Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.131-134
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1997
기존의 유전자 알고리즘과는 달리 대화형 유전자 알고리즘은 평가치를 인간이 제시할 수있기 때문에 인간의 직관이나 감성을 효과적으로 표현할 수 있다는 장점이 있다. 대화형 유전자 알고리즘을 기반으로 내용 기반 영상 검색 시스템을 구축한 바 있는데, 이 시스템은 웨이블렛 변환을 통하여 기술된 영상을 내용에 기반하여 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 웨이블렛 변환으로 얻어진 계수가 유전자 알고리즘의 염색체 표현으로 효과적인지를 실험적으로 평가하고자 한다. 소규모의 영상 데이터베이스에 대하여 실험한 결과 체이블렛 변환으로 기술된 염색테들이 유전자 알고리즘의 교차 연산에 대하여 의미있는 후보를 찾아낸다는 사실을 확인할 수 있다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.6
s.38
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pp.85-92
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2005
In this Paper, we develope an effective web-based learning contents using interactive genetic algorithms with modified mutation operation. In the interactive genetic algorithm, reciprocal exchange mutation is used. But. we modify the mutation operator to improve the learning effects. The new web-based learning contents using interactive genetic algorithm provide the dynamic learning contents providing and real-time test system. Especially, learners can execute the interactive genetic algorithm according to the learners' characters and interests to select the efficient learning environments and contents sequences.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.175-177
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2002
본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 음악검색 시스템을 개발한다. 기존의 음악검색 시스템은 찾고자 하는 음악에 대한 정보를 필요로 하기 때문에 사용자가 시스템이 요구하는 정보를 가지고 있지 않는 경우 검색이 힘들다. 하지만 대화형 유전자 알고리즘을 통한 질의어 생성방식을 이용하면 사용자의 주관적 감정에 의한 음악검색을 할 수 있다. 먼저 사용자가 초기 유전자형에 의해 선택된 음악을 듣고 주관적인 평가를 내리면 이 평가값으로 유전자 알고리즘을 이용하여 질의어를 생성, 가장 가까운 음악을 검색하여 들려준다. 사용자는 이러한 과정을 반복하여 자신의 주관적 평가에 따라 진화되는 유전자형에 의해 원하는 음악을 점진적으로 검색한다. 이를 통해 사용자는 전문적인 음악적 지식이나 찾고자 하는 음악에 대한 특별한 정보없이 개인의 주관에 의한 검색을 할 수 있을 것이다.
We introduce an interactive image cartooning system based on personal subjectivity. To effectively tune various parameters needed to adjust image style, our system uses interactive genetic algorithm. By selecting several pre-stylized image samples using simple user interface, the user can easily achieve the desired result without having any signal-processing knowledge. Our system reduces the parameter tuning time drastically compared to the conventional system, which involves manual parameter setting.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.04b
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pp.211-213
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2000
진화 연산은 최적화 및 분류 작업을 필요로 하는 대부분의 응용 분야에서 매우 효율적인 해결 방법을 제시해 주지만, 예술이나 감성 등의 특정 분야에의 적용에 있어서는 그 한계를 드러낸다. 이를 극복하기 위해서 여러 가지 기술들이 제안되었으며, 이 중에서 특히 대화형 유전자 알고리즘이 오늘날 널리 연구되고 있다. 대화형 유전자 알고리즘은 상호 작용을 통하여 사용자의 평가치를 개체의 적합도로 받아들이고, 이를 기반으로 집단을 진화시키는 방법이다. 본 논문에서는 이를 의상디자인 지원 시스템에 적용시킴으로써 일반적으로 나타내기 어려운 사용자의 선호도나 감성을 디자인 과정에 반영할 수 있었다. 또한, 이론에 기반한 분석 및 실험적인 결과를 통해, 제안된 인코딩 방법이 유용함을 알 수 있었다.
Directed graph and Lindenmayer system (L-system) are two major encoding methods of representation to develop creatures in application field of artificial life. It is difficult to define real morphology structurally using the L-systems which are a grammatical rewriting system because L-systems represent genotype as loops, procedure calls, variables, and parameters. This paper defines a class of representations called structured directed graph, which is identified by its ability to define structures of the genotype in the translation to the phenotype, and presents an example of creating 3D flowers using a directed graph which is proper method to represent real morphology, and interactive genetic algorithm which decodes the problem with human's emotional evaluation. The experimental results show that natural flower morphology can be generated by the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09b
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pp.41-44
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2003
인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.341-344
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2005
최근 모바일 인터넷 기술의 발달로 인하여 시간과 공간의 제약 없이 온라인 공간을 통한 학습자 주도적이고 상호작용이 가능한 e-Learning의 학습효과에 대한 인식의 급속한 확산에 따라 다양한 기술을 이용한 효과적인 모바일 e-Learning 콘텐츠 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 학습 콘텐츠들은 대부분 학습자에게 동일한 학습 환경과 학습 내용 및 문제를 제공하고 있으며, 또한 웹의 특성상 학습진행이 주어진 절차에 따라 연결된 링크를 따라 가면서 학습을 진행하게 된다. 그러나 본 연구에서는 프로그래밍 과목에 대해 학습자가 원하는 학습 내용을 자기 학습 수준에 따라 간단한 입력으로 동적으로 직접 선택할 수 있으며, 또한 다양한 학습 환경에서 학습자가 원하는 학습내용을 대화형 유전자 알고리즘으로 선택하면서 학습할 수 있는 모바일 e-Learning 콘텐츠를 설계하고 구현하였다.
멀티미디어 영상검색 중 영상의 내용을 기반으로 한 검색방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 기존의 키워드기반 영상검색 방법에 비해 효율적인 관리와 검색 방법을 제공하고 있다. 그러나 대부분의 방법이 단순한 공학적 방법에 치우쳐 사람의 감성과는 무관한 검색 결과를 제공한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘을 도입하여 검색과정에 사람의 감성을 반영할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 우울한 느낌의 영상, 즐거운 느낌의 영상과 같은 추상적인 느낌의 영상을 검색할수 있도록 한다. 2000개의 영상으로 이루어진 데이터베이스로 실험한 결과 , 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04a
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pp.256-258
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2004
전산화로 인해 컴퓨터 시스템에 대한 불법적 침입이 증가하고, 해킹으로 인한 피해가 급증하게 됨으로 인해 침입탐지시스템에 대한 많은 연구와 개발이 이루어지고 있다. 지금까지의 침입탐지시스템 성능은 기존에 알려진 침입패턴을 가지고 평가를 해왔기 때문에 새로운 침입에 대한 탐지능력을 측정할 수 없는 취약성이 있다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 성능 평가를 위해서 새롭고 다양한 침입패턴을 만들기 위한 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용하여 침입패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 침입패턴은 사람에 의해 적합도가 평가되고 높은 점수를 가진 침입패턴의 가용성을 검증하기 위해 오용탐지방법을 사용하는 침입탐지시스템인 LinSTAT에 적용하여 보았다. 실험결과 생성된 침입패턴의 약 43%정도는 탐지되는데, 탐지되지 않은 57%는 새로운 침입패턴이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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