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.
주파수 (30 ~ 300k Hz)와 온도 범위 ($20{\sim}160^{\circ}C$)가 경화 조건에 따른 에폭시 수지의 전기적 특성 (유전율 및 유전손실)에 미치는 영향을 조사하였다. 유리전이온도(Tg) 이하에서는 주파수와 상관없이 각각 3가지의 시편에서 유전분산 현상이 나타나지 않으며, 유리전이온도(Tg) 이상에서 유전분산 현상이 나타났다.
분산제의 종류와 함량이 무기물-유기물 복합재료의 레올로지 특성 및 유전특성에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 먼저 Multiple light scattering 방법을 통하여 용액의 입자 이동속도와 용액의 맑은층의 두께변화를 살펴보았으며 이를 통해 적정한 분산제의 선정 및 선정된 분산제의 함량비에 따른 무기물 분말의 분산 특성을 고찰하였다. 그리고 테이프 캐스팅을 통하여 테이프를 제작한 후 1GHz에서 유전특성을 측정하였다. 위 결과들을 통하여 분산제의 종류와 함량비에 따라 용액 및 슬러리의 특성이 다르며 적정한 분산제를 사용하여 유전상수 16.5에 유전손실 0.0058의 복합재료를 제작할 수 있었다.
최근 사용자의 멀티미디어에 대한 요구의 증가가 VOD (Video-on-Demand) 서비스를 발전시키게 되었다. VOD는 엔터테인먼트나 원격 교육, 광고 및 정보 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 이러한 VOD 서비스는 많은 디스크 I/O와 네트워크 I/O를 요구하며 기존 웹 서버 시스템과 비교했을 때 오랜 시간동안 서비스를 해야 하는 특징을 가지고 있다. 또한 VOD 서비스는 많은 네트워크와 디스크의 대역폭을 요구하며, 서비스의 QoS에 민감해서 사용자 응답시간이 길어지면 사용자 요청의 취소율이 높아지게 된다. 따라서 불만족스러운 서비스의 증가로 네트워크 부하만 증가하게 된다. 이러한 기존 웹 서버 환경과는 다른 부하의 패턴이 있는 VOD 서비스 환경에서는 부하를 균형적으로 분배하여 서비스의 QoS를 높이는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 분산 VOD 시스템 환경에서 부하를 효율적으로 분산하기 위해 계층형 분산 VOD 시스템 모델과 사용자 요청 패턴의 히스토리와 유전 알고리즘을 기반으로 한 스케줄러를 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템 모델은 서버들을 지역적으로 분산하고 제어 서버를 지역마다 설치하여 지역에 있는 VOD 서버들을 관리하도록 구성한다. 사용자 요청을 지역 서버군 내에서 분산시키기 위해서 히스토리를 기반으로 한 유전 알고리즘을 사용한다. 이러한 히스토리 정보를 기반으로 유전 알고리즘의 적합도 함수에 적용하여 VOD 시스템을 위한 유전 알고리즘과 유전 연산을 구현한다. 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘은 VOD 서비스 환경에서 사용자 요구에 대한 부하를 보다 정확하게 예측하여 부하를 분산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 계층형 분산 VOD 시스템의 부하 분산 알고리즘의 성능을 테스트하기 위해 OPNET 기반 시뮬레이터를 구현한다. 라운드로빈(round-robin) 방식과 랜덤(random) 방식과의 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 부하 분산 알고리즘의 성능을 평가한다. 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 보다 안정적인 QoS를 제공하는 것을 보여준다.
