• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
• /
• pp.894-896
• /
• 1999

PID 제어는 50년의 역사를 갖기 때문에 현장의 사용자는 이 제어방식에 익숙해져 있으며, 제어장치의 구성이 간단하며 제어기의 최적동조가 가능하므로 많은 분야에서 사용되고 있다[1]. 그러나 PID 제어기에 의해서 얻은 결과에 대하여 만족하기 위해서는 많은 시행착오를 겪어야 한다. 또한 만족하는 결과를 얻었다고 할지라도 외란, 플랜트의 동특성이 바뀌는 경우 시스템을 추종하지 못하기 때문에 파라미터를 재조정하여야 한다. 유전 알고리즘은 자연세계의 진화 현상에 기초한 계산모델로서 John Holland에 의해서 1975년에 개발된 전역적인 최적화 알고리즘이며[1][2], 비선형 고차원, 불연속, 다중모드, 노이즈 함수 등에 대하여 강건함을 보여주고, 복잡한 탐색 공간에서 최적 값을 스스로 발견하는 학습 능력을 갖는다. 이 방법은 재생산, 교배, 돌연변이를 통하여 최적해를 찾은 방법으로 1989년에 D. E. Goldgerg에 의해서 체계적으로 정리된 후 여러 분야에서 응용되고 있다[3][4]. 그러나 유전 알고리즘은 목적함수만을 이용하여 해집단을 탐색하기 때문에 숙련운전자가 원하는 제어 특성 명세인 상승시간, 정착시간, 초과량(oveshoot) 둥을 구체적으로 명시하여 제어에 반영할 수 없다. 또한, 유전 알고리즘은 입력 값이 크게 바뀔 경우 다른 시스템으로 인식하여 새로운 탐색을 수행하는 단점을 가지고 있다. 본 논문은 첫째, 기준모델을 도입하여 플랜트의 성능을 기준모델로 표현하여 플랜트가 요구하는 성능지표를 정량적으로 규정하는 것이 가능하였다. 또한, 이것은 미지 플랜트 동특성을 식별하기 위한 신호로 사용되어, 플랜트의 정보를 얻는데 이용되었다. 즉, 기준모델과 플랜트 출력사이의 추종 오차 정보가 적응기구인 PID 유전제어기의 입력으로 사용되며, 구형파 입력의 경우에도 기준모델과 플랜트의 출력차는 크게 변하지 않는다. 따라서, 유전 알고리즘의 목적함수에 기준 모델을 제안 적용하여 안정적이고, 세밀한 제어를 수행하였다. 둘째, PID의 간단하면서 확실한 제어가 가능하다는 점과 전역적인 최적값을 찾을 수 있는 유전 알고리즘을 적용하여 고속제어를 요하는 직류 서보 모터(DC Servo Motor) 운전 시 실시간 파라미터 동조에 적용하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
• /
• pp.571-574
• /
• 2003

서열 정렬(sequence alignment)은 새로운 서열의 기능적, 구조적, 진화적 분석을 용이하게 하기 때문에 분자 생물학(molecular biology) 등에서 널리 사용된다. 지금까지 서열 정렬 알고리즘들에 대한 연구는 활발히 진행되어 왔다. 특히, 생물학 데이터양의 기하급수적인 증가와 전체 유전체 서열의 분석이 이루어진 종(species)들이 증가하면서, 보다 빠르고 정확하게 서열 정력을 수행하는 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 방식에서부터 전체 유전체 서열 알고리즘에 이르기까지 서열 정렬 알고리즘의 연구 동향을 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권5호
• /
• pp.570-576
• /
• 2004

열의 수가 수십만에 이르는 대규모 maximal covering 문제(MCP)를 유전 알고리즘을 통해 해결하는 것에는 한계가 있다. 본 논문에서는 대규모 MCP를 유전알고리즘이 효율적으로 풀 수 있도록 하기 위해 특별히 고안된 교차 연산자와 돌연변이 연산자를 소개한다. 또한, 본 연구에서는 비발현 유전자를 사용하는 새로운 유전 알고리즘을 제시한다. 비발현 유전자는 유전 연산 과정에서 상실될 정보 중 이후의 세대에서 유용할 가능성이 있는 정보를 자손에게 전달하기 위해 보존하는 역할만 할 뿐, 발현되지 않음으로 인해 해의 평가 시에는 반영되지 않는 유전자이다. 비발현 유전자를 사용하는 유전 알고리즘은 집단의 다양성을 유지하는데 유리하여 대규모 MCP를 해결하는데 있어서 보다 효율적으로 탐색을 수행할 수 있다. 현장의 대규모 MCP 데이타로 실험한 결과 비발현 유전자를 가진 유전 알고리즘이 이웃해 탐색 알고리즘인 타부 탐색보다 훨씬 우수한 탐색 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권3호
• /
• pp.97-105
• /
• 1999

