• 제목/요약/키워드: 유전 문제 해결

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대용량 유전자형 데이터에 대한 LD기반의 일배체형 재구성 시스템 (The LD based Haplotype Reconstruction System for Large scale Genotype dataset)

  • 김상준;여상수;김성권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.271-273
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    • 2005
  • 유전자 분석기술의 발전은 지놈 프로젝트(genome project)와 햅맵 프로젝트(hapmap project)를 가능하게 하였으며 이제는 맞춤형 진단 및 신약 개발 등 실제 사업의 구체화를 가져오게 하였다. 실제 사업에 적용시키기 위해서는 비용 절감의 문제를 해결해야 한다. 그래서 대용량의 유전자형(genotype)데이터를 정확하고 빠르게 일배체형(haplotype)으로 재구성해 줄 수 있는 시스템이 생물 산업 및 제약 산업에서 제기되어 지고 있다. 기존의 연구에서 비록 정확성이 높은 알고리즘들이 개발되어 있지만 기존의 방법들은 계산에 필요한 양이 크기 때문에 대용량 데이터에 대한 처리가 불가능하였다. 우리가 제안하는 시스템은 대용량 데이터를 유동적인 크기로 블록을 분할하여 대용량 데이터 처리 문제를 해결하였다. 또한 나누어진 블록에서 나타나는 모호한 이형접합체(heterozygote)의 위상(phase)의 결정 과정에 LD기반의 블록 분할 방법을 이용함으로써, 추론된 결과의 정확률을 높였다. 구현된 시스템의 성능평가는 ms로 구성한 인공데이터를 사용하여 수행하였다.

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유전적 알고리듬을 이용한 최적 구조 설계

  • 김기화
    • 대한조선학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.34-38
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    • 1994
  • 본 연구에서는 Genetic Algorithm을 사용하여 상기의 문제를 해결하고자 한다. 특히 다목적 함수 최적화에는 한 번의 최적화 계산으로 Pareto최적해 집합이 동시에 구해지는 새로운 방법인 MOGA(Multicriteria Optimization by Genetic Algorithm)을 개발하였다. 먼저 Genetic Alorithm의 기본 특성에 대해 살펴보고, 다양한 종류의 문제를 통해 Genetic Algorithm의 유용 성을 검토하였다.

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유전 알고리즘을 이용한 정방 비결합 제어기의 $H_{\infty}$ 설계 ([ $H_{\infty}$ ] Design for Square Decoupling Controllers Using Genetic Algorithm)

  • 이종성
    • 대한전자공학회논문지TE
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    • 제42권4호
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    • pp.47-52
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    • 2005
  • 본 논문에서는 다변수 제어시스템 설계시 효과적인 제어를 어렵게 만드는 요인 중의 하나인 입력과 출력의 결합문제를 해결하기 위해서 각 채널의 출력변수는 대응되는 입력 신호에 의해서만 독립적으로 조정되도록 하는 비결합 제어기를 설계하였다. 설계된 제어기는 비결합 조건뿐만 아니라 제어계의 강인성을 동시에 고려할 수 있는 특성을 2자유도 구조에 적용하였다. 또한 제어기를 구하는 경우 계산을 용이하게 하기 위해서 플랜트를 표준모델로 확장시킨 후 전달행렬을 이용하여 상태공간계수로 표현하였다. 이 경우 비결합제어기의 자유매개변수를 구하는데 있어서 지능형탐색방법의 일종인 유전알고리즘을 적용하였다. 일반적으로 유전알고리즘을 특정한 문제에 적용할 경우 그 문제가 가지고 있는 최적화 특징을 잘 파악하여 이것을 이용하는 것이 유전알고리즘 적용시 성공여부를 결정하는 중요한 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 유전알고리즘을 이용하여 고정 차수의 정방 비결합제어기의 $H_{\infty}$설계시 효율적인 방법을 제시하였다.

해외과학정보

  • 김도진
    • 과학과기술
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    • 제26권6호통권289호
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    • pp.87-89
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    • 1993
  • 생명공학과 유전공학의 발달은 수명의 연장 뿐만 아니라 인간의 기억력이나 집중력, 문제해결능력을 향상시키고 인식능력의 퇴화를 지연시킬 수 있는 약품과 드링크제의 개발로 이어지고 있다. 미국의 월간잡지 「OMNI」최근호에 게재된 이러한 내용들을 발췌, 소개한다.

