• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.6276-6281
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• 2014

유전자 알고리즘은 탐색과 최적화 문제에 대한 효과적인 방법으로 이용되고 있으나 다수의 정점이 있는 다중정점 함수에 대한 응용에 있어서는 지역해에 조기 수렴하여 고착되는 등 전역 최적해를 찾는데 어려움이 있다. 이러한 문제는 탐색공간을 충분히 탐색할 수 있는 모집단의 다양성이 부족한 데 기인하는 것이며 해결방법으로 니칭 방법과 크라우딩 방법 등이 소개되고 있다. 개체군의 다양성을 증가시키는 방법으로 지역해에 고착되지 않고 전역 최적해로 수렴되도록 하는 데 기본을 두고 있다. 본 논문에서는 다중정점 함수의 전역 최적해에 수렴하고 수렴속도를 높이는 방법으로 진화과정의 매 세대마다 탐색영역에 충분히 분포되도록 임의로 생성된 보조 모집단을 공급함으로서 안정적으로 전역 최적해로 수렴하는 방법을 제안하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법을 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.3010-3023
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• 1998

유전자 알고리즘은 염색체 집단을 이용하는 탐색이므로 전역적인 최적해의 탐색 성능은 우수하여 최적해에 근접한 한점까지의 수렴속도는 빠르지만 탐색 메카니즘이 없기 때문에 최적해 근처의 탐색에서는 수렴 속도가 떨어지는 단점이 있고, 역전파 알고리즘은 개체 수준의 탐색이므로 지역적 미세조정의 탐색능력은 우수하지만 전역적 탐색기능이 없어 지역적 최적해로 수렴하는 경우가 있다. 본 논문에서는 수렴 속도가 향상된 윤곽선 추출을 위하여 유전자와 역전파 알고리즘을 병행해서 실행하는 윤곽선 추출방법을 제안하였다. 윤곽선 추출 방법은 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 최적의 연결강도와 오프셋 값을 계산한다. 다음으로 이 값을 역전파 학습 알고리즘 학습의 파라미터의 초기값으로 한 반복 학습으로 최적의 윤곽선 구조를 추출하였다. 제안된 알고리즘은 유전자 알고리즘 또는 역전파 알고리즘 단독으로 실행한 경우보다 수렴속도가 향상된 결과를 보여 주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.85-88
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• 2004

본 논문에서는 인공 면역 네트워크와 분류자 시스템을 이용한 자율 분산 로봇 시스템을 제안한다. 시스템에서 각 로봇의 행동은 전역행동과 지역행동으로 구성된다. 전역행동은 작업을 찾고 수행하기 위해 필요한 환경을 조성하는데 필요한 전반적인 행동들을 결정하고, 지역 행동은 작업을 수행할 때 각 로봇들이 어떤 방식으로 동작하는가를 결정한다. 이때 전역 행동은 인공 면역 네트워크를 이용하여 결정되며 작업을 빠른 속도로 탐색하며 탐색한 작업 주위로 적절한 수의 로봇이 집합하도록 한다. 또한 지역 행동은 분류자 시스템을 이용하여 결정되며 작업을 수행하는데 적절한 로봇의 역할을 결정한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.119-122
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• 1997

움직임 추정(motion estimation)은 압축 부호화나 영상 안정화 시스템, 비젼 시스템 등과 같은 동영상 처리에 있어서 핵심 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 전역 탐색(brute-force) 알고리즘과 같은 움직임 추정 기법은 방대한 양의 계산을 필요로 하기 때문에 처리 시간이 커지고, 하드웨어로 구현하였을 때 회로가 복잡해진다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 비트 플레인(bit-plane)에서의 정합을 이용하여 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 기존의 전역 탐색 알고리즘을 하나의 비트 플레인으로부터 추출한 이진 영상에 적용함으로써 움직임 추정에 소요되는 계산량을 크게 줄이면서도 우수한 움직임 추정 성능을 갖도록 하였다. 실험 부분에서는 동영상으로부터 카메라의 이동으로 인한 전역적인 움직임을 추정하는데 제안된 기법을 사용한 결과를 제시하였다. 특히 제안된 기법은 비트 플레인을 선정하는데 있어서 적응 기법을 적용하였기 때문에 조도 변화 등과 같은 열악한 환경에서도 안정적으로 동작한다는 것을 실험을 통하여 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.987-992
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• 2004