제주마 경주 능력 개량을 위한 기초 자료 확보를 위하여 혈통 정보량과 오류량이 유전 모수 추정에 미치는 영향을 분석하였다. 혈통 자료는 램덤으로 혈통 정보의 삭제(0~25%) 또는 오류 유발(0~25%)과 각 수준별 20회 반복으로 모의자료를 형성하였다. 분석에 이용된 형질은 제주마 1,000m 경주의 주파 시간을 이용하였고, 상가적 유전 분산의 추정은 DF-REMLAI 알고리즘을 이용하였다. 개체의 양부모에 대한 정보 유실량과 오류량의 증가는 선형적인 회귀관계로 상가적 유전 분산 성분(유실 b = -0.079, 오류 b= -0.114)과 유전력 추정치(유실, b= -0.006; 오류, b = 0.008)의 감소를 초래했다(p<0.01). 특히 개체의 양부모에 대한 정보유실보다는 정보 오류가 상가적 유전분산량과 유전력 추정치를 보다 크게 왜곡하는 것으로 나타났다. 부 또는 모에 대한 정보의 유실과 오류의 증가도 대부분 오차 분산 성분과 영구 환경 분산 성분의 증가를 유발시키고, 상가적 유전 분산성분의 감소를 가져왔다. 원자료에서 얻은 모수를 기준으로 했을 때 양부모에 대한 정보의 유실량과 오류량이 1% 증가함에 따라 유전력은 각각 0.92% 및 1.39%씩 낮아지는 관계를 보였다 (p<0.01). 제주마의 1,000m 주파 속도에 대한 유전력은 0.60으로 추정되었지만, 초기 집단에 존재하는 혈통 정보의 누락 및 오류를 고려한다면 실제보다도 10% 정도는 낮게 추정되고 있다고 사료되었다. 이와 같은 결과는 상가적 유전 분산량의 감소는 물론, 선발에 따른 제주마의 경주 능력에 대한 유전적 개량량에도 영향을 줄 것으로 판단된다.
ssGBLUP을 이용한 전장 유전체 연관분석(ssGWAS)을 수행하기 위하여 이용한 표현형 자료는 2010년도부터 2015년까지 농협중앙회 한우개량사업소에서 후대 검정한 한우 거세우 총 1,829두의 부분육수율자료를 이용하였다. 유전체 자료는 Illumina Bovine 50K Beadchip을 활용하였으며 표현형 자료와 매칭이 되는 개체는 674두였다. 먼저 안심, 등심, 채끝 및 갈비수율의 유전체 육종가(GEBV)를 구하고 이를 통해 SNP 표지인자에 대한 효과와 SNP 표지인자의 분산을 계산하여 형질별 전체 유전분산 대비 SNP 표지인자의 효과를 추정한 후, QTL일 가능성이 있는 효과가 높은 SNP 좌위에 대한 결과를 주요하게 조사하였다. 안심수율의 경우, 상위 20개의 전체 유전분산 대비 SNP 표지인자의 효과에서 10번 염색체에서의 효과가 가장 높았는데 12,812,193 ~ 12,922,313bp 영역에서 전체 유전분산 대비 7.32 ~ 7.34%의 효과를 나타냈다. 채끝수율은 전체 유전분산에 대한 설명력이 가장 높은 SNP 표지인자를 포함하는 염색체는 24번 염색체로 38,158,543 ~ 38,347,278bp 영역이 약 8.36 ~ 8.56%의 전체 유전분산 대비 효과를 나타내었다. 등심수율은 다른 부분육 조사형질보다 낮은 SNP 표지인자의 효과를 나타내었다. 따라서 등심의 경우 보통 크기의 효과와 작은 효과를 갖는 많은 유전자들에 의해서 형질이 발현되는 것으로 사료된다.
본 논문에서는 분산된 거대한 네트워크상의 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 새로운 마이그레이션 조절방법을 이용한 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 주된 아이디어는 부분 개체군 사이에서 개체들의 이동에 필요한 파라미터들을 적응적으로 결정하는 것이다. 또 이동된 개체들이 새로운 부분 개체군에서 도태되지 않고 적응 할 수 있기 위한 방법을 제시한다. UCI 기계학습 관련 데이터 셋에서 중앙 집중적 단일 유전 알고리즘과 제안된 알고리즘을 비교하기 위해 여섯 개의 데이터를 사용했다. 결론적으로 분산 유전 알고리즘을 적용한 특징 부분 집합이 단일 유전 알고리즘을 적용한 것 보다 좋은 성능을 보였다.
