• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.172-174
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• 2001

유전자알고리즘을 병렬로 처리하려는 이유는 수행시간의 향상과 최적해의 향상이다. 하지만 이에 대한 연구와 응용이 적은데 이는 연구 환경이 열악하기 때문이다. 즉, 슈퍼컴퓨터와 같은 고가의 장비가 필요하며, 그것이 보편적으로 우리 주변에 있지 않다는 것이 가장 큰 장애가 되었다. 이를 극복하기 위한 방법은 에이전트라는 소프트웨어를 이용해서 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하는 것이다. 이 연구에서는 이런 방법으로 유전자 알고리즘을 병렬로 처리를 하여도 수행시간의 향상과 최적해의 향상을 보일 수 있는지를 연구한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.19-22
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• 2002

분류자 시스템은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm : GA)을 이용하여 새로운 규칙 집합을 발견하는 시스템이다 또 로봇 축구 시뮬레이션 게임(SimuroSot)은 시간에 따라 상태가 변화하는 동적인 시스템이다 본 논문에서는 GBML(Genetic Based Machine Learning)의 한 갈래이자 미시간 접근 방법을 기반으로 하는 Zeroth Level Classifier System(ZCS)을 SimuroSot에 적용하여 게임 전략을 구성하는 새로운 규칙의 발견과 학습에 의한 축구 로봇의 행동전략 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 본 전략의 유용성을 확인한다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.99-101
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• 2000

본 논문에서는 유전자 프로그래밍을 이용하여 판단 기준을 탐색할 수 있는 자율 이동로봇의 센서 해석회로를 진화 하드웨어상에 구현하였다. 자율 이동 로봇은 센서 정보를 통하여 환경 정보를 인지하고 자율성을 유지한다. 그러나 기존의 센서 체계는 첫째, 잡음의 영향을 심하게 받으며, 둘째 같은 환경에 대하여 동일한 종류의 센서라 할지라도 심한 편차가 존재하는 관측값을 출력한다는 문제점을 갖는다. 따라서 센서의 특성에 대한 고려없이 판단기준을 결정하면 로봇의 정확한 환경인지를 보장할 수 없게 된다. 본 논문에서는 센서 입력값 해석 기준을 센서 특성에 맞추어 적응적으로 변화시키는 센서를 구현하여 입력 해석과정에서의 정확도를 향상하였다.

• Journal of Genetic Medicine
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• v.7 no.1
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• pp.9-15
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• 2010

Congenital hypothyroidism (CH) is detected at a rate of 1 in 3,000 to 4,000 live births, making it the most common congenital endocrine disorder worldwide. CH is most commonly caused by defects in thyroid development leading to thyroid dysgenesis or dyshormonogenesis. Congenital hypothyroidism is usually sporadic, but up to 2% of cases of thyroid dysgenesis are familial, and CH caused by organification defects is often inherited in a recessive manner. The candidate genes associated with this genetically heterogeneous disorder fall into two main groups: those causing thyroid gland dysgenesis and those causing dyshormonogenesis. Genes associated with thyroid gland dysgenesis include the TSHR gene in nonsyndromic CH, and Gsa and the thyroid transcription factor (TTF-1, TTF-2, and Pax-8) genes, which are associated with different complex syndromes that include CH. Among genes associated with dyshormonogenesis, the TPO and TG genes were initially described, and more recently PDS, NIS, and THOX2 gene defects. There is some evidence for a third group of CH conditions associated with iodothyronine transporter defects that are, in turn, associated with severe neurological sequelae.

• Proceedings of the Korea Society of Poultry Science Conference
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• 2004.11a
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• pp.19-20
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• 2004

본 연구는 1세포기 닭 수정란에서 외래 표지유전자(EGFP)와 리포좀(liposome)을 사용하여 외래유전자의 핵 전이의 효율성을 검증하고자 하였다. 실험은 리포좀과 혼합된 표지유전자와 naked 유전자 두 그룹으로 나누고, 유전자 미세 주입방법을 이용하여 배반엽 단계(stage X)와 1세포기 수정란의 세포질에 미세 주입하고 지속적으로 배양하면서 GFP의 발현 양상들을 관찰하였다. 실험결과, 배반엽 단계와 1세포기 수정란 모두에서 리포좀과 외래 유전자의 혼합물을 미세 주입한 경우 일주일 정도 지속적으로 GFP가 발현되었으나, 외래 유전자만을 주입한 경우 GFP의 발현이 관찰되지 않았다. 본 연구결과는 리포좀이 효율적으로 외래 유전자를 닭 수정란의 핵으로 이동시킴을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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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.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.13 no.3
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• pp.126-132
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• 2004

This paper proposed trajectory tracking control based on genetic algorithm. Trajectory tracking control scheme are real coding genetic algorithm(RCGA) and back-propagation algorithm(BPA). Control scheme ability experience proposed simulation. Stable tracking control problem of mobile robots have been studied in recent years. These studies have guaranteed stability of controller, but the performance of transient state has not been guaranteed. In some situations, constant gain controller shows overshoots and oscillations. So we introduce better control scheme using real coding genetic algorithm and neural network. Using RCGA, we can find proper gains in several situations and these gains are generalized by neural network. The generalization power of neural network will give proper gain in untrained situation. Performance of proposed controller will verity numerical simulations and the results show better performance than constant gain controller.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.3
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• pp.275-281
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• 2002

In this paper, in order to make a desired velocity and moving pattern of soccer robot, we Propose the speed control function with several parameters which represent the reflection ratio of distance and angle error etc. These parameter influence on the determining the speed and moving path of soccer robot. And we propose the searching method for these parameters by using genetic algorithms. As a result of finding the optimal parameter, we can move the robot more quickly in accordance with objective under variable environment.

• 대한핵의학회:학술대회논문집
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• 2004.11a
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• pp.393.2-393.2
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• 2004

• 대한핵의학회:학술대회논문집
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• 2003.11a
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• pp.23.1-23.1
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• 2003