패턴 인식 분야에는 지수적 탐색 공간을 가진 최적화 문제가 많이 있다. 이를 해결하기 위해 부 최적해를 구하는 순차 탐색 알고리즘이 사용되어 왔고, 이들 알고리즘은 국부 최적점에 빠지는 문제점을 안고 있다. 최근 이를 극복하기 위해 유전 알고리즘을 사용하는 사례가 많아졌다. 이 논문은 특징 선택, 분류기 앙상블 선택, 신경망 가지치기, 군집화 문제의 지수적 탐색 공간 특성을 설명하고 이를 해결하기 위한 유전 알고리즘을 살펴본다. 또한 향후 연구로서 가치가 높은 주제들에 대해 소개한다.
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 위만 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분방정식의 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.
지금까지 대부분의 물류시스템은 생산자에서 최종 소비자에 이르는 생산물품의 수${\cdot}$배송에만 집중되어 왔으나, 최근 산업계에서는 기존의 수송시스템에 역방향 물류시스템을 통합하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배달화물과 수거화물이 혼합 적재되는 차량경로문제를 제안하고 이를 해결하기 위한 방안으로 유전알고리듬을 적용한 해법을 제시한다. 배달과 수거의 혼합적재를 허용함에 따라 고객지점에서는 적재된 혼합화물을 재배치하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 소요되는 적재화물의 재배치시간은 직관적인 수식으로 표현하였다. 유전알고리듬 개발과정에서 여러 가지 교차 연산자와 돌연변이 연산자들을 새롭게 고안하였다. 제안된 유전알고리듬 해법의 성능평가를 위하여 유사한 차량경로문제를 다루는 최신 알고리듬과 비교 계산실험을 수행하였다. 다양한 문제를 구성하여 실험한 결과, 제안된 유전알고리듬해법의 효과성이 입증되었다.
유전 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한 (Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지거나 (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어렵거나 (3) 목적함수에 교란항이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화함으로써 유전 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 그룹화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 최적값에 근접시킬 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션의 출력이 특정한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 확률적으로 나타나는 시뮬레이션 모델의 출력을 최대화하는 문제에 대하여 적용하고 분석하였다.
분산 유전 알고리즘은 외판원 문제를 해결하는데 효율적이고 적용하기 쉬운 알고리즘이다. 그러나 다중 후보해를 가진 분산 유전 알고리즘을 수행할 때, 효율성과 정확성에 영향을 주는 많은 요소들이 고려되어야 한다. 후보해의 크기를 얼마로 할 것인지, 이주의 비율 및 횟수는 어떻게 할 것인지와 그리고 어떤 개체들을 선택해서, 어떤 후보해 개체와 교환할 것인가가 중요하게 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이주해야 할 개체의 크기를 동적으로 변경하면서 교환하는 방법과 또한 개체들이 이주되어야 할 위치를 결정하는 이주 정책을 개발하고 실험하였다.
본 논문에서는 선행제약순서결정문제(Sequencing problem with precedence constraints, SPPC)를 효과적으로 해결하기 위한 적응형 유전알고리즘(Adaptive genetic algorithm, aGA)을 제안한다. aGA에서 는 SPPC를 효과적으로 표현하기 위해 위상정렬에 기초한 표현절차(topological sort-based representation procedure) 를 사용한다. 제안된 aGA는 퍼지로직제어를 이용한 적응형구조를 가지고 있으며, 유전 탐색과정을 통해 교차변이 연산자(Crossover operator)의 비율을 적응적으로 조절한다. 수치예제에서는 다양한 형태의 SPPC를 제시하였으며, 그 실험결과는 제안된 aGA가 기존의 알고리즘보다 우수함을 보여주었다. 결론적으로 말하자면 본 논문에서는 제안된 aGA가 다양한 형태의 SPPC에서 최적해 혹은 최적순서를 발견하는데 아주 효과적이라는 것을 밝혔다.
진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 지역적 특징 정보를 이용한 유전 알고리즘 기반의 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 스테레오 영상에서 대응점을 찾아 변위를 계산하는 문제는 최적화 기법으로 해결할 수 있다. 최적화 문제 해결에 우수한 유전 알고리즘을 이용해 조밀한 변위도를 구하고 정합의 효율성을 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만든다. 그리고 변위도의 정확도를 높이기 위해 변위 전파 과정에서 지역적 특징 정보를 추출하여 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.