비디오 시퀀스의 현재 블록의 움직임 벡터와 이전 블록의 움직임 벡터는 시간적 상관성을 갖고있다. 본 논문에서는 현재 프레임 블록의 인접 블록으로부터 예측된 움직임 정보를 구하여, 이를탐색 원점으로 하여 수정된 다이아몬드 지역 레이더 패턴으로 블록 정합을 수행하는 블록 정합움직임 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 전역탐색을 제외한 기존의 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.02~0.37[dB] 개선되고 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 14~24% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.454-456
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• 2001

일반적으로 확률에 기반한 연산자를 사용하는 진회연산(EC)은 전역 탐색에는 효율적이나 국소 탐색에는 그렇지 못하다. 이러한 문제점은 대화형 진회연산(IEC)에서 더욱 심각해지는데, 이는 개체들을 사용자가 직접 평가하는데 따른 세대 길이의 제한이 있기 때문이다. 본 논문에서는 HCI 분야에서 잘 알려져 있는 직접조작 방법(Direct Manipulation : DM)을 적용하여 이것을 해결하는 방법을 제안한다. 각각의 개체들에 대한 인터페이스 진화 연산자를 사용하는 대신 지적조작을 사용함으로써 사용자는 개체의 진화에 직접 개입할 수 있고, 이를 통해 진화연산자를 사용하는 전역 탐색 능력은 그래도 유지한 채 대화형 진화연산의 단점을 극복할 수 있다. 이러한 직접조작 개념을 대화형GA에 기반한 패션 디자인 시스템에 적용하였고 이러한 응용이 효과적이었음을 실험을 통해 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.813-816
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• 2001

본 논문에서 제안한 알고리듬은 동영상의 한 프레임내에서 계산할 화소를 적응적으로 샘플링하여 전체 계산량을 감소시키면서도, 우수한 성능을 나타낸다. 동영상의 움직임 추정에 있어서, 전역 탐색 블록 정합은 최적의 성능을 나타내지만, 많은 계산량을 갖는 단점이 있기 때문에 계산량을 줄이기 위한 많은 알고리듬이 발표되었다. 본 알고리듬은 한 프레임내에서 영상이 복잡한 부분에서는 많은 수의 화소를 정합에 이용하며, 단순한 부분에서는 적은 수의 화소를 샘플링 하여 보다 적은 계산량으로 움직임 벡터를 산출한다. 제안된 알고리듬은 전역 탐색 블록 정합 알고리듬에 대해서 연산량을 31.52%로 줄였으며, 97.76%의 PSNR 을 보여주었다. 이는 종래의 부분 탐색 알고리듬들에 비해 뒤지지 않는 성능을 나타낸다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.945-949
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• 2009

비디오 부호화 기법에서 압축률 및 화질을 결정하는 중요한 부분인 움직임 예측 및 보상(motion estimation and compensation)의 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 가장 기본적인 움직임 예측 기법인 전역 탐색 방법은 가장 좋은 화질을 보이지만, 현재 프레임의 각 블록과 가장 유사한 블록을 찾기 위하여 탐색영역(search area)내의 모든 점에 대해 탐색을 수행하므로 그 계산량이 매우 많게 된다. 따라서 좋은 화질을 유지하면서 계산량을 낮추기 위한 많은 고속 알고리즘이 제안되었는데, MPEG-4 표준에 채택된 PMVFAST는 움직임 벡터 간의 상관도를 이용하여 계산량을 낮추면서도 전역 탐색 기법에 근접한 화질을 보인다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 예측을 위하여 중간값(median) 계산법에 의한 새로운 방법을 제안하고, 이를 이용하여 움직임 예측의 계산량을 획기적으로 줄일 수 있음을 보인다. 실험결과 제안한 알고리즘은 PMVFAST보다 빠르면서도 전역 탐색 기법보다 높은 평균 PNSR을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1892-1893
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• 2011

본 논문에서는 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 군집로봇의 협조탐색을 위한 공간분할기법을 제안한다. 탐색공간은 Centroidal Voronoi Tessellation을 이용하여 분할한다. 전역 경로 계획 및 군집 로봇 간의 충돌 회피는 포텐셜 필드를 이용한다. 탐색공간에 밀도 함수를 사용하여 공간분할의 유동성을 부여한다. 마지막으로, 군집로봇의 협조탐색의 가능성을 시뮬레이션을 통하여 확인한다.