• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.341-344
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• 2005

최근 모바일 인터넷 기술의 발달로 인하여 시간과 공간의 제약 없이 온라인 공간을 통한 학습자 주도적이고 상호작용이 가능한 e-Learning의 학습효과에 대한 인식의 급속한 확산에 따라 다양한 기술을 이용한 효과적인 모바일 e-Learning 콘텐츠 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 학습 콘텐츠들은 대부분 학습자에게 동일한 학습 환경과 학습 내용 및 문제를 제공하고 있으며, 또한 웹의 특성상 학습진행이 주어진 절차에 따라 연결된 링크를 따라 가면서 학습을 진행하게 된다. 그러나 본 연구에서는 프로그래밍 과목에 대해 학습자가 원하는 학습 내용을 자기 학습 수준에 따라 간단한 입력으로 동적으로 직접 선택할 수 있으며, 또한 다양한 학습 환경에서 학습자가 원하는 학습내용을 대화형 유전자 알고리즘으로 선택하면서 학습할 수 있는 모바일 e-Learning 콘텐츠를 설계하고 구현하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.110-116
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• 2006

지금까지 대부분의 리던던시 할당문제(RAP: redundancy allocation problems) 관련 연구들에서는 최상위 수준에서의 시스템 리던던시보다는 최하위 수준인 부품의 리던던시를 고려하였다. 이는 최하위 수준에서의 리던던시가 최상위 수준의 리던던시보다 효과적이라고 알려진 일반적 원리 때문이었다. 최근 한 연구에서는 동일하지 않은 예비부품을 사용하여 리던던시를 실시하는 경우 직렬구조의 시스템에서도 일반적 원리와 다른 결과가 나타날 수 있음을 보이고, 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시가 가능한 다수준 리던던시 할당문제(MRAP: multi-level RAP)를 제시하였다. 그러나 MRAP는 모든 수준에서의 리던던시를 고려하지만 단지 한 수준을 선택하여 리던던시를 할 수 있다는 가정사항을 포함하고 있다. 본 연구에서는 MRAP의 이러한 가정사항을 완화하여 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시를 위한 수준을 복수로 선택 가능한 혼합 다수준 리던던시 할당문제(MMRAP: multiple MRAP)를 제시하고 모형화하며, 문제의 해법을 위한 유전자 알고리듬(GA: genetic algorithm)을 제시한다. 제시한 GA를 활용한 몇 가지 수치실험을 통해 모형이 기존의 RAP 경우보다 효과적임을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권1호
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• pp.31-45
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• 2001

퍼지 시스템의 설계시, 퍼지 시스템의 성능 저하 없이 최적의 퍼지 규칙 선택과 퍼지 소속 함수의 단순한 정의는 매우 중요하다. 이러한 목적을 이루기 위해서, 본 논문에서는 입력 공간에 강한 영향을 보이는 퍼지 규칙만을 퍼지 규칙으로 선택함으로써 입력 공간의 증가에 유연하게 대처할 수 있는 퍼지 규칙 구조를 제안한다. 또한, 유전자 알고리즘의 진화 탐색을 통하여 퍼지 시스템의 최적화된 구조를 얻기 위해서 퍼지 시스템의 구조를 생성시키는 문법 규칙을 해개체로 코딩하는 문법 코딩을 이용한 유전적 퍼지 시스템을 제안한다. 문법 규칙은 퍼지 규칙의 복잡한 구조를 단순한 모듈 구조로 표현하므로 문법 규칙의 코딩은 유전자 알고리즘의 빠른 수렴과 효율적인 탐색을 보장한다. 아울러, 제안하는 방법을 많은 입력 공간을 갖는 아이리스 데이타(Iris data) 문제와 시간열 예측(time series prediction) 문제에 적용함으로써 제안하는 방법의 응용성을 보이고 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 직접 코딩을 사용한 다른 설계 방법보다 더 좋은 성능을 보여 주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.137-139
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• 2000

이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.166-168
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• 2012

바이오 문헌으로부터의 의미 있는 객체 추출 및 상호작용 관계 추출은 수 많은 바이오 문헌으로부터 유용한 정보를 얻기 위한 필수적인 과정이다. 특히 문헌으로부터 유전자 또는 단백질 이름과 같은 바이오 객체를 정확하게 인지하는 것은 새로운 객체인식의 어려움과 객체를 찾기 위한 특징 패턴의 다양성으로 인해 도전적인 과제로 남아있다. 본 논문에서는 전처리 과정을 거친 문헌 데이터로부터 12개의 의미 있는 속성들을 선택하였다. 선택된 속성에 데이터마이닝 기법중 하나인 속성 추출 기법을 적용하여 객체를 분류하는데 있어 의미 있는 속성들을 추출하였다. 특징 추출 방법과 분류 알고리즘이 분류 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 각 방법의 정확도를 사용하여 분류 성능을 비교였으며, Gain Ratio Attribute Evaluation과 Symmetrical Uncertainty Attribute Evaluation 기법에 의해 추출된 속성이 가장 정확한 분류 성능을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권11호
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• pp.1115-1122
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• 2000

