• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.447-451
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• 1999

본 글은 soft computing에 대해 설명하고, soft computing의 주요 분야인 퍼지 이론에서 2가지 형태의 퍼지모델의 융합과, 퍼지이론과 진화적 알고리즘의 융합에 대해 설명한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.491-496
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• 2002

다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problems : MOPs)는 공학적인 문제를 풀고자 할 때 자주 접하게 되는 대표적인 문제 중 하나이다. 공학자들이 다루는 실세계 최적화 문제들은 몇 개의 경합하는 목적 함수(objective function) 들로 이루어진 문제일 경우가 많다. 본 논문에서는 다목적 함수 최적화 문제의 정의를 소개하고 이 문제를 풀기 위한 몇 가지 접근법을 소개한다. 먼저 서론에서는 파레토 최적해(Pareto optimal solution) 의 개념을 이용한 기존의 최적화 알고리즘과 이와는 달리 게임 이론(Game Theory) 으로부터 도출된 최적화 알고리즘인 내쉬 유전자 알고리즘(Nash Genetic Algorithm Nash GA) 그리고 본 논문에서 제안하는 공진화 알고리즘의 기반이 되는 진화적 안정 전략 (Evolutionary Stable Strategy : ESS) 의 이론적 배경을 소개한다. 또 본론에서는 다목적 함수 최적화 문제와 파레토 최적 해의 정의를 소개하고 다목적 함수 최적화 문제를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT) 에 적용시킨 내쉬 유전자 알고리즘과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 가지 알고리즘을 대표적인 다목적 함수 최적화 문제에 적용하고 결과를 비교 검토함으로써 진화적 게임 이론의 두 가지 아이디어 내쉬의 균형(Equilibrium) 과 진화적 안정전략 에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해 를 탐색할 수 있음을 확인한다.

• 정보와 통신
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• 제26권7호
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• pp.10-16
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• 2009

본고에서는 무선 통신 망에서 게임 이론이 적용된 주요 물리 계층 설계 기술을 소개한다. 셀룰러 망과 ad-hoc 망에서 일반적으로 적용할 수 있는 비협력 게임 이론 모형을 제시하고 서로 다른 목적을 위해 제안된 게임 전략과 유틸리티 함수를 소개함으로써 게임 이론으로 다양한 분산 알고리즘을 도출할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.709-719
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• 1997

알고리즘의 성능은 여러 측면에서 측정할 수 있다 하나의 질의 구성(Quvery Formulaiton)알고리즘이 개발되었다고 가정할때, 이 알고리즘 검색 성능의 효과과성 (재현율과 정확율)이 다른 알고리즘에 비해 우수하다하였도 질의 작성 시간적인 측면, 즉 효율성에서 다른 알고리즘에 뒤진다면 모든 면에서 우수하다고 평가하기 어렵다.본 연구에서는 질의나무(Query tree)라고 불리는 자동 질의 재구성 알고리즘과 다른 2개의 알고리즘(DNF method,Dilon's method)을 이론적 측면과 실시간 측정에 Sun SparcsStation 2를 이용하여 비교하여 보았다. 3가지 Test set 인 CACM,CISI,그리고 Medlars을 이용하여 실험한 질과 질의나무 알고리즘이 이론적, 실시간 측면 모두에서 가장빠른 알고리즘이라는 결과가 나왔다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.175-178
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• 1997

최근들어 가전제품은 90년대를 전후로 고품질화, 고기능화, 다양화, 지능화로의 추세가 한층 가속화되도 있다. 즉 퍼지, 신경회로망, 카오스, 유전자 알고리즘등으로 대표되는 soft computing 기술을 적용하여 가전제품의 인공지능화를 추구해 왔으며 한편으로는 첨단이론을 적요안 가전제품의 수명은 점점 단축되고 있는 실정이다. 한편 환경보호에 대한 사회 전반적인 인식의 확대호 에너지 절약에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 세탁기 사용에 있어서 세탁량을 정확히 감지하여 오감지로 인한 과도한 세탁수 사용을 방지할 수 있는 알고리즘을 개발하면 한정된 에너지를 절약하는데 큰 기여를 할 수 있다. Soft computing 기술의 하나인 Rough set 이론을 적용하여 세탁량(포량)감지 알고리즘개발에 관해 기술한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.616-623
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• 1998