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유전적 알고리즘에 의한 선체 구조물의 이산적 최적설계 (Discrete Optimum Design of Ship Structures by Genetic Algorithm)

  • 양영순;김기화;유원선
    • 대한조선학회논문집
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    • 제31권4호
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    • pp.147-156
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    • 1994
  • 선체의 구조설계는 최적화 방법을 이용하여 상당히 오래 전부터 최적 구조설계 방법을 사용해 오고 있었으나, 대부분의 경우, 설계변수(設計變數)를 연속적인 실수(實數)로 가정하여 최적해를 구하거나, 아니면 실수(實數)와 정수(整數)가 혼합된 문제에 대해서는 뚜렷한 해결 방안을 제시하지 못하고 있는 실정이다. 특히 최적해의 국부(局部) 최적성 내지는 이산적(離散的) 변수 특성이 있는 최적설계 문제에 대해서는 몇개의 초기치를 사용하여 얻어진 최적해를 상호 비교하여 주어진 문제의 전체적(全體的) 최적해를 구하고자 하였다. 많은 경우 이러한 방법은 확실한 대안이 되지 못하고 본질적인 문제점은 미해결로서 남아 있어 왔다. 그래서 본 연구에서는 생물의 진화 법칙을 모사한 유전적(遺傳的) 알고리즘을 이용하여 선체 구조물의 최적설계시 고려해야 하는 보강재의 갯수를 정수(整數)로 취급하는 문제라든지 판 두께와 같이 이산적(離散的) 특성을 갖는 설계변수 문제 등(等)이 최적설계에 미치는 영향을 검토하여 보다 일반적인 최적화 방법으로서 유전적(遺傳的) 알고리즘의 유용성을 확인하였다.

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Manabe형의 일반화에 관한 자바 구현 (The Java Implementation of the generalization of the Manabe Standard Fo)

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

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런지-커타 기법과 유전자 알고리즘을 이용한 Manabe형의 일반화와 제어기 설계에 관한 자바 구현 (A Java Implementation of the Generalization of Standard Manabe Form using the Runge Kutta and Genetic Algorithms and the Controller Design Methods)

  • 강환수;강환일;이충기
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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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.

유전 알고리즘에 의한 종목 추천에 관한 연구 (A Study on Genetic Algorithm for Recommending Stocks)

  • 구규림;박정우;전민재;최준수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.335-338
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    • 2012
  • 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.

유전알고즘을 이용한 판넬블럭조립공장의 일정계획시스템 (A Scheduling System for Panel Block Assembly Shop in Shipbuilding using Genetic Algorithms)

  • 최형림;류광렬;조규갑;임호섭;황준하
    • 지능정보연구
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    • 제2권2호
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    • pp.29-42
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    • 1996
  • 본 논문은 조선업에서 평블럭을 생산하는 패널블럭조립공장의 일정계획 문제를 해결하기 위한 유전알고리즘의 적용 방안을 제시하고 있다. 패널불럭조립공장의 일정계획은 작업장별 평준화와 각 작업장내에서의 일자별 부하 평준화라는 두가지 목표를 가지고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 본 논문에서는 유전알고리즘을 계층적으로 나누어 적용하였다. 상위단계 유전알고리즘은 작업장별 부하 평준화를 담당하며 하위단계 유전알고리즘은 상위단계 유전알고리즘의 결과를 바탕으로 각 작업장내에서 일자별 부하 평준화의 최적화를 담당한다. 실험 결과, 유전알고리즘에 의한 일정계획이 수작업에 의한 방법보다 처리시간이 짧게 소요되고 부하 평준화의 측면에서 더 좋은 해를 얻을 수 있음을 확인하였다.

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FMS환경에서 다단계 일정계획문제를 위한 적응형혼합유전 알고리즘 접근법 (Adaptive Hybrid Genetic Algorithm Approach to Multistage-based Scheduling Problem in FMS Environment)

  • 윤영수;김관우
    • 지능정보연구
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    • 제13권3호
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    • pp.63-82
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    • 2007
  • 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.

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