• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.51-54
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• 2003

진화하드웨어는 하드웨어 스스로 진화하여 필요한 회로를 구성한다 회로를 재구성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)은 전역적 탐색을 통하여 해를 구한다. 하지만 유전자 알고리즘은 많은 개체의 평가를 통하여 이루어지기 때문에 수행하는데 시간이 많이 소요된다. 이전의 연구에서 유전자 알고리즘 프로세서를 이용하여 진화하드웨어를 구성했다. 유전자 알고리즘 프로세서는 유연성이 떨어지고 범용적으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 CPU를 이용하여 유전자 알고리즘 프로세서를 소프트웨어로 제어하는 방법을 제안한다 소프트웨어로 합성한 신호로 GAP의 동작을 제어하기 때문에 유연성을 가질 수 있다 FPGA에 CPU와 유전자 알고리즘 프로세서를 구현하여 one-chip 하드웨어를 구현한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1553-1557
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• 2004

임베디드 하드웨어 유전자 알고리즘을 위한 실시간 처리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템은 유전자 알고리즘의 기본 모듈인 selection, crossover, 및 mutation과 evaluation을 병행적으로 동작시키기 위해서 이중 프로세서로 구현하였다. 구현된 시스템은 두개의 Xscale 프로세서와 진화 하드웨어가 내장된 FPGA 로 구성되었다. 또한 본 시스템은 유전자 알고리즘의 기본 모듈 수행이 두 개의 프로세서에 자동으로 균등 배분되는 구조를 지니고 있어, 유전자 알고리즘 처리의 효율성을 극대화 할 수 있다. 제안된 임베디드 하드웨어 유전자 알고리즘 처리 시스템은 임베디드 리눅스 운영체제에서 수행되며 진화 하드웨어에서 실시간으로 처리된다. 또한 제안된 이중 프로세서의 각 프로세서 모듈은 동일한 구조로 가지고 있으므로 여러 개의 모듈을 직렬 연결하여 빠른 하드웨어 유전자 알고리즘 실시간 처리에 그대로 사용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권1호
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• pp.49-58
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• 2003

송신자 개시 부하 균등 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(과부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 이 같은 상황에서는 저부하 상태인 수신자 프로세서로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고 또한 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 이질형 분산 시스템에서의 동적 부하 균등을 위해 유전자 알고리즘을 기반으로 하는 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 줄이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전자 알고리즘에 의해 결정된다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.115-120
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• 2002

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.379-382
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• 2002

GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 사용되고 있다. 하지만 GA의 단점은 일반적인 소프트웨어로 동작시켰을 때는 실행속도가 느리다는 것이다. 특히 chromosome이 길 경우 연속적인 교차, 돌연변이를 수행해야한다. GA Processor(GAP)는 GA를 수행하기위한 전용 Processor로서 GA의 동작을 빨리 수행할 수 있게 한다. 본 논문에서는 pipeline 구조의 GAP를 설계하여 GA를 수행함에 있어 소프트웨어와 하드웨어의 성능을 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.279-282
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• 2001

병렬프로그램을 멀티프로세서로 스케줄링하는 문제의 해를 구하기 위하여 본 논문에서는 확장된 유전자 알고리즘을 적용한다. 확장된 유전자알고리즘인 MSEGA는 각 노드의 선행관계에 관한 휴리스틱한 정보와 간단한 일차원 배열구조가 통합된 염색체 코딩방법과 염색체 구성인자 중 우성 유전인자의 형질을 다음세대로 존속시키는 교배연산자와 프로세서 효율성이 고려된 평가 함수등으로 순서제약이 있는 병렬프로그램 스케줄링 문제 및 FFT(Fast Fourier Transform)형태의 데이터 흐름도상에서 관련 연구 중 Hou의 유전자 알고리즘과 BEA(binary-exchange algorithm)에 의한 스케줄링 결과보다 전체실행시간에 있어 HSEGA에 의한 스케줄링이 더 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.550-556
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• 2000

