• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.6
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• pp.1844-1851
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• 2000

In this paper, a metamorphosed genetic algorithm based on the meiosis for human's chromosome is presented. In the algorithm, chromosomes in an individual are divided in half and in the other are divided into other rate. By our definition, they are composed of gametes with X-type chromosomes or Y-type chromosomes or especially M(mutation)-type chromosomes. When tow gametes among them are randomly selected and recombined, the new individual is correspondingly generated. Without reducing the searching space significantly, the global solution can be readily searched by new generated individual. The performance of he presented algorithm is examined and evaluated through proper simulation using test functions.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.4 no.4
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• pp.79-87
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• 2004

In this paper, we propose a probability map based genetic algorithm to detect lips from portrait image. The existing genetic algorithm used to get an optimal solution is modified in order to get multiple optimal solutions for lips detection. Each individual consists of two chromosomes to represent coordinates x, y in space. Also the algorithm introduce a preserving zone in the population, a modified uniform crossover, a selection without individual duplication. Using probability map of H, 5 components, the proposed algorithm has adaptability in the segmentation of objects with similar colors. In experiments, we analyzed relationships of primary parameters and found that the algorithm can apply to the detection of other ROIs easily

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.8
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• pp.207-211
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• 2021

This paper addresses a two-stage flexible flow shop scheduling problem in which there is one machine in stage 1 and two identical machines in stage 2. The objective is the minimization of the total completion time. The problem is formulated by a mixed integer quadratic programming (MIQP) and a hybrid simulated annealing (HSA) is proposed to solve the MIQP. The HSA adopts the exploration capabilities of a genetic algorithm and incorporates a simulated annealing to reduce the premature convergence. Extensive computational tests on randomly generated problems are carried out to evaluate the performance of the HSA.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2002.11a
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• pp.200-203
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• 2002

전자상거래, 인터넷뱅킹 등 인터넷이 대중화 된 현재 PKI는 필수적인 요소가 되고 있다. 현재 많은 공인 인증기관에서는 각각의 인증서 경로 검증 알고리즘을 사용하여 인증서 검증에 사용하고 있으나 확실한 표준화가 이루어지지 않은 상황은 유연하고 상호 연동적인 PKI 구축에 많은 어려움을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 PKI 기반 인증 시스템에서의 경로 검증 모듈의 알고리즘을 평가할 수 있는 평가 항목을 도출하고 이를 기반으로 ITU-T 및 IETF 표준 준수 여부를 평가하는 평가 도구를 구현하여 소개한다. 이 평가 도구는 다가올 유, 무선 PKI 환경 구축에 많은 역할을 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.434-437
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• 2004

본 논문에서는 유전자 알고리즘에 기반을 둔 자기구성 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Polynomial Neural Networks： SOPNN)의 새로운 구조를 제안하고, 포괄적인 설계 방법론을 토의한다. 기존의 자기구성 다항식 뉴럴 네트워크는 확장된 GMDH 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 충의 다항식 뉴런에서 고정된 노드 입력들의 수 뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 SOPNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA 기반 SOPNN은 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 SOPNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 구조적으로 더 최적화된 SOPNN을 생성하기 위해, SOPNN의 각 단계에서의 GA기반 설계 절차는 SOPNN내에서 이용할 수 있는 다음의 최적 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 가진 선호된 노드들의 선택으로 이끈다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. 상세 설계 절차가 상세히 토의된다.

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.13 no.1
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• pp.175-182
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• 2011

고객의 요구에 대한 빠른 대응과 유연하고 효율적으로 새로운 제품을 적기에 개발하기 위해서는 제품 플랫폼에 기초한 대량 맞춤이 절실히 요구된다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 기업들은 상대적으로 생산비용을 낮게 유지하면서 대량생산의 이점을 유지하고 동시에 고객의 요구사항을 만족시키기 위해, product family를 도입하고 가능하면 작은 변화를 통하여 제품의 다양성을 유지하고자 한다. Product family를 설계할 때 중요한 이슈 중에 하나는 제품의 공통성과 차별성간의 절충점을 찾아내는 것인데, 본 연구에서는 설계자들이 product family 재설계를 용이하게 하기 위한 방법론을 제안한다. 이를 위하여 본 연구에서는 ant colony 알고리즘과 product family의 공통성 평가지수를 이용하여 product family 재설계 방법론을 개발한다. 제안한 방법론은 복잡하고 반복적인 많은 계산과정을 가지고 있는 다른 방법과 달리 메타 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 인간의 간섭을 줄이고, 실험결과의 정확도, 반복성 및 강건성을 향상시킨다. 본 연구에서는 컴퓨터 마우스 제품군을 대상으로 제안한 방법의 타당성을 검증하였고, 추가적으로 product family 레벨과 부품 레벨의 product family 재설계 추천방안도 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.08a
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• pp.83.2-83.2
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• 2013

