• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.241-243
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• 2004

실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.396-399
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• 2009

본 논문의 연구 목적은 생물의 진화 현상을 모방한 진화전략 알고리즘을 이용하여 돔형 트러스 구조물을 최적화 설계하는 것이다. 최적화 방법으로 부재 단면적의 최적화 값을 찾음으로써 최적 목적값 또는 최소 구조물 중량을 산출하는데 목적이 있다. 진화전략 알고리즘은 1960년대 중반, 실수기반 매개변수의 최적화로부터 소개되어 1970년대 많은 발전을 하였다. 진화전략은 컴퓨터 시스템 최적화 알고리즘 연구분야에서 많이 활용되며, 더불어 사용되는 유전자 알고리즘과는 다른 몇 개의 연산자를 가지고 있다. 본 논문에서는 진화전략에서 사용되는 연산자를 소개하고 연산자간의 논리 흐름과 수치예제로써 최적설계의 적합성을 확인해볼 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.401-404
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• 2004

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.667-669
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• 2005

최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.483-487
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• 2005

본 논문에서 우리는 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 새로운 유전 알고리즘을 제안하였다. 새로운 유전 알고리즘의 가장 큰 특징은 서로 다른 목적을 가진 2개의 집단을 가지고 진화를 수행한다는 점이다. 하나의 집단은 일반적인 유전 알고리즘의 그것과 비슷하지만, 좋은 영역의 탐색에 집중하는 경향을 보이며 다른 하나의 집단은 이러한 좋은 영역에의 집중 시 나타날 수 있는 조기 수렴 문제를 보완하기 위해 탐색을 다각화 하는 방향으로 진화한다. 몇 가지 최적화 문제에 대한 실험 결과 이러한 특성이 다른 2개 집단에 의한 진화 방법이 문제 해결에 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.316-318
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• 2002

DNA 컴퓨팅은 차세대 컴퓨팅 방법으로서 주목받고 있으나, 실제 생화학 분자인 DNA의 특성에 의한 오류 가능성을 내포하고 있다. 근래에 들어 이러한 문제점을 극복하고 DNA 컴퓨팅의 신뢰도를 향상시킬 방법으로서 실험에 사용될 DNA서열의 생성 단계에서 그 오류의 가능성을 예측하고 이를 최소화하고자 하는 방법이 많이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 DNA서열의 적합도를 측정할 함수를 적절하게 정의할 경우 서열 생성 문제가 수치 최적화 문제로 쉽게 환원될 수 있음에 주목하고 이러한 관점에서 실제 실험에서 발현되는DNA의 다양한 특징을 반영하고 그 최적화를 위하여 다중 목적 함수 진화 알고리즘을 적용하고자 시도하였다. 구현된 알고리즘은 진화의 각 단계마다 우열을 판별할 수 없는 여러개의 서열 묶음을 효과적으로 찾아내었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.213-220
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• 2004

Evolutionary algorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several. often conflicting objective. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. Recently, pareto-based evolutionary algorithms uses a density information in fitness assignment scheme for generating uniform distributed global pareto optimal front. However, the usage of density information is not Important elements in a whole evolution path but plays an auxiliary role in order to make uniform distribution. In this paper, we propose an evolutionary algorithms for multi-objective optimization which assigns the fitness using pareto dominance rank and density weighting, and thus pareto dominance rank and density have similar influence on the whole evolution path. Furthermore, the experimental results, which applied our method to the six multi-objective optimization problems, show that the proposed algorithms show more promising results.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.8
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• pp.501-511
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• 2008

Probe design is one of the essential tasks in successful DNA microarray experiments. The requirements for probes vary as the purpose or type of microarray experiments. In general, most previous works use the simple filtering approach with the fixed threshold value for each requirement. Here, we formulate the probe design as a multiobjective optimization problem with the two objectives and solve it using ${\epsilon}$-multiobjective evolutionary algorithm. The suggested approach was applied in designing probes for 19 types of Human Papillomavirus and 52 genes in Arabidopsis Calmodulin multigene family and successfully produced more target specific probes compared to well known probe design tools such as OligoArray and OligoWiz.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.279-283
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• 2012

유역 유출 연속모의 모형은 수자원 계획과 효율적인 물 관리 정책 수립에 중요한 도구가 된다. 유역 유출 연속모의 모형에는 다수의 매개변수가 있으며, 이러한 매개변수는 모형 보정을 통해 추정된다. 연구에서 사용한 모형은 SWMM이며 집합체 혼합 진화 알고리즘으로 자동 보정하였다. 자동 보정에 사용되는 최적화 알고리즘은 목적함수에 따라 상이한 결과를 도출하기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 유역 유출 모형의 자동보정에 적합한 목적함수를 선정하기 위하여 4개의 목적함수를 구성하였고, 밀양댐 유역에 적용하였다. 그리고 목적함수에 따른 자동 보정의 결과를 평가하기 위해 5가지의 평가지표를 활용하였다. 보정의 결과, 모든 목적함수에서 공통적으로 첨두유량의 오차는 다소 크게 발생하였다. 그리고 잔차 절대값의 합이 최소가 되도록 구성한 목적함수가 다른 목적함수에 비해 상대적으로 양호한 결과를 도출하였지만, 목적함수에 따른 큰 차이는 없었다. 또한, 유역 유출 연속모의에서는 유역의 물수지가 중요한 요소이므로 향후, 보다 정확도 높은 유역 유출 연속모의 모형의 자동 보정을 위해서는 첨두유량과 물수지와 관련된 오차를 제어할 수 있는 추가적인 기법이 요구된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.581-584
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• 2003

본 연구는 인공생명의 알고리즘을 응용해서 기존 영상작품과 엔터테인먼트(컴퓨터 게임)와는 전혀 다른 형태의 작품을 구현 하는데 그 목적이 있다 기존의 영상작품과 엔터테인먼트는 제한된 상호 작용성(기존 영상작품이나 컴퓨터 게임은 장면의 진행과 시나리오가 정해진 틀에서만 표현된다)을 갖는데, 인공생명 알고리즘을 응용한 작품은 무한한 상호 작용성(interactivity)을 표현할 수 있다. 본 연구는 인공생명 알고리즘 L-system을 응용해 우리 전통미술인 사군자와 인공적으로 진화하는 수족관속의 물고기를 인 실리코(컴퓨터 속의 세계)에서 구현 하였다. 사군자는 여백을 클릭할 때마다 성장과 소멸하면서 무한히 변형된 형태의 모습을 창조하고, 수족관속의 포식자 피기는 눈이 커지는 것, 꼬리가 길어지는 것, 지느러미가 커지는 것으로 진화 한다.