• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.119-125
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• 2006

네트워크를 통하여 서로 연결된 컴퓨팅 자원들의 집합을 분산 시스템이라고 정의할 수 있다. 최적화 문제 영역에서 가장 중요한 해결 기법 중에 하나인 병렬 유전자 알고리즘은 분산 시스템을 기반으로 하고 있다. 인터넷과 이동 컴퓨팅과 같은 동적 네트워크 환경 하에서 네트워크의 상태는 가변적으로 변할 수 있어 기존의 병렬 유전자 알고리즘을 분산 시스템에서 최적화 문제를 해결하기 위하여 그대로 사용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 동적 네트워크 환경 하에서 분산 에이전트를 사용하여 병렬 유전자 알고리즘을 효율적으로 사용할 수 있는 기법을 제시한다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.47-52
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• 2003

지금까지의 선형 최적화에 대한 연구는 고전적인 최적화 기법인 비선형계획법과 유동해석법을 중심으로 생물의 진화 알고리즘을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 인공지능에 기초를 둔 신경망이론 등이 이용되어 왔다. 또한 최근 컴퓨터의 성능이 급속도로 향상됨에 따라 전산유체역학에 기초한 시뮬레이션 평가기법도 사용되고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 선형 최적화 방법을 제시하였다. 그리고 광역 최적해의 효과적인 검색과 빠른 접근을 위한 방법으로 네트워크 시스템을 기반으로 한 병렬분산 유전자 알고리즘 시스템(PDGAS)을 개발하였으며 그 성능을 기존의 진화 알고리즘과 비교${\cdot}$분석함으로써 선형 최적화의 가능성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.164-170
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 시스템과 분산 유전자 알고리즘에 기반하여 동작하는 자율분산로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 로봇들의 행동은 전역행동과 지역행동으로 분류된다. 전역행동은 환경에서 작업을 탐색하는데 이를 빠르게 수행하기 위하여 집합과 분산의 두 가지 행동으로 이루어져 있다. 이때 인공 면역 시스템은 로봇이 어떤 행동을 선택하여 행동할 것인가를 결정한다. 지역행동은 탐색된 작업을 수행하는 부분으로서 어떤 로봇들이 협조행동을 할지를 학습하고, 학습한 결과에 따라 작업을 수행하는 행동을 한다. 이를 위해 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 각 로봇들은 주어진 작업에 대하여 학습을 한다. 제안된 시스템에서 학습 알고리즘은 주어지는 작업의 변화로봇들은 주어진 작업을 수행하기 위해 학습을 하고, 주어진 작업이 변할 경우 스스로 대처한다는 면에서 기존의 자율 분산 시스템보다 적응성에서 향상된 시스템이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.343-349
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• 2018

본 논문에서는 유리재단 문제에 평균장 어닐링과 시뮬레이션된 어닐링 형태의 유전자 알고리즘을 결합한 합성 알고리즘을 분산 처리하여 적용한다. 유리재단 문제는 2차원 2진 패킹 문제로 주어진 원판에 요구되는 사각형 모양의 패턴들을 버려지는 부분이 최소가 되게 배치하는 조합 최적화 문제이다. 제안된 합성 알고리즘은 유전자 알고리즘의 다양한 연산자에 시뮬레이션된 어닐링의 온도개념을 추가하여 평균장 알고리즘에 의한 빠른 평형상태 도달을 유지하게 하였다. MPI를 이용한 분산 합성 알고리즘을 유리재단 문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 평균장 어닐링 또는 유전자 알고리즘을 단독으로 사용하였을 때보다 최적의 배치 상태를 나타내었으며 최적해 접근 특성을 유지하면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 보여 주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.287-295
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• 2010

