• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권8호
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• pp.399-410
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• 2005

본 논문에서는 개미 군 집단 알고리즘을 융합한 새로운 적응형 유전 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘이 확률적으로 최적 해에 수렴함을 증명한다. 실험을 통해서, 제안된 알고리즘은 최적 해로의 수렴이 어려운 여러 가지 대표적인 함수들에 대하여 elitist 전략을 사용한 유전 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적 해에 수렴하고 한 군집 내의 모든 해들이 최적 해로 수렴하며 파라미터 값에 따라 새로운 탐색이나 현 상태로의 귀착의 정도를 조절할 수 있는 유연성 있는 알고리즘인 것을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6A호
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• pp.667-667
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• 2004

위성망과 같이 DBP(Delay Bandwidth Product)가 큰 고속망에서 전송 지구국의 버퍼는 일시적인 막힘 현상에 의한 전송 효율이 저하되는 것을 방지하기 위하여 큐 현상을 충분히 소화하도록 설계되어야 한다. 뿐만 아니라 버퍼의 어떠한 상태 하에서도 막힘 없는 유연한 전송 패킷의 흐름과 수많은 연결 트래픽 간의 공정성을 보장하고 접속 서비스의 특성에 따라서 정의되는 QOS를 충족시키는 기술이 중요하다. 기존의 버퍼알고리즘들은 여러 네트워크 환경의 다양한 변화에 적절히 대응하지 못하여 위성망과 같은 특수한 네트워크에 적합하지 않다. Floyd에 의해 제안된 RED(Random Early Detection) 알고리즘은 기존의 버퍼 알고리즘과 비교하여 뛰어난 버퍼관리 성능을 보여왔다. 하지만 RED 알고리즘 방식은 TCP 패킷의 연결 수나 네트워크의 변화에 적절히 대응하지 못하여 위성망과 같이 다수의 사용자가 동시 다발적으로 발생할 수 있는 환경에서는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 입력 비율에 따라 향상된 버퍼 활용도를 가진 TARED(Target Adaptive REB) 알고리즘이 위성망을 포함한 네트워크 환경에서 향상된 성능을 보이고 제안된 TARED 알고리즘을 이용하면 입력 비율에 따른 버퍼의 점유 레벨의 오버플로우나 언더플로우가 없이 전체 시스템의 성능을 향상시킴과 동시에 네트워크의 적응능력과 시스템의 안정화에 우수함을 보일 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권6A호
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• pp.666-676
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• 2004

위성망과 같이 DBP(Delay Bandwidth Product)가 큰 고속망에서 전송 지구국의 버퍼는 일시적인 막힘 현상에 의한 전송 효율이 저하되는 것을 방지하기 위하여 큐 현상을 충분히 소화하도록 설계되어야 한다. 뿐만 아니라 버퍼의 어떠한 상태 하에서도 막힘 없는 유연한 전송 패킷의 흐름과 수많은 연결 트래픽 간의 공정성을 보장하고 접속 서비스의 특성에 따라서 정의되는 QOS를 충족시키는 기술이 중요하다. 기존의 버퍼알고리즘들은 여러 네트워크 환경의 다양한 변화에 적절히 대응하지 못하여 위성망과 같은 특수한 네트워크에 적합하지 않다. Floyd에 의해 제안된 RED(Random Early Detection) 알고리즘은 기존의 버퍼 알고리즘과 비교하여 뛰어난 버퍼관리 성능을 보여왔다. 하지만 RED 알고리즘 방식은 TCP 패킷의 연결 수나 네트워크의 변화에 적절히 대응하지 못하여 위성망과 같이 다수의 사용자가 동시 다발적으로 발생할 수 있는 환경에서는 적합하지 못하다. 본 논문에서는 입력 비율에 따라 향상된 버퍼 활용도를 가진 TARED(Target Adaptive REB) 알고리즘이 위성망을 포함한 네트워크 환경에서 향상된 성능을 보이고 제안된 TARED 알고리즘을 이용하면 입력 비율에 따른 버퍼의 점유 레벨의 오버플로우나 언더플로우가 없이 전체 시스템의 성능을 향상시킴과 동시에 네트워크의 적응능력과 시스템의 안정화에 우수함을 보일 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제21권2호
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• pp.1-9
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• 2013

최근 이동통신 기술의 발전으로 실내에서의 위치 획득 기술이 용이해지면서 실내 내비게이션 시스템에 대한 연구가 각광을 받고 있다. 최적화된 실내 내비게이션은 크고 복잡한 실내에서의 활동을 위해 빠른 경로를 제공한다. 그러나 기존의 실내 내비게이션 알고리즘 연구들에서는 공간 토폴로지 또는 실내 네트워크에 기반하여 대략적인 경로를 도출한다. 본 논문에서는 공간 토폴로지 분석과 실내 내트워크를 통합 분석하여 실내 경로를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 전문적인 실내지도가 아닌 간소화된 실내 지도 데이터를 활용하여 실내 네트워크와 공간 토폴로지의 혼합 분석을 통해 실내 경로의 길이를 줄일 수 있다. 성능평가를 통해 FT-Indoornavi 알고리즘이 기존의 엘라스틱 알고리즘과 iNav 알고리즘보다 더 빨리 실내 경로를 계산할 수 있음을 보여준다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.450-453
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• 2002

This paper is concerned with smooth walking robot using genetic algorithm. The new walking algorithm is proposed and we simulated and experimented the algorithm. We suggested the leg trajectory algorithm and balancing trajectory algorithm by applying genetic algorithm. First the leg trajectory algorithm generated the smooth trajectory. Also the balancing trajectory generated the optimal trajectory. We compared results with the previous walking algorithm. It showed that the new proposed algorithm generated the better walking trajectory.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.213-213
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• 2004

최근 작업장에서 용접을 위해 로봇을 도입하는 사례가 많다. 단순한 장소뿐만 아니라 선체 블록 내와 같은 제약된 장소에서도 로봇을 많이 사용한다. 그렇기 때문에 로봇의 다양화와 고기능화가 더욱더 요구되고 있다. 로봇의 용접을 위한 위빙 궤적은 용접 품질과 생산성에 큰 영향을 주기 때문에 중요하다. 그러나 로봇을 도입하여 열악한 작업 환경에서 유연한 동작을 적용하기에는 말은 시행착오와 비용이 소요된다. 그래서 용접 로봇의 도입 이전 단계에서 위빙 궤적이 작업 환경에 맞게 로봇에 적용되는지 확인하는 것이 필요하다.(중략)

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.109-109
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• 2004

구조물에 있어서 진동은 소음을 유발하며 구조물을 불안정하게 만드는 요인이 된다. 특히, 저주파 진동은 구조물에 미치는 영향이 크므로, 유연구조물의 저주파 진동모드들을 우선적으로 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 압전세라믹을 작동기로, 압전필름을 감지기로 사용하였고, 능동 제어 알고리즘의 하나인 적응형 디지털 PPF(Positive Position Feedback) 제어기를 구성하여 유연 외팔 평판과 열린 박스 구조물에서 저주파 진동을 감소시켰다.(중략)

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 추계학술대회논문집
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• pp.109-115
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• 2003

This study intends to provide an optimum design of flexible matrix composite driveshafts using a genetic algorithm. An objective function is defined as a combination of shaft flexibility, whirling stability and torsional buckling and the design variables are selected as ply angles and the shaft thickness. Results show that the genetic algorithm can successfully find an optimum solution at which the overall performance of the FMC shafts is significantly enhanced

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.136-138
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.