본 연구의 목적은 일본의 식물유전체 연구 동향분석을 통하여 농업생산성 향상을 위한 연구방향을 모색하는데 있다. 일본에서의 식물유전체 연구는 국가연구소 주도적으로 이루어지고 있으며 벼 등 다양한 구조유전체연구결과를 이용한 유용형질 유전자 기능분석 및 실용화 연구에 집중하고 있다. 식물 구조유전체 및 기능유전체 연구를 위한 기반조성으로 농업생물자원연구소(National Institute of Agrobiological Sciences, NIAS)에서는 벼과 식물의 유전체 DB 구축, 이화학연구소(Rikagaku Kenkyusho, RIKEN)에서는 애기장대 유전체 DB 및 식물 완전장 유전자 DB 구축, 국립유전학연구소(National Institute of Genetics, NIG)에서는 국가생물자원프로젝트(National Bio Resource Project) DB를 구축하여 관련 연구자들에게 다양한 식물 유전체 정보 및 연구재료들을 제공하고 있다. 최근 세계적 식량환경 문제해결 및 혁신적 농업기술개발을 목표로 신농업전개 게놈프로젝트(New Agri-genome Project)를 수행하여 수량, 내병성, 환경문제 해결을위한 유용 유전자분리, 이용 등 세계적인 연구 성과를 도출하고 있다. 또한 개도국의 농업생산성 향상을 위하여 JIRCAS 에서는 식물유전체 연구 기술지원을 하고 있으며 아프리카 토양에 적합한 다수성의 NERICA 벼를 개발하여 식량생산 증진에 기여하고 있다. 본 연구를 통하여 우리에게 정보가 부족하였던 일본의 식물 유전체 연구 진행사항을 살펴보았다. 이러한 연구동향 분석은 동식물 유전체 연구를 수행하는 연구자들에게 최근의 유전체 기술정보 등을 제공 할 수 있으며 세계적인 식량, 에너지, 환경문제의 해결에 크게 기여 할 것으로 생각한다.
낮은 유전상수(k$\leq$3)와 높은 열적안정성(>4$25^{\circ}C$)은 초고집적회로(ULSI)기술에서 RC 지연을 해결하기 위한 금속배선의 중간 절연층으로서의 2개의 가장 중요한 특성이다. 본 연구에서는 cyclohezane을 precursor로 사용하여 plasma enhanced chemical vapor deposition(PECVD)방법으로 유기박막을 성장시켰으며 낮은 유전상수와 높은 열적안정성을 동시에 확보하기 위하여 열적안정성은 좋지 않지만 유전상수가 낮은 박막(soft layer)위에 유전상수는 다소 높지만 열적안정성이 좋은 박막(hard layer)을 얇게 증착하여 hard layer/soft layer의 2층 구조를 형성하여서 구조적, 전기적 특성을 조사하였다. 유기박막은 5$0^{\circ}C$로 유지된 reactor 내부에서 argon(Ar) plasma에 의해 증착되었으며 platinum(Pt)기판과 silicon 기판위에 동시에 증착하였다. Pt 기판위에 증착한 시편으로 유전상수, I-V 등 전기적 특성을 측정하였고, silicon 기판위에 증착한 시편으로 열적안정성과 구조적 특성등을 분석하였다. 증착압력 0.2Torr에서 plasma power를 5W에서90W로 증가할 때 유전상수는 2.36에서 3.39로 증가하였으며 열적안정성은 90W에서 180W로 증가하였을 때 유전상수는 2.42에서 2.79로 증가하엿고 열적안정성은 모두30$0^{\circ}C$이하였다. 단일층 구조에서는 유전상수가 낮은 박막은 열적으로 불안정하고 열적 안정성이 좋은 박막은 유전상수가 다소 높은 문제가 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위하여 2 Torr, 120W에서 증착한 유전상수가 2.55이고 열적으로 불안정한 박막을 soft layer로 5150 증착하고 그 위에 0.2Torr, 90W에서 증착한 유전상수가 3.39이고 열적으로 45$0^{\circ}C$까지 안정한 박막을 hard layer로 360 , 720 , 1440 증착하였다. 증착된 2층구조 박막의 유전상수는 각각 2.62, 2.68, 2.79이었으며 열적안정성 측정에서는 40$0^{\circ}C$까지 두께 감소가 보이지 않았다. 그러나 SEM 측정에서 열처리 후 표면이 거칠어지는 현상이 발견되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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