본 논문에서는 MPI(Message Passing Interface) 환경 하에서 채널배선 문제에 대한 분산 평균장 유전자 알고리즘(MGA, Mean field Genetic Algorithm)이라는 새로운 최적화 알고리즘을 제안한다. 분산 MGA는 평균장 어닐링(MFA, Mean Field Annealing)과 시뮬레이티드 어닐링 형태의 유전자 알고리즘(SGA, Simulated annealing-like Genetic Algorithm)을 결합한 경험적 알고리즘이다. 평균장 어닐링의 빠른 평형상태 도달과 유전자 알고리즘의 다양하고 강력한 연산자를 합성하여 최적화 문제를 효율적으로 해결하였다. 제안된 분산 MGA를 VLSI 설계에서 중요한 주제인 채널 배선문제에 적용하여 실험한 결과 기존의 GA를 단독으로 사용하였을 때보다 최적해에 빠르게 도달하였다. 또한 분산 알고리즘은 순차 알고리즘에서의 최적해 수렴 특성을 해치지 않으면서 문제의 크기에 대하여 선형적인 수행시간 단축을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.979-982
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• 2010

최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP 가 제안되었다. 하지만 TARP 의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도 평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 에너지 인식 트래픽 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 트래픽 분산 기법(TARP)과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.3-7
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• 2002

컴퓨터 네트워킹 기술의 발달에 힘입어 분산처리를 이용한 기법이 복잡한 구조물의 최적설계에 널리 사용되고 있다. 최적설계시 구조물이 복잡하고 설계 변수가 많아질수록 설계 변수간의 교호작용이 복잡해지고 국부최적해가 많아지는 특성이 있다. 최근의 최적 설계는 이러한 문제점을 해결하고자 다양한 전역 최적화 기법을 도입하여 적용하고 있다. 본 연구에서는 진화이론을 바탕으로 한 유전자 알고리즘과 실험계획법을 바탕으로 한 반응표면법에 분산처리 기법을 도입하여 인공위성 추진 모듈의 최적화에 적용시켰다. 그 결과 유전자 알고리즘이 조금 더 좋은 최적값을 보였으며 해석시간은 반응표면법을 적용 시켰을 경우가 훨씬 짧았다. 병렬처리 기법을 이용한 위성구조체의 최적설계에 있어 유전자 알고리즘은 해의 전역성에서 반응표면법은 시간의 효율성에서 각각 장점을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.295-306
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• 2009

질의실행시간최소화는 분산 데이타베이스 설계에 있어 가장 중요한 목적중의 하나이다. 총시간최소화는 온라인거래처리시스템의 목적인 반면, 반응시간최소화는 의사결정지원 질의시스템의 목적이다. 본 논문에서는 질의실행시간최소화를 달성하기 위해 질의를 세분화하여 최적의 데이터베이스 사이트에 할당하는 분석모델을 개발하였으며, 문제해결방법으로 유전자알고리즘을 채택하였다. 총시간최소화 관점에서의 질의실행 계획은 반응시간최소화 관점의 질의실행계획에는 적합하지 않다는 것을 증명하였으며, 그 반대의 경우도 증명하였다. 최대 20개의 조인이 포함되는 질의를 설계하여 시뮬레이션 실험을 통해 테스트를 수행하였고, 유전자알고리즘과 완전한 전수조사와의 결과를 비교함으로써 모든 경우에 유전자알고리즘을 채택한 해결책이 최적의 결과를 도출하였음을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.187-189
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• 2003

분산 데이타베이스 시스템은 통신망으로 연결되어 있는 컴퓨터 노드들의 집합으로 구성되어 있으며 각 노드들은 데이타, 프로그램, 처리능력 등의 자원을 공유한다. 데이타의 분산은 접근 시간 단축, 가용성과 신뢰성, 동시성의 증가와 같은 장점이 있으나 통신 비용과 시스템 부하와 같은 성능저하 요인이 될 수도 있으므로 데이타를 최적의 노드에 분산시키는 할당 문제가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 시스템 운영 비용을 최소화 시키는 최적의 할당 노드를 찾기 위한 목적 함수를 기술하였으며 유전자 알고리즘을 사용하여 할당 목적 함수의 해를 구현하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권1호
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• pp.49-58
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• 2003

송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(과부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 이 같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 줄이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전자 알고리즘에 의해 결정된다.