• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.1
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• pp.201-209
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• 2014

This paper proposes a genetic algorithm to maximize the connectivity among the mobile nodes for the cooperative communication in ad-hoc networks. In general, as the movement of the mobile nodes in the networks increases, the amount of calculation for finding the solution would be too much increased. To obtain the optimal solution within a reasonable computation time for a high-density network, we propose a genetic algorithm to obtain the optimal solution for maximizing the connectivity. In order to make a search more efficient, we propose some efficient neighborhood generating operations of the genetic algorithm. We evaluate those performances through some experiments in terms of the maximum number of connections and the execution time of the proposed algorithm. The comparison results show that the proposed algorithm outperforms other existing algorithms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.607-608
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• 2016

진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.11-18
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• 1997

This paper describes a daily operation scheduling of cogeneration systems using Genetic Algorithm. The simulation was performed in the case of bottoming cycle. The efficiency of cogeneration system which has nonlinear characteristic is obtained by the least square method based on the real data of industrial cogeneration system. In this paper, Genetic Algorithm is coded as a vector of floating point representation which can reduce computation time and obtain high precision The simulated results show that the genetic algorithm can be efficiently applied to establish the operation scheduling.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.3
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• pp.619-626
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• 2007

Constructive induction is a technique to draw useful attributes from given primitive attributes to classify given examples more efficiently. Useful attributes are obtained from given primitive attributes by applying appropriate operators to them. The paper proposes a constructive induction approach for a GA-based inductive learning environment that learns classification rules that ate similar to rules used in PROSPECTOR from given examples. The paper explains our constructive induction approach in details, centering on operators to combine primitive attributes and methods to evaluate the usefulness of derived attributes, and presents the results of various experiments performed to evaluate the effect of our constructive induction approach on the GA-based learning environment.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.2
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• pp.204-211
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• 2016

In this paper, we propose an automatic melody composition system that can generate a sophisticated melody by adding non-harmony tone in the given chord progression. An overall procedure consists of two steps, which are the rhythm generation and melody generation parts. In the rhythm generation part, we designed new fitness functions for rhythm that can be controlled by a user setting parameters. In the melody generation part, we designed new fitness functions for melody based on harmony theory. We also designed evolutionary operators that are conducted by considering a musical context to improve computational efficiency. In the experiments, we compared four metaheuristics to optimize the rhythm fitness functions: Simple Genetic Algorithm (SGA), Elitism Genetic Algorithm (EGA), Differential Evolution (DE), and Particle Swarm Optimization (PSO). Furthermore, we compared proposed genetic algorithm for melody with the four algorithms for verifying performance. In addition, composition results are introduced and analyzed with respect to musical correctness.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.210-213
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• 2010

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.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.27 no.4
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• pp.231-238
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• 2014

In the buildings, the systems of structures are influenced by the gravity load changes due to room alteration or construction stage. This paper proposes a system identification method establishing mass as well as stiffness to parameters in model updating process considering mass change in the buildings. In this proposed method, modified genetic algorithm, which is optimization technique, is applied to search those parameters while minimizing the difference of dynamic characteristics between measurement and FE model. To search more global solution, the proposed modified genetic algorithm searches in the wider search space. It is verified that the proposed method identifies the system of structure appropriately through the analytical study on a steel beam structure in the building. The comparison for performance of modified genetic algorithm and existing simple genetic algorithm is carried out. Furthermore, the existing model updating method neglecting mass change is performed to compare with the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.326-329
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• 2021

본 논문에서는 블록체인 기술을 활용하여 게임 콘텐츠의 위변조를 방지하고 유전 알고리즘을 이용하여 게임 콘텐츠의 유기적 생태계를 구축하는 방법을 제안한다. 블록체인 기술을 바탕으로 모든 게임 플레이어는 Non-Fungible Token (NFT)으로 보호되는 독자적인 게임 캐릭터를 생성 및 관리할 수 있다. 또한 각 게임 캐릭터는 캐릭터의 고유 성질을 나타내는 유전 정보로 정의되며, 유전 알고리즘에 의하여 새로운 캐릭터가 생성되도록 함으로써 게임 캐릭터들의 유기적 생태계가 구축될 수 있다. 제안한 기술을 바탕으로 한 경영 시뮬레이션 웹 게임인 Cryptoy 를 개발하였고, 이를 통해서 제안한 기술의 안전성 및 정확성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2005.05a
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• pp.151-156
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• 2005

본 논문에서는 비선형 역학 시스템에서 복합적 지능 알고리즘을 이용하여 시스템의 제어 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 기존의 비선형 제어를 위한 뉴럴 네트워크 및 유전자 알고리즘은 학습이 종료된 후에 고정된 상태에서는 훌륭한 제어를 보여주지만, 환경 변화와 같은 변이 인자가 발생되면 제어가 제대로 되지 않으며 재학습을 해야만 한다. 이때 재학습에 드는 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 제안하는 시스템에서는 변이 인자가 발생되었을 때의 상황을 항원으로 하는 면역 시스템을 기존 제어시스템에 추가하여 사용함으로써 보다 안정적이며 빠른 제어 수행이 가능함을 보일 것이다. 또한 기존에 하드웨어로 구성하기 어려웠던 유전 알고리즘을 하드웨어로 구성하기 쉽도록 유전 인자를 메모리 주소로 하는 알고리즘을 만들게 되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.3
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• pp.71-79
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• 1998

This paper introduces a new optimization algorithm which is combined with genetic algorithm and random tabu search method. Genetic algorithm is a random search algorithm which can find the global optimum without converging local optimum. And tabu search method is a very fast search method in convergent speed. The optimizing ability and convergent characteristics of a new combined optimization algorithm is identified by using a test function which have many local optimums and an optimum allocation of pipe support. The caculation results are compared with the existing genetic algorithm.