Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.13-15
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2001
진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있는 하드웨어로서 최근에 많은 관심과 함께 연구가 이뤄지고 있다. 하지만, 하드웨어의 복잡도가 증가할수록 진화를 위해 탐색해야 하는 해공간의 크기가 기하급수적으로 증가하기 때문에 아직까지 복잡한 하드웨어에 대해서는 좋은 활용방안을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 이런 복잡한 하드웨어를 모듈별로 나눠서 진화시키는 방법을 제시하여 좀더 효율적인 진화의 가능성을 보인다. 기존에 주로 사용되던 회로 진화 디자인과 이를 모듈별로 나눠서 진화하는 방식을 실험을 통해 비교하고, 효과적으로 진화시간을 단축할 수 있음을 보인다.
Digital Media have been advanced and disseminated at the same time around the world. Digital contents have been evolved while Product Technology and Process Technology of 3D Digital Animation and On-line game have completed the innovative developments. First of all, several problems can be occurred when product technology can not lead the evolvement of digital contents. To accomplish the evolvement of both product technology and process technology of digital contents, the whole production system and process system must be modulized. Modulization of system can be completed by the consistent and stable integration of platform. Modulization of production system can bring out the modulization of product technology and then the modulization of technology can speed up the commercialization and market test.
Recently Evolvable Hardware (EHW) is widely studied to design effective hardware circuits that can reconfigure themselves according to the environment. However, it is still difficult to apply for complicated circuits because the search space increases exponentially as the complexity of hardware increases. To remedy this problem, this paper proposes a method to evolve complex hardware with a modular approach. The comparative experiments of some digital circuits with the conventional evolutionary approach indicate that the proposed method yields from 50 times to 1,000 times faster evolution and more optimized hardware.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.330-332
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1998
모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.347-350
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2008
모듈라 뱀형 로봇은 고장에 대한 강인성과 환경에 유연한 이동 특성을 가지고 있으나, 제어가 어렵다는 단점이 있다. 진화연산을 로봇에 이용한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 어떤 기법의 진화연산이 문제에 더 적합하고, 높은 성능을 얻을 수 있는지에 대한 비교는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 두 가지 대표적인 진화기법인 GA와 GP를 이용하여 모듈라 뱀형 로봇의 이동 제어를 수행하였다. 대상 로봇은 H/W로 구현이 가능한 실제 모듈로 구성되었고, Webots을 사용하여 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, GA와 GP 기법에 의한 결과를 비교 분석하였다.
Akey factor in evolution is reproduction, which is also a major concern in medicine. Evolutionists have proposed many theories and hypotheses to explain the low fertility rates of modern industrial societies, which are contrary to maximization of biological fitness. Given that childbirth is the most significant factor affecting reproductive fitness, it is likely that a variety of psychological modules related to childbirth behavior and intention evolved over time. Several evolutionary psychological modules have been proposed in relation to reproduction, including sexual desire, status-seeking, a need for nurturing, and the desire for children. Previously adaptive psychological modules may now be expressed maladaptively due to the discrepancy between the Environment of Evolutionary Adaptedness (EEA) and the environment of modern industrial society. Several evolutionary ecological factors influence childbirth intention in modern society, including individual personality factors, childhood life history experiences, and socioecological factors throughout reproductive life. By focusing on mental, social, and ecological factors, this review examines several hypothetical models relating to evolutionary psychological factors and childbirth decisions in modern industrial society, as well as a possible explanation for the low birth rate.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.214-214
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2004
공작기계가 협력의 주체가 되는 생산시스템에서는 공작기계가 다양한 내외부적 요인들과 협력을 유지하면서 스스로 지식을 진화시킬 수 있는 M2M(Machine To Machine) 환경을 만들어 갈 수 있게 될 것이다. 본 연구에서는 지식진화형 지능공작기계의 개발을 위한 대화 모듈 에이전트 설계에 대한 내용을 소개한다. 지식진화형 지능 공작기계를 개발하기 위해서는 인간 전문가를 대신할 다양한 지식과 이에 적합한 지식처리가 필요하다. 그러기 위해서는 무엇보다 기계간 협력을 위한 에이전트의 요구가 필수적이다.(중략)
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.1
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pp.19-26
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2002
There are some difficulties to construct a sensory-motor controller for an autonomous mobile robot such as coordinating the mechanics and control system parts of the robot, and managing interaction with external environments. In previous research, we evolve the CAM-Brain, neural networks based on cellular automata, to control an autonomous mobile robot. In this paper, we propose the method of combining multi-modules evolved to do simple behavior in order to making more sophisticated behaviors because the controller composed of one neural network module is difficult to make complex behaviors. In experimental results, we can get the controller adapting to more complex environments by combining CAM-Brain modules evolved to do simple behavior by rule-based approach.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.559-561
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2005
본 논문은 사용자가 감각형 인터페이스를 사용하여 가상공간의 지능적인 화단을 체험, 체감 할 수 있는 시스템(Garden Alive)을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라, 조도, 습도 센서를 갖춘 현실공간의 화단과 상호작용에 사용되는 감각형 인터페이스, 진화모듈과 감정모듈을 갖춘 인공지능 모듈, 그리고 가상식물의 성장과 반응을 보여주는 Virtual Garden으로 구성된다. 감각형 인터페이스는 카메라로 사용자의 손동작을 인식하고, 조도센서로 광량을 확인하여, 습도센서로 물의 양을 측정한다. 이러한 정보를 바탕으로 인공지능 모듈은 식물의 진화 방향과 감정상태의 변화를 결정한다. Virtual Garden은 L-system을 기반으로 제작되어 가상식물들은 실제 식물들과 유사한 형태로 성장하도록 한다. 제안된 Garden Alive에서 화단의 식물들은 각각의 개체마다. 유전자를 가지고 있어 식물의 다양성을 볼 수 있고, 빛과 수분 등의 환경요인에 따른 적합도를 평가함으로써 세대를 거듭함에 따라 진화해가는 모습을 볼 수 있다. 마지막으로 단순히 자극에 반응하는 식물이 아닌 사용자와 상호작용에 따른 식물의 감정 변화를 통해 적절한 반응을 보이는 지능적인 식물을 구현하였다. 따라서 제안된 시스템은 오락과 교육을 위한 콘텐츠, 사용자에 따른 개별적 반응을 통해 심리적인 안정을 제공할 수 있는 콘텐츠 등으로 응용될 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.7
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pp.1553-1557
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2004
A real-time processing system for embedded hardware genetic algorithm is suggested. In order to operate basic module of genetic algorithm in parallel, such as selection, crossover, mutation and evaluation, dual processors based architecture is implemented. The system consists of two Xscale processors and two FPGA with evolvable hardware, which enables to process genetic algorithm efficiently by distributing the computational load of hardware genetic algorithm to each processors equally. The hardware genetic algorithm runs on Linux OS and the resulted chromosome is executed on evolvable hardware in FPGA. Furthermore, the suggested architecture can be extended easily for a couple of connected processors in serial, making it accelerate to compute a real-time hardware genetic algorithm. To investigate the effect of proposed approach, performance comparisons is experimented for an typical computation of genetic algorithm.
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