본 논문에서는 기존의 깊이 복원 방법을 개선하기 위해서 유전 알고리즘을 이용한 새로운 스테레오 정합법을 제시하였고 다양한 영상에 적용하기 위해 영상의 영역 정보를 고려하였다. 유전 알고리즘은 자연선택과 개체군 유전학에 기반한 효율적인 탐색 기법인데, 이들의 염색체 교차와 돌연변이 같은 연산자를 정합 환경에 적합하도록 변형시켰다. 영상신호를 쉽게 다루기 위해서 2차원 염색체 구조를 사용하였으며, 스테레오 정합에 많이 사용되는 유사성과 연속성 제약 조건에 기반하여 적자를 선택하는 적응 함수를 정의하였다. 그리고 기존 유전 알고리즘의 수렴속도를 개선하기 위해서 무작위로 변이를 발생시키지 않고 휘도차를 이용하여 변이를 발생시키는 정보기반 변이 발생을 사용하였다. 실험을 통하여 본 방법은 이완처리를 포함한 정합법보다 계산 부하를 줄일 수 있었고 비교적 안정된 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제38권5호
• /
• pp.489-495
• /
• 2014

마이크로 유전알고리즘은 적은 수의 개체 사용 및 무작위 개체 구성을 통한 돌연변이 기능 대체의 특징을 갖는 진화연산을 수행하여 일반적인 유전알고리즘이 갖는 각 세대당 많은 계산 량이 요구되는 단점을 극복하고자 하였다. 이러한 마이크로 알고리즘은 특히 설계변수가 3~5 개를 갖는 문제에 효율적이라는 것이 많은 연구자들에 의하여 알려졌다. 따라서 본 연구의 목적은 순차적 실험계획법과 마이크로 유전알고리즘을 이용한 최적화 알고리즘을 개발하는 것이며, 이를 수학예제와 구조물 문제에 적용하여 실용성을 확인하고자 한다. 순차적 실험계획법은 저자들의 선행연구에서 제안되었으며, 실험계획법과 반응표면법을 이용하는 근사최적화 기법에 의한 시행착오적인 반복과정을 최소화하고자 하는 방법으로써, 행렬실험과 평균분석을 반복 적용하는 개념이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.133-135
• /
• 2004

본 논문에서는 개미 집단을 외삽한 새로운 적응형 유전 알고리즘을 제안하고, 최적해로의 수렴이 어려운 여러 가지 대표적인 함수들에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 우성 형질의 유전 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적해에 수렴하며 파라미터 값에 따른 유연성을 가지고 있는 알고리즘임을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2108-2110
• /
• 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 기법에서 유전 알고리즘을 이용하여 그 결과를 찾아본다. 본 논문에서의 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
• /
• pp.2830-2832
• /
• 1999

신경망은 선형 시스템 뿐 만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
• /
• pp.796-798
• /
• 2004

continuous n-tuple 알고리즘은 tuple의 무작위적 추출을 기본으로 한다. 무작위적 추출의 여러 가지 장점을 감안하더라도, 무작위적 추출을 통한 인식의 성능은 가변성물 가지게 된다. 그리고 무작위적 추출은 의미 있는 정보의 선택이 불가능하다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 무작위적 추출이 가지는 설러 가지 약점을 보완하기 위해서, 유전 알고리즘을 이용하여 얼굴인식에 효과적인 tuple을 선택하여 사용하였다. 유전 알고리즘을 이용함으로서 얼굴 인식에 효과적이지 않은 tuple의 필터링 효과를 기대할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.811-814
• /
• 2006

대부분의 게임에는 플레이어를 상대하는 몬스터가 존재한다. 이 몬스터는 대부분 미리 정해진 방법과 데이터로 생성되며, 환경이나 플레이어에 적응하는 방식은 거의 없었다. 본 논문에서는 몬스터 생성을 위해 개선된 유전 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 상동염색체 구조가 적용되어있다. 기존의 유전알고리즘에서 각 개체가 오직 하나의 genome만을 가지고 있다. 하지만, 상동 염색체 구조를 가지고 있는 유전 알고리즘에서는 각 개체가 각 좌 위에 한 쌍의 대립 유전자를 지니게 된다. 단순한 유전알고리즘과 개선된 유전알고리즘을 비교하기 위해 간단한 이진 문제를 가지고 시뮬레이션 해 보았다. 실험결과 제안된 알고리즘이 더 적은 세대수로 답을 찾을 수 있다는 것을 알게 되었다.