무선 매쉬 네트워크에서의 액세스 포인트의 배치는 예상 가입자의 위치와 서비스 공급자의 위치, 액세스 포인트의 수를 모두 고려해야 하는 NP-complete 문제이나, 효율과 비용의 측면에서 간과할 수 없는 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 대규모 매쉬 네트워크의 효율적인 배치를 위해, 유전 알고리즘을 사용하여 최소한의 액세스 포인트를 사용하여 최대한의 가입자를 수용할 수 있는 무선 메쉬 네트워크의 배치 방안을 모색한다. 구현을 통한 성능평가 결과와 수치적 분석은 본 문제 공간에서의 유전 알고리즘의 효용성을 입증한다.
본 논문에서 대상으로 하는 네트워크 구조는 서비스 센터, 터미널(사용자), 그리고 연결 케이블로 이뤄져 있고 서비스 센터의 구성을 위한 의사 결정자와 서비스 일터와 사용자의 터미널을 연결하는 의사 결정자들이 존재하고 각자의 목적함수를 최적화 하기위해 비타협적으로 의사 결정과정에서 창설한다고 가정한다. 이러한 문제는 Nash 게임으로 정식화될 수 있다. 본 논문에서는 연결비용, 평균 메시지 지연, 네트워크 신뢰도를 고려하여, Nash 게임으로 정식화되는 광대역 통신 네트워크의 네트워크 토폴로지 설계 문제들을 풀기 위해 Nash 유전 알고리즘을 이용한다. 수치 실험을 통해 본 논문에서 이용한 Nash 유전 알고리즘이 효율적이여 효과적인 방법이라는 것을 살펴본다.
해상운송에서 규모의 경제 이익을 달성하기 위해 선박의 크기가 대형화되고, 항만이 중심항만과 주변항만으로 양분화 되어감에 따라 컨테이너 터미널의 효율적 운영을 통한 경쟁력 확보가 중요시되고 있다. 컨테이너의 효율적인 적하는 선박의 효율과 양적하에 직접 관여하는 터미널 중심 장비인 켄트리 크레인의 효율을 극대화하도록 계획되어야 한다. 적하 문제는 선박의 크기와 각 터미널에서의 적하량에 종속되는 NP-hard 문제이다 본 연구에서는 컨테이너 적하 문제를 크게 두 개의 단계로 나누어 적하 계획을 수행한다. 무한한 경우의 수를 두 단계로 나눈 계획 시스템에 의해 크기를 줄인다. 첫 번째 단계는 컨테이너를 선박의 각 해치별로 배치하는 단계이고, 두 번째 단계는 각 해치별로 배정된 컨테이너를 특정 슬롯에 배치하는 것이다. 이렇게 분해된 문제의 각 단계에서 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 사용하여 최적의 적하계획을 세운다. 그리고 정기 컨테이너선의 운항모형을 수립하고, 각 항구에서의 양·적하를 수행하여 구축된 시스템의 적합성을 시뮬레이션하여 평가한다
본 논문에서는 유전알고리즘(GA)을 이용한 PID계수 자동조정기법에 관한 DC 서보 모터 속도 제어기 설계를 목적으로 한다. DC 서보 모터는 수많은 제어용 기계나 로봇 등의 응용분야에 사용되고 있고 이러한 분야에서 제어기 파라미터들의 선택이 사용자의 전문적인 지식을 요구하게 된다. 따라서 일반적인 공정 기술자들은 시행착오에 의해 제어기 파라미터들을 계속적으로 반복 조절해 나가야 한다. 이와 같이 동적 시스템의 변화나 외란에 대하여 파라미터 계수를 자동 조정해야 할 경우 유전알고리즘을 사용함으로써 보다 정밀하고 최적화된 파라미터 계수값을 추종함에 따라 그 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 DC 모터의 동특성을 분석하여 얻은 동특성 모델링으로부터 응답 특성이 빠르고 속도 정밀도가 향상된 구동제어가 가능한 제어기를 설계하고 이를 PID제어기와 비교 평가하였다.