소두의 형질상호간의 표현형상관, 유전상관 그리고 환경상관을 알고자 1963년 재래종 적두$\times$일본종서병을 지배하여 1967년 F4 세대 40계통을 재료로 선발실험을 하였다. 조사형채은 개화일수, 경직경, 분지수 1주래수, 입중, 전식물체중, 100입중의 8개형질이었고 이들 각형질상호간의 표현형공분산, 유전공분산, 환경공분산과 각형질의 표현형분산을 본봐 그 결과는 제1표와 같이 환경공분산과 표현형분산은 형질 또는 형질간의 조합에 따라 변동이 심하나 대체로 유전공분산은 표현형공분산보다 다소 크다.(표1) 각형질 상호간의 표현형상관, 유전상관, 환경상관을 계산한바 제2표와같이 대체로 유전상관의 값은 표현형상관보다 그값이 크다. (표2), 수량과의 상관을 보면 1주래수가 수량에 영향한다고 보이며 1주래수가 많은 것은 입수도 많은 것이 당연하므로 소두는 대두와 달리 수량과 개화일수 또는 수량과 경직경 같에는 상관이 보이지 아니하므로 1주래수와 1주입수의 2개형질은 소두의 다수계통, 선택을 위한 중요한 선택형질이 될것으로 믿는다.
본 실험은 대두육종을 위한 유전자원으로서 우리나라 재래종 825계통을 대상으로 2년간 재배하면서 그 집단내의 유전적 변이성과 특성을 구명하고 이들을 이용한 다수확 품종의 육성에 필요한 정보를 획득하는데 목적이 있으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 단위면적당 평균 수량은 1,004.1kg/ha이고 대부분의 계통이 795kg에서 1,245kg의 수량성을 보였으며 백립중은 8.6gr∼44.4gr의 범위에서 평균 23.0gr이였다. 성숙기는 평균 144.7일로써 대부분의 계통이 만숙성이였고 초장 및 주당협수의 변이폭은 비교적 컸다. 2. 단백질함량은 평균 42.83%이고 40.7%∼44.2%, 지방함량은 평균 17.46%로서 전체계통의 70%가 16.5%∼19.0% 범위에 속해 있어 저지방성임을 나타내었다. 3. 유전분산은 수량과 초장 및 주당협수가 컸고 백립중 및 성숙기도 비교적 컸으나 단백질과 지방함량은 적은 유전분산을 보였다. 4. 백립중, 초장 및 주당협수의 유전력과 선발에 대한 기대치는 비교적 높았으며 성숙기의 유전력은 높았으나 선발효율은 낮았는데 그 원인은 재래종 집단의 표현형분산이 적은데 있다고 할 수 있다.
최근 구조최적화분야에서 활발하게 사용되고 있는 유전알고리즘은 해집단을 운용하기 때문에, 많은 반복수와 적응도 평가를 위하여 해집단의 수에 해당하는 구조해석을 필요로 하며, 또한 교배율과 돌연변이율 등의 파라미터에 따라 알고리즘의 성능이 변화하므로 문제에, 따라 적합한 파라미터 설정이 필요한 근본적인 단점을 지니고 있다. 본 연구에서는 기존 유전알고리즘의 단점을 극복할 수 있는 복합유전알고리즘을 마이크로유전알고리즘과 단순유전알고리즘을 결합한 형식으로 그리고, 최적화에 요구되는 연산을 다수의 개인용 컴퓨터에서 동시에 분산하여 수행할 수 있는 고성능 분산 복합유전알고리즘으로 개발하였다. 개발된 알고리즘은 철골 가새골조 구조물의 최소중량설계에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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