본 논문은 NP-complete문제중의 하나인 순서제약이 있는 병렬프로그램을 멀티프로세서 시스템 상에서 효율적으로 분배하기 위한 유전자 알고리즘 설계 방법을 제안한다. 순서제약 조건을 만족하게 하는 새로운 염색체 코딩방법 및 휴리스틱한 스케줄링 알고리즘으로 정법한 해를 생성하고 프로세서 효율성을 고려한 평가 함수(evaluation function)와 우수한 유전인자를 이용하여 교배하는 교배연산자 등을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘을 실험한 결과, 순서제약이 있는 다양한 형태(topology)의 병렬프로그램 스케줄링 문제에 대해서 제안한 유전자 알고리즘의 타당성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.462-466
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• 2002

GA(Genetic Algorithm)는 자연계 진화를 모방한 계산 알고리즘으로서 단순하고 응용이 쉽기 때문에 여러 분야에 전역적 최적해 탐색에 많이 사용되고 있다. 최근에는 하드웨어를 구성하는 방법의 하나로서 사용되어 진화하드웨어라는 분야를 탄생시켰다. 이와 함께 GA의 연산자체를 하드웨어로 구현하는 GA processor(GAP)의 필요성도 증가하고 있다. 특히 진화하드웨어를 소프트웨어에서 진화시키는 것이 아닌 GAP에 의해 진화시키는 것은 독립된 구조의 진정한 EHW 설계에 필수적이 될 것이다. 본 논문에서는 진화하드웨어의 빠른 재구성을 위한 유전자 알고리즘 프로세서를 설계한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.55-61
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• 2001

본 논문에서는 시뮬레이션 기반 최적화에서 유전자 알고리즘을 이용하여 후보 모델을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였다. 이 방법론은 잘 알려진 계획-생성-평가의 틀을 기반으로 구축되었다. 계획은 확장된 AND-OR 트리(AND, OR, Multiple AND 노드를 갖는 트리)를 이용하여 가능한 모든 후보 모델을 표현하였고, 이러한 트리 상에서 후보 모델을 자동생성하기 위하여 유전자 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 생성된 후보 모델을 평가하기 위하여, 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션을 이용한 평가를 통하여 목적에 맞는 후보 모델을 찾을 수 있게 된다. 본 논문에서 제시한 방법론의 효율성은 DSP 프로세서 설계 예제를 통하여 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.426-432
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• 2001

본 논문은 진화형 하드웨어를 이용하여 생물의 정보처리 시스템인 셀룰라 오토마타 신경망의 구현에 관한 연구이다. 셀룰라 오토마타 신경망은 진화 및 발생을 기반으로 한 신경망 모델이다. 진화는 다양성을 주요 근원을 제공하는 돌연변이 및 재 조합 비율에 의하여 비결정론이며, 발생은 결정론 적이며 지역적인 무리현상을 따른다. 셀룰라 오토마타 신경망은 셀룰라 오토마타에 의해 신경망 내부의 각 셀의 상태를 발생시키고, 초기 셀을 유전자 알고리즘의 개체로 간주하여 초기 셀이 진화 알고리즘을 통해 진화함으로써 신경망이 진화하는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템을 진화형 하드웨어 이용하여 하드웨어로 구현하였다. 진화형 하드웨어는 진화 알고리즘과 재구성하드웨어의 결합체이다. 즉, 재구성 하드웨어의 구성에 필요한 bit를 유전자 알고리즘의 개체로 간주한 것이다. 진화 알고리즘을 수행하기 위해 유전자 알고리즘 프로세서를 설계하였으며, 셀룰라 오토마타 신경망이 유전자 알고리즘의 개체와 셀룰라 오토마타 룰에 의해 자동적으로 신경망을 생성하기 위해 신경망을 이루는 셀들로 설계하였다. 제안된 시스템의 효율성을 검증하기 위해 Exclusive-OR 문제에 적용하였다.