• Tunnel and Underground Space
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• v.15 no.2 s.55
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• pp.129-136
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• 2005

This paper describes the implementation of rock mass rating evaluation based on genetic algorithm(GA) and conditional simulation technique to estimate RMR in the area without sufficient borehole data RMR were estimated by GA and conditional simulation technique with reflecting distribution feature and spatial correlation. And RMR determined by GA were compared with the results from kriging. Through the analysis of the results from 30 simulations, the uncertainty of estimation could be quantified.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.224-229
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• 2005

Generally, genetic algorithm (GA) has too much time and space complexity when it is running in the typical processor. Therefore, we are forced to use the high-performance and expensive processor by this reason. It also works as a barrier to implement real device, such a small mobile robot, which is required only simple rules. To solve this problem, this paper presents and proposes enhanced processor-architecture for the faster GA processing. A typical processor architecture can be enhanced and specialized by two approaches: one is a sorting network, the other is a residue number system (RNS). A sorting network can improve the time complexity of which needs to compare the populations' fitness. An RNS can reduce the magnitude of the largest bit that dictates the speed of arithmetic operation. Consequently, it can make the total logic size smaller and innovate arithmetic operation speed faster.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.247-250
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• 2004

본 논문은 비선형 시스템의 새로운 퍼지 제어기 설계 기법을 제안한다. 퍼지 제어기는 비선형 시스템을 제어하는데 많이 사용되는 기법 중에 하나이다. 퍼지 제어기를 설계하는 것은 시스템에 대한 깊은 수학적인 접근이 필요로 하기 때문에 수학적 배경 없이 설계하기 힘들다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 길은 수학적인 접근이 아닌 지능적인 접근 방법을 사용하여 안정화된 퍼지 제어기의 설계하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 퍼지 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 제어 파라메터를 전략 기반 유전 알고리즘을 사용하여 동정한다. 전략 기반 유전 알고리즘은 제어기의 안정화 조건을 만족시키는 해를 찾기 위해 전략적으로 교차와 돌연변이를 변화시킨다. 최종적으로 모의 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.106-111
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• 2002

진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위한 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분 방정식의 해를 구하는 기법 연구와 유전 알고리즘을 이용하여 Manabe 표준형의 일반화를 이용-i:l여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기를 설계할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 본 논문에서의 프로그램 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.103-107
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• 2010

게임이나 네비게이션 시스템, 관광경로 설계에 있어서 경로찾기는 매우 중요한 부분 중의 하나이다. 일반적으로 TSP(Traveling Salesman Problem), RPP(Rural Postman Problem), CPP(Chinese Postman Problem)와 같은 경로찾기 문제들은 일반적인 알고리즘으로 최적해를 구할 수 없다. 문제크기가 커질수록 해집합이 폭발적으로 커짐으로써 전체 해집합을 탐색하는데 많은 비용이 든다. 따라서, 이러한 문제들은 유전알고리즘이나 Simulated Annealing과 같은 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 근사최적 경로를 찾는다. 본 논문에서는 이와 같은 경로찾기 문제의 근사 최적해를 구하기 위한 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시뮬레이션 시스템에는 유전알고리즘 엔진(GA 엔진)과 사용자 인터페이스를 제공한다. 사용자 인터페이스는 유전알고리즘에 사용될 파라미터를 설정하는 부분이며, GA 엔진은 유전알고리즘의 연산자들을 제공하는 부분이다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이션 시스템은 게임과 같은 경로찾기 등에 활용될 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.6 no.5
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• pp.813-820
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• 2005

To develop a genetic algorithm about job shop scheduling with alternative routing, we are performed that genetic algorithm efficiency analysis of job shop scheduling with alternative routing, First, we proposed genetic algorithm for job shop scheduling with alternative routing. Second, we applied genetic algorithm to traditional benchmak problem appraise a compatibility of genetic algorithm. Third, we compared with dispatching rule and genetic algorithm result for problem Park[3].