정교한 생산 공정에 있어서 공정의 갑작스런 변동(Shift)나 점진적인 변화(Drift)에 대해서 얼마나 적절하게 대응하느냐는 생산 제품의 품질과 수율에 상당한 영향을 미친다. 이에 본 과제에서는 반도체 생산 공정에 따른 측정 결과를 분석하여 최상의 공정조건(Recipe)를 유지하기 위한 알고리즘을 개발하고, 개발된 알고리즘의 유효성 판단을 위한 시뮬레이션 툴을 개발하였다. 또한, 다양한 현장 조건을 충족할 수 있도록 사용자 임의의 데이타 구조를 정의하고, 기준 정보를 등록할 수 있도록 유연성이 부여된 사용자 UI를 개발하였다. 생산 설비로부터 공정 관련 데이타를 수집하고, 측정 설비로부터 계측데이타를 수집한 후, 사용자가 설계한 APC 로직에 의해 실시간 공정 제어가 가능한 시스템을 개발하여, 현장 엔지니어가 다양한 APC 로직을 설계하고 구현할 수 있도록 하였다. 현장 엔지니어용 툴은 Graphical Workflow 형태로 개발되었으며, 엔지니어가 복잡한 프로그래밍을 하지 않아도 직관적으로 설계/구현할 수 있도록 하였다. 분석을 위한 리포트 화면을 이용하여, 공정/측정 데이타에 대한 조회기능을 제공하고, Trend, Pair, X-bar 등의 다양한 분석용 챠트를 이용하여 파라미터 분석 기능을 제공하였다. 본 과제에서 증착 장비용 제어 알고리즘을 적용하여 테스트하였으며, 30% 이상의 Cpk 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.2C
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• pp.217-225
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• 2009

Tone injection scheme has been known as one of peak to average power ratio (PAPR) reduction methods deployable to multi-carrier system like orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). The basic idea in tone injection scheme is to enforce the constellation size larger so that each of original constellation points is mapped into the preassigned distinct locations. According to the tone injection scheme, it increases symbol power highly induced inherently by expanding constellation to get optimal PAPR reduction. In the other hand, to get optimal power increase, the PAPR would be reduced insufficiently with limited tone injection signal. To withstand these problems, this paper consider the reduction of the PAPR and power increase problem simultaneously, Toward this, the tone injection scheme accomplished by employing the weighted sum genetic algorithm which has been utilized to solve multi-objective optimization problem (MOOP). The simulation results verifies that the proposed scheme can control the effective PAPR performance and alleviation of power increase flexibly by the weight value at the expense of relatively low complexity.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.26 no.3
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• pp.9-22
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• 2021

This study proposes a supply chain network (SCN) model considering supply disruption in assembly industry. For supply disruption, supplier disruption and its route disruption are simultaneously taken into consideration in the SCN model. With the simultaneous consideration, the SCN model can achieve its flexibility and efficiency. A mathematical formulation is suggested for representing the SCN model, and a proposed hybrid genetic algorithm (pro-HGA) is used for implementing the mathematical formulation. In numerical experiment, the performance of the pro-HGA approach is compared with those of some conventional approaches using the SCN models with various scales, and a sensitivity analysis considering the change of the numbers of suppliers and backup routes is done. Experimental results show that the performances of the pro-HGA approach are superior to those of the conventional approaches, and the flexibility and efficiency of the SCN model considering supply disruption are proved. Finally, the significance of this study is summarized and a potential future research direction is mentioned in conclusion.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.377-383
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• 2021

Recently, in accordance with the 4th industrial revolution, The use of autonomous mobile robots for flexible logistics transfer is increasing in factories, the warehouses and the service areas, etc. In large factories, many manual work is required to use Simultaneous Localization and Mapping(SLAM), so the need for the improved mobile robot autonomous driving is emerging. Accordingly, in this paper, an algorithm for mapless navigation that travels in an optimal path avoiding fixed or moving obstacles is proposed. For mapless navigation, the robot is trained to avoid fixed or moving obstacles through Deep Q Network (DQN) and accuracy 90% and 93% are obtained for two types of obstacle avoidance, respectively. In addition, DQN requires a lot of learning time to meet the required performance before use. To shorten this, the target size change algorithm is proposed and confirmed the reduced learning time and performance of obstacle avoidance through simulation.