• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.225-227
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• 1998

내용기반 영상검색 방법은 영상 데이터 베이스 검색 분야에서 최근 활발히 연구되고 있는데, 기존의 키워드기반 검색방법에 비해 보다 효율적인 데이터의 관리와 검색 방법을 제공한다. 그러나 데이터의 양이 증가하고 널리 이용됨에 따라 검색 과정에 사용자의 직관과 선호도를 반영한다면 보다 사용자의만족도가 높은 검색결과를 제공할 수 있을 것이다. 이러한 검색 시스템을 개발하기 위하여 이제까지 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감성기반 영상 검색 방법을 개발하여 왔다. 이것은 목적함수가 명시적으로 정의될 수 없는 경우 사용자의 판단을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘이라 할 수 있다. 이 방법은 구체적으로 표현될 수 있는 영상 뿐 아니라 추상적인 감성을 이용하여 영상을 검색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 2000개의 영상 데이터를 대상으로 주관적 실험을 하여 그 유용성을 입증하고자 한다. 이 실험에 대한 통계적 분석 결과 감성적 영상 검색을 위한 유전자 알고리즘의 적용이 유용하다는 것을 알 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.169-176
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• 2010

본 논문은 사용자 취향 학습 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감정 기반 영상의 색 변환을 제안한다. 색 변환은 주로 조화로운색상의 범위를 정의한 기존의 템플릿을 기반으로 영상의 채도와 명도를 제외한 색상만을 변환하는 방법으로 수행되어 왔다. 색상의 조화를 조절함으로써 부자연스러운 영상을 자연스럽게 변환하여 영상을 감상하는 사용자의 만족도를 높였다. 한편, 색은 사람의 감정과도 밀접한 관련이 있기 때문에, 색과 감정의 관계를 정의 하면, 감정 기반 콘텐츠와 기술 등에서의 상호 작용을 높일 수 있다. 감정에 의한 색 변환은 콘텐츠 감상에 있어서 사용자에게 콘텐츠와 자신이 교감하고 있다는 느낌을 주어 흥미와 몰입을 높일 수 있다. 이에 따라, 본 논문은 감정 기반 색 변환을 위한 각 감정 별 색의 범위를 정의하고, 색상, 채도, 명도에 대한 색 변환을 수행한다. 하지만 색과 감정의 관계는 개인의 취향, 환경 등에 따라 다양하게 정의 된다. 이러한 특성을 반영하기 위해, 사용자 취향을 학습함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 취향 학습 방법으로는 대화형 유전자 알고리즘을 사용한다. 사용자 취향에 의한 색변환 영상의 만족도를 분석하기 위해 설문조사를 실시하여, 원본 영상에 비해 색변환 영상에 대한 선호도가 높음을 확인한다. 이를 통해 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 템플릿에 의한 변환이 사용자의 감성을 만족시킴을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.459-462
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• 2000

웹기반의 미디어 검색과 제작에 인간의 직관이나 감성을 이용하는 방법이 최근 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술로서 대화형 진화연산을 소개하고, 인간과 컴퓨터 사이의 상호작용에 기초한 벌용의 인터페이스를 개발한다. 이 시스템은 미디어 검색 및 제작 방법으로 유전자 알고리즘을 사용하고, 이의 적합도 값을 인간이 제공하도록 함으로써 인간의 감성을 개입시키도록 한다

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.514-528
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• 2004

본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.116-118
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• 1999

일반적으로 컴퓨터를 이용한 디자인 지원 시스템은 많은 양의 수집된 데이터에 기반하기 때문에 계속해서 변화하는 유행에 대처할 수 없을 뿐만 아니라 개인의 취향을 반영하기도 어렵다. 이같은 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘(Interactive Genetic Algorithm : IGA)을 이용한 디자인 지원 시스템을 제안한다. IGA는 상호작용에서 얻어지는 사용자의 평가를 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘의 하나로, 일반적인 적합도 함수를 결정하기 어려운 디자인이나 예술 등의 문제 해결에 사용될 수 있다. 이때, 몇 개의 부분적인 곡선으로 의상의 디자인을 표현하였던 기존의 방법들과는 달리 전체 디자인을 목과 몸통, 팔과 소매, 치마와 허리선의 세 가지 부분 디자인으로 나누어 표현하는 문제영역 지식을 활용함으로써 좀 더 현실적인 여성복을 디자인할 수 있었다. 시스템의 인터페이스를 보완하기 위해 OpenGL이 사용되었으며, 실험 결과 지식기반 인코딩을 통한 IGA 의상디자인 시스템이 유용함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.942-951
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• 2000