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.17 no.4
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• pp.203-208
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• 2000

2진 로봇 머니퓰레이터는 기하학적 형상이 가변트러스 구조로 되어 있으며 조인트의 구동원으로 사용되는 엑츄에이터는 2가지의 변위, 즉 최대 및 최소 변위만으로 동작한다. 따라서 작업영역은 연속적으로 주어지는 일반 로봇 머니퓰레이터와는 달리 유한 개의 위치 벡터의 집합 형태로 나타난다. 기존의 역기구학적 해석방법을 적용하기 어려운 2진 로봇 머니퓰레이터의 불연속적인 특성에 대해 새로운 작업영역과 역기구학 문제를 정의하였다. 유전 알고리즘을 사용하여 새로이 정의된 문제의 역기구학적 해석을 수행하였으며 유전 알고리즘이 2진 로봇 머니퓰레이터의 역기구학적 해석에 있어서 효과적이고 강건한 방법임을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.751-754
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• 2020

본 논문은 지수를 추종하기 위해 유전 알고리즘에 몬테카를로 샘플링을 추가한 방법을 제안한다. 몬테카를로 샘플링을 통해 효율적으로 축소된 탐색공간을 탐험하는 유전 알고리즘은 최적의 종목들을 선택한다. 제안된 방법을 KOSPI200 지수 추종에 대하여 실험하였다. 제안된 방법이 몬테카를로 샘플링을 사용하지 않는 유전 알고리즘에 비해 지수 추종 오차가 더 낮고 더 빠르게 수렴하는 것을 보여주었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.1
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• pp.58-64
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• 2007

In pattern recognition field, there are many optimization problems having exponential search spaces. To solve of sequential search algorithms seeking sub-optimal solutions have been used. The algorithms have limitations of stopping at local optimums. Recently lots of researches attempt to solve the problems using genetic algorithms. This paper explains the huge search spaces of typical problems such as feature selection, classifier ensemble selection, neural network pruning, and clustering, and it reviews the genetic algorithms for solving them. Additionally we present several subjects worthy of noting as future researches.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.502-509
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• 2002

Maximal Covering 문제(MCP)란 행렬 상에서 n개의 열(column) 중 p개를 선택하여 m개의 행(row)중 최대한 많은 행을 cover하는 문제로 정의된다. 본 논문에서는 MCP를 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)으로 해결하기 위해 문제에 적합하게 설계된 교차 연산자(crossover operator)와 비발현 유전인잔(unexpressed gene)를 가진 새로운 염색체 구조를 제시한다. 해결하고자 하는 대상 MCP의 규모가 매우 큰 경우 전통적인 임의교차(random crossover) 방법으로는 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 따라서 본 연구에서는 그리디 교차(greedy crossover) 방법을 제시하여 문제를 해결한다. 그러나 이러한 그리디 교차를 사용하더라도 조기 수렴 등의 문제로 인해 타부 탐색 등의 이웃해 탐색 방법에 비해 그리 좋은 결과를 얻기가 힘들다. 본 논문은 이러한 조기 수렴 문제를 해결하고 다른 이웃에 탐색 방법보다 더 좋은 결과를 얻기 위해 비발현 유전인자(unexpressed gene)를 가진 염색체를 도입하여 해결함을 특징으로 한다. 비발현 유전인자는 교차 과정에서 자식 염색체의 유전인자로 전달되지 않은 정보 중 나중에라도 유용할 가능성이 보이는 정보를 보존하는 역할을 하여 조기 수렴 문제를 해결하는데 도움을 주어 보다 나은 결과를 얻을 수 있게 해준다. 대규모 MCP를 해결하는 실험에서 새로운 비발현 유전인자를 적용한 유전 알고리즘이 기존의 유전 알고리즘뿐만 아니라 다른 탐색 기법에 비해 더욱 좋은 성능을 보여줌을 확인하였다.