최근 에너지 부족 문제 및 환경 문제의 해결수단으로 스마트 그리드가 많은 주목을 받고 있다. 스마트 그리드 기술은 에너지를 효율적으로 사용하는 데 도움을 주며, 이를 위해서는 더욱 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 다양한 기계학습 기법 기반의 전력수요 예측 모델은 좋은 예측 성능을 보이지만 입력 변수의 개수가 증가할수록 처리해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 또한, 불필요한 데이터를 입력 변수로 선정할 경우에는 모델의 정확도가 저하될 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 특징 선택 기법들이 제안되었지만, 기존의 특징 선택 기법은 모델의 성능을 고려하지 않았기 때문에 실제 적용 시 오히려 모델의 성능이 저하될 수도 있다. 이에 본 논문은 유전 알고리즘을 기반으로 한 특징 선택 기법을 제안한다. 유전 알고리즘을 통해 각 모델에 맞는 최적의 입력 변수를 선택함으로써 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 유연제조시스템(FMS)에서 다단계스케줄링 문제를 효율적으로 해결하기 위한 적응형 혼합유전 알고리즘(ahGA) 접근법을 제안한다. 제안된 ahGA는 FMS의 해를 개선시키기 위하여 이웃탐색기법을 사용하며, 유전탐색과정에서의 수행도를 향상시키기 위해 유전알고리즘(GA)의 파라메터들을 조정하기 위한 적응형 구조를 사용한다. 수치실험에서는 제안된 ahGA와 기존의 알고리즘들 간의 수행도를 비교하기 위하여 두가지형태의 다단계스케줄링문제를 제시한다. 실험결과는 제안된 ahGA가 기존의 알고리즘들 보나 더 뛰어난 수행도를 보여주고 있다.
본 논문은 가시광선 반사 스펙트럼으로부터 피부조직의 광학적, 구조적 특성을 역 추출하는 알고리즘에 대한 연구를 다룬다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 사용한 기존의 역 추적 최적화 알고리즘에 파장 선택법과 심플렉스법을 추가하여 알고리즘의 최적화 능력을 개선하였다. 파장 선택법은 기존 알고리즘에 사용된 135개의 파장 중 10개의 유효 파장만을 사용한 결과 계산시간이 83% 감소하였다. 심플렉스법을 사용해 유전알고리즘으로 얻은 근사적인 탐색 점으로부터 재 탐색을 수행하였고, 이를 통해 얻은 탐색 점의 SSE(sum of square error)는 기존 유전알고리즘 만으로 얻은 탐색 점이 가지는 SSE의 0.64%였다. 본 연구의 모델링 결과를 통해 개선된 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 빠르고 정확한 해를 찾는다는 것을 확인할 수 있었다.
설비 배치는 기업의 장단기 생산능력 효율에 상당한 영향을 미치므로 제품 및 서비스의 생산에 있어 최대의 효율을 올릴 수 있도록 배치되어야 하나, 최적의 설비 배치안을 찾는다는 것은 매우 어려운 일이다. 이러한 설비 배치 문제는 이차할당문제(Quadratic Assignment Problem : QAP)로 모형화할 수 있으며, 이의 해결을 위해 일반적으로 휴리스틱 알고리즘은 전통적인 검색 기법에 비해 우위에 있는 것으로 알려지고 있다. 따라서 본 연구에서는 설비 배치 문제의 해결을 위하여 유전 알고리즘의 개발을 시도하였으며, 선행 연구들과의 비교 분석 결과 기존 연구들에 비해 더 우수한 해을 제시할 수 있었다.
DNA 의 염기서열 탐색을 위한 유전체학의 다음 세대인 구조유전체학은 유전체 사업으로 인한 인간 게놈지도의 완성과 축적된 생물정보를 이용한 생물정보학의 발달과 함께 급속한 성장을 계속하고 있다. 포스트 게놈 시대를 맞이하여 생명현상에 대한 궁극적인 이해를 위한 노력으로 단백질의 구조와 기능에 대한 연구가 주목을 받게 되었다. 다양한 구조 규명을 위한 도구들과 단백질 정보를 관리하기 위한 데이터베이스 구축에 따른 관련 기술의 발전은, 앞으로 다가올 생물정보의 방대함을 감안할 때, 가치 있는 지식정보를 얻기 위한 데이터 마이닝 기법들을 통해서만 가능하다. 본 논문은 데이터 마이닝의 근간 기술인 연관규칙 마이닝을 응용한 효율적인 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안하며, 단백질 구조의 예측을 위한 단백질 서열 및 DNA 서열간의 패턴 비교 및 연관성을 목적으로 한다. 또한, 공간적 시간적 복잡성을 CMS-tree 라는 자료구조를 통해 알고리즘의 확장성 및 병렬화의 기본 알고리즘으로 사용하도록 개발하였다.
유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)은 기존의 알고리즘 개발방법을 통하여 해결하기 어려운 최적화 등의 문제를 해결하기 위한 자연계의 진화과정을 모방한 방법이다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 이용하여 KOSPI 200에서 거래되고 있는 증권의 매수/매도 종목을 추천하는 방법을 제시한다. 이를 위하여 기술적 분석 (Technical Analysis) 방법 중에서 Slow Stochastic 지표와 MACD 지표를 이용하여, 매일매일 두 지표가 나타내는 매매 신호를 기반으로 해당하는 각각의 종목에 대해 최근 가장 좋은 수익률을 나타내는 매수/매도 종목을 추천하는 방법을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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