• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.19 no.1 s.71
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• pp.27-37
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• 2006

A Metropolis genetic algorithm (MGA) is developed and applied for the structural design optimization. In MGA, favorable features of Metropolis criterion of simulated annealing (SA) are incorporated in the reproduction operations of simple genetic algorithm (SGA). This way, the MGA maintains the wide varieties of individuals and preserves the potential genetic information of early generations. Consequently, the proposed MGA alleviates the disadvantages of premature convergence to a local optimum in SGA and time consuming computation for the precise global optimum in SA. Performances and applicability of MGA are compared with those of conventional algorithms such as Holland's SGA, Krishnakumar's micro GA, and Kirkpatrick's SA. Typical numerical examples are used to evaluate the computational performances, the favorable features and applicability of MGA. The effects of population sizes and maximum generations are also evaluated for the performance reliability and robustness of MGA. From the theoretical evaluation and numerical experience, it is concluded that the proposed MGA Is a reliable and efficient tool for structural design optimization.

• Journal of the Korean housing association
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• v.8 no.1
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• pp.57-75
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• 1997

사람들은 대부분의 시간을 집이나 직장에서 보내게 된다. 그러므로 집과 사무실은 삶에 있어서 가장 중요한 두 개의 공간인 것이다. 인간공학적으로 디자인된 사무실은 그곳에서 일하는 사람들의 신체적, 사회적 요구에 부합하게되어 작업능률과 만족감을 향상시키며, 스트레스를 조절하고, 건강과 안전을 위협하는 요소를 최소화한다. 특히 많은 책임과 권한을 가진 사장들에게 있어서 인간공학적으로 디자인된 환경은 필수적인 요건이 될 것이다. 본 연구는 사례조사법을 이용하여 미국 Lowa주 주도인 Des Moines에 사무실을 갖고있는 10개 보험회사 사장들을 대상으로 설문지와 관찰조사 및 실내공간 스케치를 이용하였다. 대부분의 사무실은 직접적으로 일과 관련된 디자인 부분만 강조되어 있었으며 그들의 많은 시간이 읽기와 쓰기등 시각적인 일에 쓰여지고 있음에도 불구하고 조명, 특히 국부조명은 거의 고려되어 있지 않았다. 상담이나 접견과 같은 활동을 위한 가구의 선택이나 실내공간계획이 제대로 되어 있지 않았다. 사용후 평가를 실시한 결과 대부분의 대상자들은 심리적, 생물학적 요구사항들에 대해 긍정적인 평가를 하였다. 디자이너는 좀더 사용자 위주의 공간계획을 해 나가야 할 것이며 각각 다른 사무실특성, 기능, 인간관계. 특히 종업원과의 관계, 사업종류 등을 명확히 이해해야 할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.1
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• pp.58-64
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• 2007

In pattern recognition field, there are many optimization problems having exponential search spaces. To solve of sequential search algorithms seeking sub-optimal solutions have been used. The algorithms have limitations of stopping at local optimums. Recently lots of researches attempt to solve the problems using genetic algorithms. This paper explains the huge search spaces of typical problems such as feature selection, classifier ensemble selection, neural network pruning, and clustering, and it reviews the genetic algorithms for solving them. Additionally we present several subjects worthy of noting as future researches.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07a
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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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2879-2881
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• 2005

본 논문에서는 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수의 새로운 학습방법을 통한 모델링 기법을 제안한다. 모델의 크기와 학습시간을 줄이는 기법으로 클러스터링 기법을 이용한 모델의 초기 파라미터 결정 방법이 있다. 이는 클러스터링 후 이들 파라미터를 다시 모델에 적용하여 모델을 학습하는 순차적 방법으로써 모델의 학습이 끝난 후의 전제부 파라미터가 클러스터링 파라미터와 연관성을 가지지 못하는 경우가 발생하였다. 또한 오차미분 기반 학습에서는 전제부 초기치가 국부적 최적해에서 벋어나지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 자율적으로 클러스터의 수를 추정하며 이들 파라미터를 최적화하며 이를 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 학습을 실시하는 학습기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 기존의 오차미분 기반 학습을 클러스터링 기반 학습으로 확장하였으며 이를 이용한 모델의 성능을 기존의 연구결과와 비교하여 우수성을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.5
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• pp.373-378
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• 2001

The optimization method based on an enhanced genetic algorithms is for multimodal function optimization in this paper. This method is consisted of two main steps. The first step is a global search step using the genetic algorithm(GA) and function assurance criterion(FAC). The belonging of an population to initial solution group is decided according to the FAC. The second step is to decide the similarity between individuals, and to research the optimum solutions by single point method in reconstructive search space. Four numerical examples are also presented in this papers to comparing with conventional methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.40 no.6
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• pp.1-9
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• 2003

In this paper, we propose a new fingerprint feature extraction method using the convex structure. A fingerprint minutiae flows along the uniform direction and is regarded as a sinusoidal signal across the normal direction. Local maxima of the signal represent coarse thinned one-pixel-wide ridges in which the convex region of the signal correspond to ridges. The proposed fingerprint feature extraction method detects the convex structure and local maxima. Finally fingerprint features are extracted from one-pixel-wide ridges. Because it has no parameter, it is efficient for various fingerprint identification systems.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.4
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• pp.32-39
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• 2012

This paper develops a robust image enhancement method by adjusting image signal energy according to the direction and the variation of image signal in DCT domain. To accomplish this, we measure the gradient of image signal directly in DCT domain and then adjust frequency components involved in sharpness, local contrast and global contrast using the direction and the magnitude of the measured gradient The experiment showed that the proposed method produces the best quality of an image without causing blocking, ringing artifacts and boosting noise.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.85-88
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.3-7
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• 2002

컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.