Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.896-899
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2001
본 논문에서는 외판원 문제를 분산 시스템 환경에서, 다중 에이전트를 이용해 수법시간을 단축시키고, 더욱 우수한 근접해를 구할 수 있는 분산 유전 알고리즘을 개발하였다. 다중 후보해를 이용한 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 고려해야 할 중요한 요소는 후보해들 간의 개체들을 어떤 노드의 후보해 개체와 교환할 것인가와 어떤 개체들을 선택해서, 얼마만큼의 개체를 이동시킨 것인가가 중요하게 고려독어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교환해야 할 개체의 크기를 동적으로 윈도우 크기를 변경하면서 교환하는 방법을 개발하였고, 교환할 개체들의 위치를 결정하는 새로운 유전 이동 정책 2가지 방법을 개발하고 실험하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.209-213
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1998
Job-Shop Scheduling 문제는 전형적인 NP-hard 문제로서 효율적인 발견적 기법을 필요로 한다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 유전알고리즘들의 성능을 비교 분석한다. 유전 알고리즘의 주요 구성 요소들로는 크게 선별, 교차, 돌연변이 등이 존재하는데, 특히 선별은 적자 생존의 자연 법칙에 기초하여, 환경에 대한 적응도에 의해 현 세대의 모집단으로부터 다음 세대에 생존할 개체를 선택하는 과정으로 해의 산출에 중요한 역할을 하는 부분이다. 기존의 많은 연구들이 유전 연산자인 교차, 돌연변이 방법들에 대한 성능 비교에 초점을 맞추었는데, 본 연구에서는 선별 과정에 초점을 맞추어 기존의 알려진 여러 선별 방법 들을Job-Shop Scheduling 문제에의 적용을 통해 비교 분석하고 새로운 선별 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2002.05b
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pp.445-447
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2002
본 연구는 환경친화적인 biosurfactant를 생산하는 Pseudomonas aeruginosa EMS1 and KH7를 rhamnolipid의 rhlR, rhlA, rhlB를 기초로한 primer를 이용하여 752bp, 802pb, 1280bp pcr을 수행하였으며 $pGEM^{(R)}$ / - T Easy Vector gene cloning 하여 Pseudomonas aeruginosa EMS1 and KH7의 Partial Sequencing를 서로 비교하였다. 이들 실험을 통하여 Pseudomonas aeruginosa의 유전적 구조 및 특성을 비교하여 유전적 조작을 위한 기초적인 자료가 되도록 한다.
현재 전세계적으로 10,000여개 이상의 실험실에서 생물공학적인 연구가 진행중에 있고, 200여개 이상의 회사에서 생물공학을 이용한 제품이 만들어지고 있다.(Saftlas, 1984). 이와같은 제품으로 생물농약(예, 모기억제에 사용되는 Bacillus thuringiensis var. israelensis 등)이라든가 insulin, 성장호르몬, lymphotoxin및 항암제등의 의약품(Saftlas, 1984)과 식물품종개량제(예, 질소 공정의 vector로 사용되는 Agrobacterium tumerfaciens의 Ti Plasmid)(McDanial, 1981 ; Shaw, 1986) 등이 있다. 그러나 최근 미생물 생태분야에서는 이와같이 만들어진 미생물들 (genetically engineered microorganisms : GEMs)이 자연 생태계에 유출되었을때 야기될 가능성이 있는 biohazaed에 대하여 관심이 집중되고 있다. (Curtiss, 1976 ; Sharples, 1983 ; Rissler, 1984). 토양환경에서 GEM이 유전물질을 전달항 수 있는 기작은 크게 conjugation, transduction, transformation 등이 알려지고 있다. 여기서는 주로 토양환경에서 transformation에 의한 유전물질의 전달과정에 대한 최근 연구동향을 간단히 기술하고자 한다.
In order to characterize the genetic diversity of bacterial community in groundwater, samples were collected from used for drinking water and polluted with heavy metal wastewater in Seoul city and natural cave of Kangwondo. The DNA was amplified with 165 rDNA-based primers by use of the PCR, and then analysed ARDRA (amplified ribosomal DNA restriction analysis). Restriction endonuclease analysis patterns of amplified 165 rDNA in drinking water and wastewater relatively showed high genetic diversity in situ and drinking groundwater. The number of DNA fragments varied with in situ and drinking water. This method of ARDRA of bacterial communities in groundwater could be used for a quick assessment of genotypic changes between different locations reflecting different environmental conditions and the diversity reflected pollution of groundwater (natural cave water>drinking water>waste water, as in order of grade). [Genetic diversity, Groundwater, 165 rDNA, PCR, ARDRA].
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.3
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pp.614-621
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2006
We have implemented a multiclassifier learning approach in a GA-based inductive learning environment that learns classification rules that are similar to rules used in PROSPECTOR. In the multiclassifier learning approach, a classification system is constructed with several classifiers that are obtained by running a GA-based learning system several times to improve the overall performance of a classification system. To implement the multiclassifier learning approach, we need a decision-making scheme that can draw a decision using multiple classifiers. In this paper, we introduce two decision-making schemes: one is based on combining posterior odds given by classifiers to each class and the other one is a voting scheme based on ranking assigned to each class by classifiers. We also present empirical results that evaluate the effect of the multiclassifier learning approach on the GA-based inductive teaming environment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.3
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pp.619-626
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2007
Constructive induction is a technique to draw useful attributes from given primitive attributes to classify given examples more efficiently. Useful attributes are obtained from given primitive attributes by applying appropriate operators to them. The paper proposes a constructive induction approach for a GA-based inductive learning environment that learns classification rules that ate similar to rules used in PROSPECTOR from given examples. The paper explains our constructive induction approach in details, centering on operators to combine primitive attributes and methods to evaluate the usefulness of derived attributes, and presents the results of various experiments performed to evaluate the effect of our constructive induction approach on the GA-based learning environment.
Glutamicibacter halophytocola DR408 isolated from the rhizospheric soil of soybean plant at Jecheon showed drought tolerance and plant growth promotion capacity. The complete genome of strain DR408 comprises 3,770,186 bp, 60.2% GC-content, which include 3,352 protein-coding genes, 64 tRNAs, 19 rRNA, and 3 ncRNA. The genome analysis revealed gene clusters encoding osmolyte synthesis and plant growth promotion enzymes, which are known to contribute to improve drought tolerance of the plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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