• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1307-1310
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• 2003

본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. 대화형 진화연산은 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 대화형 진화연산이 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 hidden population 기법과, simplified genotype 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.454-456
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• 2001

일반적으로 확률에 기반한 연산자를 사용하는 진회연산(EC)은 전역 탐색에는 효율적이나 국소 탐색에는 그렇지 못하다. 이러한 문제점은 대화형 진회연산(IEC)에서 더욱 심각해지는데, 이는 개체들을 사용자가 직접 평가하는데 따른 세대 길이의 제한이 있기 때문이다. 본 논문에서는 HCI 분야에서 잘 알려져 있는 직접조작 방법(Direct Manipulation : DM)을 적용하여 이것을 해결하는 방법을 제안한다. 각각의 개체들에 대한 인터페이스 진화 연산자를 사용하는 대신 지적조작을 사용함으로써 사용자는 개체의 진화에 직접 개입할 수 있고, 이를 통해 진화연산자를 사용하는 전역 탐색 능력은 그래도 유지한 채 대화형 진화연산의 단점을 극복할 수 있다. 이러한 직접조작 개념을 대화형GA에 기반한 패션 디자인 시스템에 적용하였고 이러한 응용이 효과적이었음을 실험을 통해 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.685-689
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• 2009

Evolutionary Computation is not only widely used in optimization and machine learning, but also being applied in creating novel structures and entities. This paper proposes evolutionary topic maps that can suggest new and creative knowledge not easily producible by humans. Interactive evolutionary computation method is applied into topic maps in order to accept human evaluation on feasibility of intermediate topic maps. Evolutionary topic maps are creativity support tools, helping users to encounter new and creative knowledge. Further work can greatly improve the system by providing more operations, preventing over-convergence, and overcoming user fatigue problem by providing more intuitive user interface, better visualization, and interpolation mechanisms.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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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

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.482-487
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• 2002

본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화 연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. IGA는 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 IGA가 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 'hidden population' , 'primitive avatar' , 'simplified genotype' 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다. 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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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.