• 한국전산구조공학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.27-37
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• 2006

모사풀림(SA)의 특징적인 Metropolis 규준을 단순 유전자 알고리즘(SGA)의 재생산 연산과정에 도입함으로써 Metropolis 유전자 알고리즘(MGA)이 개발되고, 구조 설계 최적화에 응용되었다. 이러한 결합을 통하여 MGA는 개체의 다양성을 유지하며, 초기 세대에서 나타날 수 있는 유용한 유전자 정보가 보존될 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안된 MGA는, 국부적 최적해로 조기 수렴하게 되는 SGA의 단점과 정밀한 전역적 최적해를 찾기 위해 수없이 많은 계산을 해야 하는 SA의 단점을 극복하게 되었다 수치예를 통하여 MGA의 성능과 적용성을 재래의 알고리즘들과 비교하고 평가하였다. 특히 MGA의 성능 신뢰성과 강건성을 평가하는 데는 집단 크기와 최대 반복세대수의 효과를 인용하였다. 이론적 고찰과 수치예의 결과로부터, 이 연구에서 개발된 MGA가 효율성과 신뢰성을 갖춘 구조 설계 최적화의 도구로서 평가되었다.

• 한국주거학회논문집
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• 제8권1호
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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.

• 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.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.373-378
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• 2001

본 연구에서의 다봉성 함수의 최적화를 위한 향상된 유전알고리듬을 제안하였다. 이 방법은 2개의 주요 단계로 구성된다. 첫째 단계는 유전알고리듬과 함수인정기준을 이용한 전역탐색단계이다. 초기해 집단에 대한 개체군의 소속도를 함수인정기준에 따라 결정한다. 둘째 단계는 개체군과 탐색최적해 사이의 유사도를 결정하고, 재구성된 탐색공간에서 단일점 탐색법에 의해 최적해를 탐색한다. 4개의 시험함수를 이용한 수치 예에 대해 종래의 방법과의 비교를 통하여 제안된 알고리듬이 모든 전역최적해 뿐만 아니라 국부최적해도 탐색이 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권6호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 지문 영상의 컨벡스 (convex) 구조를 이용하여 특징점을 추출하는 방법을 제안하였다. 지문영상에서 융선은 일정한 방향성을 가지며 융선의 단면은 주기성이 있는 사인파로 간주할 수 있다. 사인파 신호에서 국부 최대 위치를 검출함으로써 대략적인 한 화소 단위의 융선 추출이 가능하며 사인파 신호의 볼록한 컨벡스는 융선 영역에 해당한다. 이러한 지문의 특징을 이용하여 특징점을 효과적으로 찾는 방법을 제안한다. 이 과정에서 파라미터를 없애고 계산량을 줄임으로써 다양한 환경의 시스템에 적용 가능함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.32-39
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• 2012

본 논문에서는 DCT 영역에서 영상 신호의 방향과 변화의 크기에 따라 신호의 에너지를 조절하여 영상의 화질을 안정적으로 개선하는 방법을 개발한다. 이를 위하여 DCT 영역에서 영상 신호의 gradient를 측정하여 gradient의 방향과 크기로 영상의 sharpness, 국부 명암대비, 전역 명암대비에 해당하는 주파수 성분들의 에너지를 조절한다. 제안하는 기법은 기존의 기법들과 비교하여 블록화, 울림화 현상 발생과 잡음 증폭 없이 가장 우수한 화질로 향상시키는 것을 실험으로 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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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.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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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.