일반적으로 컴퓨터를 이용한 디자인 지원 시스템은 다지이너의 행동과 같은 데이터를 통계적으로 분석하여 일련의 디자인 행위를 추출해 내는 인공지능의 접근 방식을 사용하여 왔다. 그러나 이는 많은 양의 수집된 데이터를 기반한 방법이기 때문에 계속해서 변화하는 유행에 대처할 수 없을 뿐만 아니라 개인의 취향을 반영하기도 어렵다. 이같은 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘(Interactive Genetic Algorithm : IGA)을 이용하여 명시적으로 표현하기 어려운 취향을 적절히 반영하는 디자인 지원 시스템을 제안한다. IGA는 상호작용에서 얻어지는 사용자의 평가를 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘의 하나로, 일반적인 적합도 함수를 결정하기 어려운 디자인이나 예술 등의 문제 해결에 사용될 수 있다. 한편, 몇 개의 부분적인 곡선으로 의상의 디자인을 표현하였던 기존의 방법들과는 달리 전체 디자인을 목과 몸통, 팔과 소매, 치마와 허리선의 세 가지 부분 디자인으로 나누어 표현함으로써 좀더 현실적인 여성복을 디자인할 수 있었다. 시스템의 인터페이스를 보완하기 위해 OpenGL을 이용한 3차원 모델이 사용되었으며, 사용자들을 대상으로 한 실험 결과 제안한 의상 디자인 지원 시스템이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.484-486
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• 2004

본 논문에서는 직접조작 방법을 이용하여 대화형 유전자 알고리즘(IGA)의 진화성능을 향상시키고 세대를 반복하면서 다양한 해를 얻을 수 있음을 NK-Landscape를 이용해 분석한다. 또한 NK모델을 이용하여 직접조작의 진화과정을 분석하기 위한 IGA 인터페이스를 생성한다. IGA를 이용한 진화는 특성상 적온 수의 개체와 세대수로 제한되기 때문에 지역해에 빠질 수 있는 문제점이 있다. 이러한 IGA 의 제약사창을 극복하는 방법으로 직접조작을 이용할 수 있으며 이 방법은 사용자가 원하는 개체를 생성할 수 있도록 진화과정에서 유전자를 직접 변경한다. IGA 에서 진화성능의 향상과 다양한 해외 생성을 분석하기 위하여 진화연산자인 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교 분석한다. Kauffman이 제안한 NK-Landscape로 진화과정에서 해공간이 얼마나 "ruggedness" 한지와 다양한 진화연산자에서 어떤 성능을 갖는지 분석할 수 있다 실험을 통해 3D 꽃 디자인 문제에서 NK-landscape기반 IGA인터페이스를 이용하여 IGA 해공간을 분석하고 교차, 돌연변이와 직접조작 방법의 성능을 비교함으로써 직접조작 방법으로 더 빠른 시간에 다양한 최적해를 찾을 수 있음을 알 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.109-117
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• 2022

Most of real-world decision-making processes are used to optimize problems with many objectives of conflicting. Since the betterment of some objectives requires the sacrifice of other objectives, different objectives may not be optimized simultaneously. Consequently, Pareto solution can be considered as candidates of a solution with respect to a multi-objective optimization (MOP). Such problem involves two main procedures: finding Pareto solutions and choosing one solution among them. So-called multi-objective genetic algorithms have been proved to be effective for finding many Pareto solutions. In this study, we suggest a fitness evaluation method based on the achievement level up to the target value to improve the solution search performance by the multi-objective genetic algorithm. Using numerical examples and benchmark problems, we compare the proposed method, which considers the achievement level, with conventional Pareto ranking methods. Based on the comparison, it is verified that the proposed method can generate a highly convergent and diverse solution set. Most of the existing multi-objective genetic algorithms mainly focus on finding solutions, however the ultimate aim of MOP is not to find the entire set of Pareto solutions, but to choose one solution among many obtained solutions. We further propose an interactive decision-making process based on a visualized trade-off analysis that incorporates the satisfaction of the decision maker. The findings of the study will serve as a reference to build a multi-objective decision-making support system.