기존의 블록 정합 알고리즘인 FS(Full Search) 알고리즘은 정확한 움직임 벡터를 구할 수 있으나 요구되는 계산량이 많다. 반면에 국부 탐색을 하는 고속 블록 정합 알고리즘은 FS보다 빠른 탐색을 할 수 있으나 FS 보다 정합 오차가 크다. 본 연구는 전역탐색을 하는 유전자 알고리즘에 빠른 탐색을 하는 블록 정합 알고리즘인 NTSS(New Three Ste Search)알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서 각 염색체는 움직임 벡터를 표현하며 초기 염색체는 탐색 공간의 중심 탐색점 가까이에 고정적으로 발생시키고 각 염색체는 MSE(Mean Square Error)값으로 평가된다. 평가된 염색체 중 작은 MSE값을 가지는 염색체가 NTSS의 탐색점 수만큼 다음 세대의 탐색점으로 선택된다. 선택된 염색체는 세대를 거치면서 돌연변이 연산과 교배연산이 행해지고 이 때 돌연변이 연산의 크기는 NTSS의 탐색 단계 크기가 된다. 제안한 세대 수 만큼 반복 후 최소의 MSE 값을 가지는 유전자가 해당 블록의 움직임 벡터가 된다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법을 가장 우수한 성능을 가지는 FS와 유사한 MSE 값을 얻을 수 있었고 동시에 FS에서 요구되는 계산량에 비해 많은 계산량을 줄일 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1728-1731
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• 2012

본 논문에서는 부모 개체의 해밍 거리에 기반하여 선택적 변이연산을 적용한 유전알고리즘을 제안한다. 유전자 형이 매우 유사한 개체들 간의 유전연산은 알고리즘의 탐색성능을 저하시키고 조기 수렴의 가능성을 증가시킨다. 본 논문에서는 이러한 현상을 극복하기 위하여, 교차연산 시 선택된 두 부모 개체간의 해밍 거리에 따라 그 값이 낮으면 교차연산 후 생성된 두 자식 개체 중 한쪽에게 높은 변이확률을 적용하고 다른 한쪽 자식은 부모와 비슷한 유전자 형으로 탐색을 계속하게 하여 조기 수렴을 방지하면서 해집단의 다양성 유지 기능을 향상 시켰다. 제안한 유전 알고리즘을 다차원 배낭 문제에 적용한 결과, 같은 조건에서 단순 유전 알고리즘(SGA) 보다 향상된 탐색 성능을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.325-338
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• 2004

데이터 웨어하우스는 복잡한 질의 및 분석을 위해서 다양한 종류의 여러 정보 출처들로부터 정보를 모아서 저장한다. 일반적으로 웨어하우스에는 자주 실행되는 질의들을 미리 계산해서 구체화된 뷰의 형태로 저장한다. 웨어하우스를 설계할 때 가장 중요한 일들 중의 하나는 웨어하우스에서 유지될 구체화된 뷰의 선택이다. 이것은 뷰들의 유지를 위해 제한된 시간이 주어졌을 때, 모든 질의들에 대한 총 질의 응답 시간을 최소화하는 방법으로 일련의 뷰들을 선택하는 것이다(유지-비용 뷰 선택 문제). 본 논문에서는 최적에 가까운 일련의 뷰들을 계산하기 위해 유전자 알고리즘을 사용하여 유지-비용 뷰 선택 문제에 대한 효율적인 해결책을 제안한다. 특히 OR 뷰 그래프들의 관점에서의 유지-비용 뷰 선택 문제를 다룬다. 본 논문의 접근방식은 휴리스틱 방법을 사용한 기존의 탐색-기반 접근 방식들에 비해서, 시간 복잡도에서 큰 향상을 보여준다. 본 논문의 알고리즘은 최적의 질의 비용에 비해 10%이내의 추가비용만을 갖는 해결책을 제시하면서도 실행시간 측면에서는 매우 향상된 선형 증가만을 보인다. 본 논문의 알고리즘에 대한 프로토타입을 구현하였으며 이것을 사용하여 논문에서 제안하는 접근방식의 분석을 수행하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제54권1호
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• pp.68-75
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• 1981

서독과 루마니아의 너도밤나무 2개 산지(産地)로부터 얻어진 종자(種子)와 그로부터 온실(溫室)과 임분내(林分內)에서 발아된 유묘(幼苗)의 서로 다른 3가지 발달시기(發達時期)의 한 leucine aminopeptidase 유전자좌(遺傳子座)에서의 유전적(遺傳的) 구조(構造)가 상호간(相互間)에 비교되었다. 많은 비교에서 서로 다른 발달시기간(發達時期間)에 대립유전자적(對立遺傳子的) 및 유전자형적(遺傳子型的) 구조(構造)의 차이가 인정되었다. 양산지(兩産地)에서 공통으로 대립유전자(對立遺傳子) $A_2$가 상이(相異)한 조건하에서 얻어진 유묘시기(幼苗時期)에서 우월성(優越性)을 보였다. 대립유전자(對立遺傳子)$A_2$의 동형접합체(同型接合體)가 온실내에서의 생존력(生存力)이 가장 높았으며 보다 이질적(異質的) 환경조건(環境條件)을 지닌 임분내(林分內)에서는 이형접합체(異型接合體), 특히 대립유전자(對立遺傳子) $A_2$의 이형접합체(異型接合體)가 월등한 생존력(生存力)을 보였다. 양(兩) 산지(産地)의 종자(種子)의 유전적(遺傳的) 구조(構造)가 서로 뚜렷이 상이(相異)함에도 불구하고 대립유전자(對立遺傳子)$A_2$의 동등(同等)한 효과(効果)는 이 유전자좌(遺傳子座)이 적응성(適應性)을 확인해 준다. 생존력(生存力) 변수(變數)와 유전적(遺傳的) 간격(間隔)등의 비교를 통해, 일어난 생존선택(生存選擇)의 특성(特性)과 강도(強度)가 설명되었다. 이 유전자좌(遺傳子座)의 발달초기(發達初期)에 있어서의 가능한 중요성이 이질적(異質的) 환경(環境)에서 오랫동안 살아가는 임목(林木)의 적응(適應)과 관련되어 토론되었다.