• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
• /
• v.39 no.1
• /
• pp.16-23
• /
• 2002

In this paper, we propose the growing and pruning algorithm to design the optimal structure of modular wavelet neural network(MWNN) with F-projection and geometric growing criterion. Geometric growing criterion consists of estimated error criterion considering local error and angle criterion which attempts to assign wavelet function that is nearly orthogonal to all other existing wavelet functions. These criteria provide a methodology which a network designer can construct MWNN according to one's intention. The proposed growing algorithm increases in number of module or the size of modules of MWNN. Also, the pruning algorithm eliminates unnecessary node of module or module from constructed MWNN to overcome the problem due to localized characteristic of wavelet neural network which is used to modules of MWNN. We apply the proposed constructing algorithm of the optimal structure of MWNN to approximation problems of 1-D function and 2-D function, and evaluate the effectiveness of the proposed algorithm.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• v.43 no.2
• /
• pp.16-21
• /
• 2006

In this paper we proposed of the SEED cipher algorithm which improved cipher intensity. The proposed algorithm has input data of 192bit and key input data of 256bit and it performs 16 Rounds for improvement of cipher intensity. We simulated the algorithm employing C compiler and the Foundation Express Tool so that verified performance of it.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.307-309
• /
• 2000

진화 알고리즘은 현재까지 다양한 최적화 문제들에 사용되어 왔고, 또한 이러한 최적화 문제들은 효율적으로 해결하기 위하여 많은 진화 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 이러한 진화 알고리즘들의 공통적인 문제점은 탐색공간의 확대에 대하여 전반적으로 탐색시간이 오래 걸린다는 것이다. 실제로 최적화 해야 할 변수의 증가에 따라 탐색 차원이 증가하므로 탐색 시간도 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 최근의 진화 알고리즘에 대한 연구는 탐색공간의 축소나, 진화 속도의 향상에 초점이 맞추어져 있었고, 이러한 경향에 따라 많은 연구성과가 있었다. Potter와 Dejong의 협력 공진화와, Weicker의 적응적 공진화가 바로 그것이다. 그러나 이 방법들도 최적화 해야 할 변수들이 서로 강한 의존성을 가지고 있는 경우나, 대부분의 변수가 서로 의존성을 가지고 있는 경우에는 그다지 좋은 결과를 보이지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 기반으로 하여 각 방법의 단점들을 보완함으로써 효율을 향상시킨 새로운 진화 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.671-674
• /
• 2002

동적 메모리 할당 방식은 사전에 그 메모리의 크기를 결정할 수 없는 경우에 효과적인 프로그래밍 기술이다. 하지만 메모리 조각화 문제와 최악의 경우 실행 시간을 예측할 수 없는 단점 때문에 실시간 시스템에는 거의 적용되지 않고 있다. 본 연구에서는 리눅스 기반의 실시간 시스템을 위한 동적 메모리 할당 알고리즘인 QB(Ouick-Buddy)를 제안한다 제안된 알고리즘은 작은 크기의 메모리 요구에 대해서 워드 크기별로 프리 리스트를 관리하고, 큰 크기의 메모리 요구에 대해서는 이진 버디 시스템을 이용하여 관리한다. 이 알고리즘에서는 작은 크기의 메모리 요구에 대해 완전-적합(exist-fit) 전략을 사용하여 메모리 이용 효율을 증가시킨다. 또한 큰 크기의 메모리 요구에 대해서 버디 시스템을 적용함으로써 외부 조각화를 제거시키고 처리량(throughput)을 증가시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해서 제안된 알고리즘과 이진 버디 시스템(binary buddy system), 빠른-적합(quick-fit)의 메모리 이용 효율성 및 메모리 조각화 율을 비교할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.396-399
• /
• 2013

