전적 알고리즘을 이용하여 최적점이 존재하는 영역을 찾은 후에, 그 영역에서 직접탐색법을 이용하여 보다 정확한 최적점을 찾는 것으로, 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.829-840
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• 2013

본 논문은 흉부 X-선 기반으로 전역적 특성을 고려한 1차 영역 분할과 지역적 특성을 고려한 2차 영역 분할을 결합한 폐 영역 분할 방법을 제안한다. 1차 영역 분할은 랜드마크 기반의 학습 데이터를 사용하여 생성한 모델을 기반으로 일정 형태를 유지하며 경계선을 탐색하는 능동 형태 모델을 적용하였다. 2차 영역 분할은 국부 영역에 대하여 에너지를 산출하고 에너지가 최소가 되는 윤곽선을 탐색하는 국부 영역 기반 윤곽 모델을 사용하였다. 마지막으로 정확도를 평가하기 위해 5장의 영상을 전문가가 수동으로 분할한 영역과 제안한 방법을 통해 분할된 영역의 결과에 대한 다이스 계수를 계산하였으며, 유사도는 $95.33%{\pm}0.93%$로 나타났다. 효과적인 영상 분할 방법은 흉부 x-ray 영상에서 더 정확한 초기 진단과 예후 추정을 위한 컴퓨터 보조 진단 시스템의 개발에 필수적인 요소가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1861-1866
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• 2000

본 논문은 인공지능의 한 연구 분야인 다중 제약을 갖든 대학의 시간표 작성 문제를 해결하는 것으로서, 이를 위해 두 강좌 간의 시간 충동 제약과 요일 충동 제약을 동시에 표현 가능하도록 2-유형 에지(edge) 그래프를 정의하였다. 또한 이를 유전자 알고리즘으로 해결하는 방법을 제안하고 무작위 탐색의 효율을 높이기 위해 국부 탐색을 수행하는 방법을 소개하였다. 본 논문에서는 제안된방버버이 실험결과가 무작위 탐새고가비교하여 탐색 비용을 10000번의 반복횟수에서 평균 71% 달한 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.58-64
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• 2007

패턴 인식 분야에는 지수적 탐색 공간을 가진 최적화 문제가 많이 있다. 이를 해결하기 위해 부 최적해를 구하는 순차 탐색 알고리즘이 사용되어 왔고, 이들 알고리즘은 국부 최적점에 빠지는 문제점을 안고 있다. 최근 이를 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 사례가 많아졌다. 이 논문은 특징 선택, 분류기 앙상블 선택, 신경망 가지치기, 군집화 문제의 지수적 탐색 공간 특성을 설명하고 이를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 살펴본다. 또한 향후 연구로서 가치가 높은 주제들에 대해 소개한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제2권1호
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• pp.90-100
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• 1999

유전자 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한(Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지는 경우, (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어려운 경우, (3)목적함수에 교란 항(disturbance term)이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 단순 유전자 알고리즘에 의한 최적화보다 훨씬 향상된 탐색 알고리즘을 제안하였다. 반응표면의 형태가 정형화한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 대하여 몬테 칼로 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 적용하여 평가하고 분석하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2953-2955
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• 2005

생체전자기 역문제는 신체 외부에서 측정된 신호로부터 신체 내의 활동 전류원을 추정하기 위한 일종의 제한된 최적화 문제로써 목적함수가 수많은 국부해를 가지며, 또한 미분이 항상 가능하지도 않다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 구현이 단순하고, 미분 값을 필요로 하지 않는 패턴 탐색 알고리즘을 사용하고, 비교적 계산 시간이 많이 소요되는 탐색 과정을 병렬화 하는 방법을 제안하였다. 그리고 생체 전자기 역문제에 적용하여 기존의 방식보다 더 빠르고 정확한 해를 얻음을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.305-315
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• 2008

기제안된 적응형 계층 육각 탐색은 적응형 육각 탐색에 기반한 고속의 계층형 블록 정합 알고리즘의 일종이다. 적응형 계층 육각 탐색은 고속 움직임 탐색이 가능한 적응형 육각 탐색의 장점을 유지하면서도 시공간 움직임 활동도가 높은 비디오 시퀀스에서 흔히 발생되는 국부 최소 문제를 적응적으로 경감시킬 수 있는 것이 특징이다. 본 논문은 적응형 계층 육각 탐색의 예측 화질을 개선하기 위해 이 탐색의 수평 편향 패턴과 수직 편향 패턴을 효과적으로 확장하는 방법을 제안함에 그 목적이 있다. 본 논문에서는 서로 다른 움직임 특성을 갖는 복수의 동영상 시퀀스들에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 토대로 예측 화질과 연산 시간 측면에서 제안된 방법의 성능을 분석 평가하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 작은 움직임 탐색과 큰 움직임 탐색에 모두 적합함을 보여주었다. 제안된 방법은 육각 탐색 패턴의 확장 과정에서 추가적인 연산량 증가를 초래했지만 이 연산량의 증가에 상응하는 예측 화질 개선을 기할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1121-1130
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• 2003

본 논문에서는 움직임의 시간적 연속성을 이용한 새로운 움직임 추정 알고리듬을 제안한다. 기존의 전역 탐색 방법 (FSA)에서와 같이 전역 탐색 영역 (GSR)을 정하고, GSR 안에 시간적으로 인접한 블록들의 움직임 벡터들로 예측한 국부 탐색 영역 (LSR)들을 정한다. 여기서 시간적으로 인접한 블록은 이전 프레임의 블록 중 움직임 벡터로 볼 때 현재 프레임에 영향을 끼칠 가능성이 있는 블록이다. 그리고 이 LSR들로 만든 영역에 대해서만 움직임 탐색을 행한다. 모의 실험 결과, 제안한 방법은 기존의 FSA 방법에 비해 탐색 영역을 줄여 계산량을 현저히 낮추면서도 우수한 화질을 유지하는 것을 볼 수 있었다.