• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권3호
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• pp.157-164
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• 2011

본 논문은 유전자 알고리즘을 이용해서 동적으로 변하는 네트워크상에서 빠르게 최단 경로를 재탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 다익스트라 알고리즘과 유전자 알고리즘을 통합한 형식의 알고리즘이다. 이 제안 알고리즘은 최초 탐색 시 다익스트라(Dijkstra) 알고리즘을 이용해서 유전자 알고리즘의 초기화 과정을 용이하게 하는 선행자 배열을 정의한다. 그 후 유전자 알고리즘은 적절한 유전 연산자를 통해 동적으로 변하는 트래픽 상황에서 최적의 경로를 재탐색한다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 거대한 네트워크 데이터에 대해서 다른 유전자 알고리즘 기반의 최단경로 찾기 알고리즘이나 다익스트라 알고리즘보다 적은 계산시간으로 더 짧은 주행시간의 경로를 제시한다는 것을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.439-448
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• 1999

본 논문에서는 신경회로망과 유전자 알고리즘을 이용하여 셀룰러 무선채널 할당을 위한 최적화 알고리즘을 제안하였다. 채널할당 과정을 채널할당 문제에 내포된 제한사항들을 나타내는 에너지함수의 최소화 과정으로 규정하였다. 채널간, 인접채널, 사이트간의 세 가지 제한사항이 고려되었다. 최적의 채널할당을 위하여 신경회로망을 이용한 방식에서는 강제적인 채널 할당 및 셀 순서 변화 등의 기법이 개발되었고 유전자 알고리즘 방식에서는 자료구조와 적절한 유전연산자를 개발하였다. 실험결과로서, 두 최적화 방법의 채널할당률을 나타내었고 그 결과들을 비교하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.40-50
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• 2009

RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 알고리즘을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 진화 연산 알고리즘을 이용한 Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.715-719
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• 2009

RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기 간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 기법을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 EA Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.

• 한국진공학회지
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• 제21권2호
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• pp.69-77
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• 2012

전자기장을 포함한 대부분의 물리학적 시스템이 벡터 미분 연산자들로 기술되며 또한 벡터연산을 통하여 계산된다. 그러므로 이들 벡터장들이 유전 및 자성물질 시스템들과 상호작용할 때 물리적 체계를 기술하고 계산하려면 정확한 전자기 벡터장의 지식체계를 이해할 필요가 있다. 그런데 이들 대부분 추상적 개념들을 직관적으로 이해하기에는 쉽지 않기 때문에 이들 추상적 개념의 시각화 표현 작업은 오늘날 지식정보화 수행과정에서 매우 중요한 과제의 하나다. 우리는 전자기학 체계를 구성하는 가장 기본적인 벡터장: $\vec{E}=-\vec{\nabla}_{\varphi}$, $\vec{D}={\epsilon}\vec{E}$, $\vec{\nabla}{\times}\vec{A}$, $\vec{B}={\mu}\vec{H}$, $\vec{B}={\mu}_0(\vec{\nabla}_{\varphi}{^*}+\vec{M})$들의 가시화 시뮬레이션을 Mathematica 프로그램으로 작성하여 추상적인 전자기벡터장의 시각화 모델을 제시하였다. 이 시뮬레이션을 전자기 벡터장의 물리학적 지식체계를 탐구해 가는 기본 플랫폼으로 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.539-550
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• 2005

본 논문은 연결비용 및 메시지 지연시간을 최소화하는 최적 LAM 설계를 위한 파레토 계층-적소 영역 유전자 알고리즘의 응용이다. 이러한 연구과제를 수행하기 위하여 LAN 설계를 위한 적합한 가능해의 표현 방법을 제안하고, LAN 설계 시 선택되는 여러 위상(topology) 형태는 지역적이고, 내선망에 가장 보편적으로 쓰이는 스패닝 트리 형태에 한정하여 유전자 알고리즘을 적용한다. 스패닝 트리를 초기 모집단의 염색체로 표현하기 위해 $Pr\ddot{u}fer$ 수 개념을 이용한다. $Pr\ddot{u}fer$ 수는 간결하면서도 스패닝 트리의 특징을 잘 반영하며 염색체 표현에 적합하다. 유전자 알고리즘에 의해 이중 목적에 맞는 적응도 평가함수의 산출하고, 파레토 계층-적소영역 선별 알고리즘을 사용하며, 적합한 유전연산자를 적용함으로써 다양한 해공간을 탐색하여 최적 LAN을 하여, 제안되었던 알고리즘이 꽤 짧은 시간에 다목적 LAN 설계 문제의 좋은 해답들을 제공할 수 있는 것으로 나타났다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.68-76
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• 2000

로켓이나 2족 보행 로봇(Biped Robots)의 자세 제어에 응용되는 도립진자 시스템(Inverted Penduhum System)은 대표적 비선행 시스템으로 수학적 모델링이 대단히 어려우며, 모델링올 하였다 하더라도 복잡한 구조가 된다. 이의 해결을 위한 고전적인 제어 기법으로 1970년대 이후부터는, 신경회로망과 퍼지, 카오스, 유전 알고리증을 이용한 제어 기법들이 도립진자의 안정화 제어에 적용되어져고 있으며, 최근 신경회로망의 자동설계 기법들과 유전 또는 전화 알고리즘올 이용한 신경회로망의 구축 기법인 종래의 진화형 선정회로 제어기(ENNC : Evohing Neural Network Controller)가 시도되어지고 있다. 그러나 종래의 ENNC의 전화방식은 노드(뉴런)단위로 교배하며, 특히, 활성화 함수를 지닌 은닉층의 뉴런이 입력층의 뉴런으로 대체되는 경우, 입력층 뉴런과 출력층 뉴런 사이의 결합 가중치가 삭제되지 않는 등의 문제점이 지적될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 도립진자 시스템의 안정화 제어를 위하여 선택, 교배, 돌연변이의 진화 연산자에 의해 일시에 최적의 구조와 결합가중치로 진화시켜 가능 새로운 형태의 ENNC를 제안하고자 한디. 또한, 다양한 초기치에 적응된 최적 구조와 결합가중치를 갖는 새로운 형태의 ENNC를 시뮬레이션율 통하여 얻고, 이를 ADA-2310보드 및 80586 마이크로 프로세서로 실현하여, 도립진자 시스템의 안정화 제어에 적용함으로써 본 논운에서 제안한 ENNC의 우수성과 강인성을 입증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.