• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.277-280
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• 2007

통신 시스템에 대한 관심은 인터넷의 급격한 발전에 의해 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구가 증대됨에 따라 관련 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 통신 걸침 나무 (OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 걸침 나무 문제를 해결하기 위해 유전 알고리즘 (GA)를 이용한다. 유전 알고리즘을 이용함에 있어서 중요한 단계중 하나는 유전자표현을 어떻게 문제에 적합하게 설계하느냐이다. 본 논문에서는 걸침나무를 표현하기 위해 기존의 $Pr\ddot{u}fer$수 기반의 유전자 표현법을 개선하여 n개의 노드에 대해 n-2개의 숫자열로 표현가능하면서도 보다 더 최적 통신 걸침 문제에 적합하도록 고안한 새로운 유전자 표현법을 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 걸침 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.466-469
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• 2007

최근 늘어가는 통신 서비스에 대한 관심은 관련 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이러한 통신 시스템에 관련한 문제들 중에 가장 근간이 되는 문제 중 하나는 최적 통신 걸침 나무 (OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 문제이다. 본 논문에서는 이러한 최적 통신 걸침 나무 문제에 대한 해법으로 최적 통신 걸침 나무 문제에 적합한 새로운 유전자 표현법을 이용한 유전 알고리즘을 설계하여 구현한다. 제안하는 유전 알고리즘은 n개의 노드에 대해 n-2개의 숫자 열로 표현가능하다고 알려진 기존의 $Pr\ddot{u}fer$수 기반의 유전자 표현법을 개선하여 보다 더 최적 통신 걸침 문제에 적합하도록 고안한 새로운 유전자 표현법을 이용한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 최적 통신 걸침 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.969-972
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• 2007

수송문제는 산업공학 및 전자계산학 분야에서 중요한 문제 중의 하나로 인식된다. 수송문제가 시설을 수립하거나 고객들의 요구를 이행하기 위한 추가적인 고정 비용과 연관될 때, 이를 고정비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)라 한다. 고정비용을 고려한 비선형 수송문제는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 수송비용과 고정비용이 최소가 되도록 수송량을 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 이 비선형 수송문제에 가장 많이 쓰이는 메타 휴리스틱 방법들 중 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가 인데, 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 유전자 표현법들을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교를 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.793-796
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• 2008

본 논문은 생산 물류 시스템최적화의 실현에 가장 대표적인 생산수송계획문제인 수송문제(TP: Transportation Problem)에 고정비용을 고려한 고정비용 수송문제(fcTP: Fixed charge Transportation Problem)를 다룬다. 특히 NP-hard문제로 널리 알려진 TP에서 수송량에 비례하는 가변비용과 함께 추가적으로 모든 경로에서 발생하는 고정비용을 함께 고려한 fcTP를 다룬다. 따라서 이러한 fcTP를 해결하기 위해 메타 휴리스틱기법 중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘(CA: Genetic Algorithm)을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 CA를 이용해 고정비용 수송문제의 해를 우선순위기반 유전자 표현법을 이용해 fcTP에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 연구를 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.248-251
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• 2007

본 논문에서 다루는 고정 비용을 고려 한 비 선형 수송문제 (Non-linear Transportation Problem)는 한 종류의 상품을 다수의 공급처 에 서 다수의 수요처로 수송 할 때, 총 수송비용 및 고정비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수요처간의 수송량을 결정하는 문제로 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그중에도 메타 휴리스틱이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 이 메타휴리스틱 방법들 중에 가장 주목받고 있는 유전 알고리즘을 이용하여 비선형 수송문제에 대한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 가장 중요한 것 중에 하나가 어떻게 해를 유전자 표현으로 나타낼 것인가 인데 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송 문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.35 no.4
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• pp.118-125
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• 1998

This paper presents the hybrid curve approximation with geometric boundary conditions as position vector and tangent vector of start and end point using a B-spline approximation and a genetic algorithm First, H-spline approximation generates control points to fit B-spline curries through specified data points. Second, these control points are modified by genetic algorithm(with floating point representation) under geometric boundary conditions. This method would be able to execute the efficient design work without fairing.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.809-812
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• 2008