Holland가 제안한 단순 유전자 알고리즘은 다원의 자연선택설을 기본으로 한 군 기반의 최적화 방법으로서, 이론적 기반으로는 스키마 정리와 빌딩블록 가설이 있다. 단순 유전자 알고리즘(SGA)이 이러한 이론적 기반에도 불구하고 여전히 일부 문제에 있어서 최적해로의 수렴을 보장하지 못하고 있다. 따라서 최근에 두 개의 집단이 서로 상호작용을 하며 진화하는 공진화 방법에 의해 이러한 문제를 해결하려고 하는데 많은 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 공진화 방법이 잘 동작하는지에 대한 이론적 기반으로 확장 스키마 정리를 제안하고, SGA에서는 해결하지 못하는 최적화 문제, 예를 들면 deceptive function,에서 SGA와 공진화에 의한 방법을 비교함으로써 확장된 스키마 정리의 유효성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.253-261
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• 2004

게임 이론은 의사 결정 문제와 관련 된 연구와 함께 정립 된 수학적 분석법으로써 1928년 Von Neumann이 유한개의 순수전략이 존재하는 2인 영합게임은 결정적(deterministic)이라는 것을 증명함으로써 수학적 기반을 정립하였고 50년대 초, Nash는 Von Neumann의 이론을 일반화하는 개념을 제안함으로써 현대적 게임이론의 장을 열었다. 이후 진화 생물학 연구자들에 의해 고전적인 게임 이론의 가정에 해당하는 참가자들의 합리성(rationality) 대신 다윈 선택(Darwinian selection)에 의해 게임의 해를 탐색하는 것이 가능하다는 것이 밝혀지게 되었고 진화 생물학자 Maynard Smith에 의해 진화적 안정 전략(Evolutionary Stable Strategy: ESS)의 개념이 정립되면서 현대적 게임 이론으로써 진화적 게임 이론이 체계화 되었다. 한편 이와 같은 진화적 게임 이론에 관한 연구와 함께 생태계의 공진화를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션이 1991년 Hillis에 의해 처음으로 시도되었으며 Kauffman은 다른 종들 간의 공진화적 동역학(dynamics)을 분석하기 위한 NK 모델을 제안하였다. Kauffman은 이 모델을 이용하여 공진화 현상이 어떻게 정적 상태(static state)에 이르며 이 상태들은 게임 이론에서 소개되어진 내쉬 균형이나 ESS에 해당한다는 것을 보여주었다. 이후, 몇몇 연구자들 게임 이론과 진화 알고리즘에 기반한 연산 모델들을 제시해 왔으나 실용적인 문제의 적용에 대한 연구는 아직 미흡한 편이다. 이에 본 논문에서는 게임 이론에 기반 한 공진화 알고리즘을(Game theory based Co-Evolutionary Algorithm: GCEA) 제안하고 이 알고리즘을 이용하여 공진화적인 문제들을 효과적으로 해결할 수 있음을 확인하는 것을 목표로 한다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.19-25
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• 2003

데이터베이스에 내재된 패턴이나 관계를 묘사한 것만으로도 의사결정에 필요한 정보를 제공할 수 있는데 이 데이터들의 변수들을 비슷한 특징을 가지는 소그룹으로 나누어 패턴을 찾는 것을 군집분석이라 한다. 이러한 군집 분석에는 분리군집방법과 계층적군집방법이 있는데, 재할당이 가능한 분리군집방법의 여러 알고리즘에 대해 비교해보자. 분리군집알고리즘에는 중심을 평균으로 하는 k-평균 알고리즘과, 중심을 메도이드로하는 PAM, CLARA, CLARANS 알고리즘이 있다. 이러한 알고리즘에 대한 이론과, 장단점을 설명하고, 분산과 중심들간의 평균 거리로 비교해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.142-144
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• 2003

유전자 알고리즘을 사용하여 신경망의 가중치를 학습하는 방법은 역전파 알고리즘이 가지는 여러 가지 문제점을 해결하기 위해 제안되었으나, 유전자 알고리즘 역시 전역 탐색이 아니기 때문에 실세계의 데이터에 적용하기 어려운 가장 큰 장애 요소인 지역 최소점 문제를 완벽하게 해결할 수는 없다. 이러한 지역 최소점 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 기생체-숙주 공진화 현상을 기반으로 한 유전자 알고리즘을 사용한 경쟁 공진화 신경망 학습 방법을 제시하고 있다. 경쟁 공진화는 서로 다를 개체간의 경쟁적인 진화를 통해 궁극적으로 보다 적합도가 높은 개체가 생성되는 이론을 기반으로 하고 있다. 이러한 경쟁 공진화를 통한 신경망 가중치의 학습이 일반적인 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시키는 것보다 더욱 우수한 가중치 집단을 탐색할 수 있음을 두 종류의 기계 학습 데이터를 통해 입증하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.283-304
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• 2008

본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.