TDMA(Time-Division Multiple Access)는 한정된 채널을 시간상에서 여러 개의 구간으로 분할하고, 자신에게 할당된 시간 구간에서 정보를 전송하는 기법이다. 본 논문은 TDMA 알고리즘의 한 종류인 DESYNC 알고리즘을 소규모 네트워크에 적용하여 별도의 동기화 작업 없이 간단한 규칙으로 동기화를 유지하는 기법을 소개 한다. 기존의 DESYNC 알고리즘은 모든 노드들이 전송 영역 안에 있어야 하고, 전부 연결되어있어야 한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하고자 중앙제어장치인 CU(Central Unit)을 네트워크에 배치하여 2-홉 형태의 중앙 집중방식 네트워크가 운영되도록 하였다. 제시하는 알고리즘은 기존의 DESYNC 알고리즘과 마찬가지로 복잡한 동기화 과정 없이 단순한 방식으로 TDMA가 동작할 수 있도록 하면서, 전송 범위는 기존의 DESYNC 알고리즘의 성능에 비해 우수하다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.1275-1278
• /
• 2003

본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.05d
• /
• pp.1133-1136
• /
• 2002

EasyLab은 다양한 부류의 학습자에게 기본적인 알고리즘 교육을 제공하여, 창의성과 논리성 계발의 효과를 거둘 수 있도록 만들어진 시스템이다. 학습자는 EasyLab을 통해 자신이 의도한 바를 알고리즘화 시켜 프로그래밍하고, 그 코드를 USB로 연결된 아바타 로봇으로 전송할 수 있다. 그러면 로봇은 프로그램화된 코드에 의해 반응을 하게 되고, 학습자는 자신의 의도와 비교, 연구, 반복할 수 있다. EasyLab은 초보자가 학습하기 쉽도록 GUI 방식을 사용하기 때문에 알고리즘 교육에 효율적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
• /
• 1998.10a
• /
• pp.62-64
• /
• 1998

유전 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한 (Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지거나 (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어렵거나 (3) 목적함수에 교란항이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화함으로써 유전 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 그룹화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 최적값에 근접시킬 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션의 출력이 특정한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 확률적으로 나타나는 시뮬레이션 모델의 출력을 최대화하는 문제에 대하여 적용하고 분석하였다.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.241-250
• /
• 1997

The strain localization of concrete is a phenomenon such that the deformation of concrete is localized in finite region along with softening behavior. The objective of this paper is to develop a plasticity and damage algorithm for the finite element analysis of the strain-localization in concrete. In this paper, concrete member under strain localization is modeled with localized zone and non-localized zone. For modeling of the localized zone in concrete under strain localization, a general Drucker-Prager failure criterion by which the nonlinear strain softening behavior of concrete after peak-stress can be considered is introduced in a thermodynamic formulation of the classical plasticity model. The return-mapping algorithm is used for the integration of the elasto-plastic rate equation and the consistent tangent modulus is also derived. For the modeling of non-localized zone in concrete under strain localization, a consistent nonlinear elastic-damage algorithm is developed by modifying the free energy in thermodynamics. Using finite element program implemented with the developed algorithm, strain localization behaviors for concrete specimens under compression are simulated.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.540-548
• /
• 2012

The Weapon Target Allocation(WTA) problem is the NP-Complete problem. The WTA problem is that the threatful air targets are assigned by weapon of allies for killing the targets. A good solution of NP-complete problem is heuristic algorithms. Genetic algorithms are commonly used heuristic for global optimization, and it is good solution on the diverse problem domain. But there has been very little research done on the generation of their initial population. The initialization of population is one of the GA step, and it decide to initial value of individuals. In this paper, we propose to the population initialization method to improve a Genetic Algorithm. When it initializes population, the proposed algorithm reflects the characteristics of the WTA problem domain, and inherits the dominant gene. In addition, the search space widely spread in the problem space to find efficiently the good quality solution. In this paper, the proposed algorithm to verify performance examine that an analysis of various properties and the experimental results by analyzing the performance compare to other algorithms. The proposed algorithm compared to the other initialization methods and a general genetic algorithm. As a result, the proposed algorithm showed better performance in WTA problem than the other algorithms. In particular, the proposed algorithm is a good way to apply to the variety of situation WTA problem domain, because the proposed algorithm can be applied flexibly to WTA problem by the adjustment of RMI.