통신 시스템에 대한 관심은 인터넷의 급격한 발전에 의해 가상공간의 출현과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 구축에 대한 요구가 증대됨에 따라 관련 이론 및 기술의 발전을 주도해 왔다. 이와 관련하여 가장 근간이 되는 문제들 중 하나는 최적 정보 통신 스패닝 트리 (OCST: Optimal Communication Spanning Tree) 설계 문제이다. 본 논문에서는 이러한 OCST 설계 문제를 네트워크 신뢰도를 고려하여 해결하기 위해 유전 알고리즘 (GA)를 이용한다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용함에 있어서 n개의 노드들로 구성된 네트워크 문제에서 n-2개의 숫자열로 표현 가능한 유전자 표현법을 이용하고 신뢰성 있는 OCST 설계 문제 해결을 위한 해법으로서 유전 알고리즘을 제안한다. 임의로 생성된 예제에 대한 수치 실험을 통해 통신시스템의 기본 문제 중 하나인 OCST 설계 문제의 해법으로서의 제안 알고리즘의 유용성과 효율성을 확인한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.10
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• pp.397-402
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• 2019

Accurately predicting cancer prognosis to provide appropriate treatment strategies for patients is one of the critical challenges in bioinformatics. Many researches have suggested machine learning models to predict patients' outcomes based on their gene expression data. Gene expression data is high-dimensional numerical data containing about 17,000 genes, so traditional researches used feature selection or dimensionality reduction approaches to elevate the performance of prognostic prediction models. These approaches, however, have an issue of making it difficult for the predictive models to grasp any biological interaction between the selected genes because feature selection and model training stages are performed independently. In this paper, we propose a novel two-dimensional image formatting approach for gene expression data to achieve feature selection and prognostic prediction effectively. Node2Vec is exploited to integrate biological interaction network and gene expression data and a convolutional neural network learns the integrated two-dimensional gene expression image data and predicts cancer prognosis. We evaluated our proposed model through double cross-validation and confirmed superior prognostic prediction accuracy to traditional machine learning models based on raw gene expression data. As our proposed approach is able to improve prediction models without loss of information caused by feature selection steps, we expect this will contribute to development of personalized medicine.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.371-374
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• 2007

본 논문에서는 고정 비용을 고려한 비선형 수송문제(Fixed Charge Non-linear Transportation Problem)에 대해 다룬다. 이는 한 종류의 상품을 다수의 공급처에서 다수의 수급처로 수송할 때, 총 수송비용과 고정 비용이 최소가 되도록 각 공급처와 수급처 간의 수송량을 결정하는 문제이다. 현재 비선형 수송문제에 대한 다양한 해법들이 제안되고 있으며 그 중에서도 메타 휴리스틱을 이용한 해법들이 가장 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 메타 휴리스틱 방법들중에 가장 널리 이용되고 있는 유전 알고리즘을 이용한 해법을 제시하고자 한다. 유전 알고리즘을 적용함에 있어서 제일 첫 관문은 해의 유전자표현을 어떻게 나타낼 것인가이다. 본 논문에서는 수송문제의 해를 걸침나무로 표현할 수 있다는 점 에 착안하여 다양한 트리 표현법을 수송문제에 적용해 보고 수치 실험을 통해 그 성능에 대한 비교 연구를 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Embryo Transfer Conference
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• 1997.10a
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• pp.5-12
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• 1997

외래 유전자를 이식하여 형질전환동물을 생산하는 방법은 현재 약 3가지 정도가 실제 이용되고 있다. 현재 가장 많이 사용되고 있는 방법으로는 DNA 미세주입법인데 생쥐와 비교하여 다른 동물에서의 형질전환효율은 상당히 낮은 것으로 나타나 형질전환가축의 생산을 위해서는 많은 비용과 시설 및 노동이 필요하여 실용성에 문제를 갖고 있다. 각 가축에 적합한 DNA 미세주입 조건을 확립시키고 형질전환동물의 생산효율을 높이는 연구가 필요하다. 가축에서 형질전환기술이 실제로 응용되고 있는 분야로는 대량생산이 어려운 의약품을 형질전환가축의 젖으로 합성 분비시키게 함으로써 생리적으로 활성이 있는 의약품의 대량생산이 가능할 것으로 예상된다. Growth Hormone이나 Growth Factor들을 이용한 성장과 관련된 형질전환가축의 기술은 예상했던 것보다 큰 성과는 없었는데 이식 유전자의 과잉발현으로 인한 부작용으로 실용화될 수 없었다. 그러므로 형질전환동물의 실용화를 위해서는 효율적인 유전자 이식방법의 개발과 이식 유전자의 발현으로 인한 부작용을 최소화하면서 좋은 표현형을 얻을 수 있도록 이식유전자의 발현을 인위적으로 조절할 수 있는 regulatory system의 개발과 가축의 경제형질에 관여하는 유전자의 식별이 필요하다.