• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.43-48
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• 2014

영상의 디컨벌루션은 보통 감시 시스템에서 모션 블러 (motion blur)나 초점이 맞지 않아 발생하는 블러 (out-of-focus blur) 문제를 줄이기 위해 전처리 과정에서 사용된다. 본 논문에서는 유전 프로그래밍 (Genetic Programming, GP)에 기반한 새로운 블라인드 영상 디컨벌루션 필터링 방법을 제안한다. GP 진화 과정을 통해 영상 복원을 위한 수학적 표현이 만들어지는데, 이것은 블러 영상의 특징들 사이의 관계를 최적으로 조합하여 원래 화소 값을 복원할 수 있는 추정자 함수가 된다. 이를 위해, 먼저 각 화소의 작은 이웃으로부터 특징 벡터를 만들고 추정자 함수를 학습시키는데, 이러한 GP 진화 과정을 통해 지정한 적합성 기준에 따라 유용한 정보들이 자동으로 조합된다. 개발된 함수는 훼손된 영상의 각 화소에 적용하여 원래의 화소 값을 복원하게 된다. 개발된 함수는 다양한 방법으로 훼손된 영상에 적용하여 실험하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존 알고리즘에 비해 좋은 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.31-40
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• 2020

현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1229-1237
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• 2005

분류 성능을 향상시키기 위해서 다수의 분류기들을 결합하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 우수한 앙상블 분류기를 회득하기 위해서는 정확하고 다양한 개별 분류기를 구축해야 한다. 기존에는 Bagging이나 Boosting 등의 앙상블 학습 기법을 이용하거나 획득된 개별 분류기의 학습 데이타에 대한 다양성을 측정하였지만 유전 발현 데이타와 같이 학습 데이타가 적은 경우 한계가 있다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍으로부터 획득된 규칙의 구조적 다양성을 분석하여 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 유전자 프로그래밍으로 해석 가능한 분류 규칙을 생성하고 그들 사이의 다양성을 측정한 뒤, 이들 중 다양한 규칙의 집합을 결합하여 분류를 수행한다. 유전 발현 데이타로부터 림프종 암, 폐 암, 난소 암 등을 분류하는 문제를 대상으로 실험하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다. 앙상블 시 분류 규칙 사이의 다양성을 분석하여 결합한 결과, 다양성을 고려하지 않을 때보다 높은 분류 성능을 획득하였고, 개별 분류 규칙들 사이의 다양성에 따라서 정분류율이 증가하는 것도 확인하였다.

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

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.163-166
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• 2003

Hull form designers have to design a ship with satisfying an economical, technical and environmental demand. When it is concerned by a technical and environmental demand, there will be a economical demand left to criticize optimization. In this case, there were used to be requirements which needs to meet only a best performance not concerning about input of Human resource. Life cycle's cost contains building cost and operation cost so that now we need to check Man Hour cost in building a ship. This research shows a correlation between hull form information, i.e. curvature, length, breadth and thickness of surface and Man Hour of the Shell plating manufacture with using Artificial Neural Network and Gentic Programming. This study will support to classify initial work, to have a high assumption possible through predicting a Man Hour and to provide a guide book to infer a building cost and a economical optimization hull form.

• 대한조선학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.1-7
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• 2015

The weight estimation of floating offshore structures such as FPSO, TLP, semi-Submersibles, Floating Offshore Wind Turbines etc. in the preliminary design, is one of direct measures of both construction cost and basic performance. Through both literature investigation and internet search, the weight data of floating offshore structures such as FPSO and TLP was collected. In this study, the weight estimation model with the genetic programming was suggested for FPSO. The weight estimation model using genetic programming was established by fixing the independent variables based on this data. In addition, the correlation analysis was performed to make up for the weak points of genetic programming; it is apt to induce over-fitting when the number of data is relatively smaller than that of independent variables. That is, by reducing the number of variables through the analysis of the correlation between the independent variables, the increasing effect in the number of weight data can be expected. The reliability of the developed weight estimation model was within 2% of error rate.

• 정보기술응용연구
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• 제3권3호
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• pp.25-40
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• 2001

본 논문에서는 유전적 프로그래밍(Genetic Programing)을 이용하여 최적의 다항식을 생성하는 기법을 제시하고자 한다. 다항식은 비선형성이 큰 응답면을 모델링해야 하며, 이를 위하여 GP 트리 생성시 2-3차 오더의 Taylor Series를 사용하는 방법을 시도하였다. 아울러 생서되는 다항식의 크기를 제어하기 위해서 GP 트리가 표현할 수 있는 다항식의 최대 차수를 제한함과 동시에 하나의 주 트리와 보 트리로 구성되는 GAGPT(Group of Additive Genetic Programming Trees) 사용을 모색하였다. 마지막으로 두 개의 응용 예를 통하여 본 방법의 유용성을 검증하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.534-541
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• 2005

Until now, Korean shipyards have accumulated a great amount of data. But they do not have appropriate tools to utilize the data in practical works. Engineering data contains experts' experience and know-how in its own. It is very useful to extract knowledge or information from the accumulated existing data by using data mining technique This paper treats an evolutionary computation based on genetic programming (GP), which can be one of the components to realize data mining. The paper deals with linear models of GP for the regression or approximation problem when given learning samples are not sufficient. The linear model, which is a function of unknown parameters, is built through extracting all possible base functions from the standard GP tree by utilizing the symbolic processing algorithm. In addition to a standard linear model consisting of mathematic functions, one variant form of a linear model, which can be built using low order Taylor series and can be converted into the standard form of a polynomial, is considered in this paper. The suggested model can be utilized as a designing tool to predict design parameters with small accumulated data.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.2819-2827
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• 1997

유전체 구형 도파로를 quasi TE모드와 quasi TM모드에 의하여 분석한다. 전기장과 자장의 각 성분을 근사화하지 않고 또한 각 유전체 경계면에서 경계 조건을 만족시키도록 하여 유전체 구형 도파로를 분석했다. 경계 조건을 도입하여 얻어지는 행렬식을 풀어 보면 전자파의 진행 방향인 z방향에 대한 전파 상수를 구할 수 있다. 수치해석에 의하여 유전체 구형 도파로를 분석 할 경우, 종종 발생하여 프로그래밍을 복잡하게 하는 spurious 모드를이 이 분석법에는 나타나지 않았다. 그러므로 이 방법에 의해 구해진 전파 상수 값들은 유전체 구형 도파로 분석에서 많이 사용되는 유한요소법이나 유한차등법 등과 비교하는데 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.3-5
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• 1999

본 논문에서는 진화 하드웨어에 기반한 자율 이동 로봇의 온라인 학습 기법에 관하여 소개하고자 한다. 진화 하드웨어는 실행 시간중에 하드웨어 회로 구성을 변경시킬 수 있는 새로운 개념의 FPGA이다. 제어 프로그램은 진화 하드웨어상에 트리 형식으로 구현되며 유전자 프로그래밍을 이용하여 학습하게 된다. 로봇의 환경 탐사가 진행됨에 따라 입력되는 센서 정보에 기반하여 제어 프로그램은 학습을 수행하게 되며, 노드 돌연변이의 유전 연산자를 이용하여 진화한다. 제어 프로그램의 게이트 회로는 학습의 진행에 맞추어 실행 시간중에 보다 적합도가 높은 방향으로 발전한다. 본 논문에서는 진화 하드에어를 이용한 학습 방식과 FPGA 구현 및 로봇 제어에의 응용에 대한 실험 결과 등을 설명할 것이다.