• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.70-75
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• 2001

종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.307-309
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• 2001

진화 하드웨어(Evolvable Hardware: EHW)는 환경에 적응하여 스스로 하드웨어 구성을 변경할 수 있어서 근래에 많은 관심을 모으고 있는 분야이다. EHW는 목표 하드웨어를 탐색하기 위해 일반적으로 진화 알고리즘을 사용하는데, 진화 알고리즘은 하나의 목표 하드웨어 탐색 기능만을 수행한다. 본 논문에서는 종분화(Speciation) 알고리즘을 EHW에 적용하여 더욱 다양한 회로들을 얻을 수 있음을 보인다. 종분화 알고리즘은 동시에 여러 종의 해를 발견하게 해주고, 기존 진환 알고리즘에 비해 후반 탐색범위도 넓게 유지된다. 이를 6멀티플렉서의 진화에 적용한 결과, 다양한 품종의 하드웨어를 동시에 얻었고, 기존 진화 알고리즘에 비해 35%정도 빠른 세대에 해를 발견할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.111-114
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• 2000

종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진화 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 갖을 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.1
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• pp.62-73
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• 2005

Evolvable Hardware is the technique that obtains target function by adapting reconfigurable digital' devices to environment in real time using evolutionary computation. It opens the possibility of automatic design of hardware circuits but still has the limitation to produce complex circuits. In this paper, we have analyzed the fitness landscape of evolvable hardware and proposed a speciation technique of evolving diverse individuals simultaneously, proving the efficiency empirically. Also, we show that useful extra functions can be obtained by analyzing diverse circuits from the speciation technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.226-228
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.12
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• pp.1569-1580
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• 2004

One commonly used approach to deal with uncertainty is Bayesian network which represents joint probability distributions of domain. There are some attempts to team the structure of Bayesian networks automatically and recently many researchers design structures of Bayesian network using evolutionary algorithm. However, most of them use the only one fittest solution in the last generation. Because it is difficult to combine all the important factors into a single evaluation function, the best solution is often biased and less adaptive. In this paper, we present a method of generating diverse Bayesian network structures through fitness sharing and combining them by Bayesian method for adaptive inference. In order to evaluate performance, we conduct experiments on learning Bayesian networks with artificially generated data from ASIA and ALARM networks. According to the experiments with diverse conditions, the proposed method provides with better robustness and adaptation for handling uncertainty.

• Journal of Ginseng Culture
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• v.3
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• pp.1-10
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• 2021

Panax ginseng (Ginseng or Korean ginseng) is one of the most important medicinal herbs in the world. We made a high-quality whole genome sequence of P. ginseng using 'Chunpoong' cultivar, which is the first cultivar registered in Korea Seed and Variety Service (KSVS) with relatively similar genotypes and superior phenotypes, representing approximately 3 Gbp and 60,000 genes. Genome sequence analyses of P. ginseng and related speciesrevealed the origin of Korean ginseng and the ecological adaptation of 18 Panax species around the world. Korean ginseng and American ginseng (P. quinquefolius) are tetraploid species having 24 chromosome pairs, while the other 16 species are diploid species with 12 chromosome pairs. Panax and Aralia are the closest genera belonging to the Araliaceae family that diverged approximately 8 million years ago (MYA). All Panax species evolved as shade plants adapting to cool climates and low light conditions under the canopy of deep forests from Southeast Asia such as Vietnam to Northeast Asia such as Russia approximately 6 MYA. However, through recurrent ice ages and global warming, most diploid Panax species disappeared due to the freezing winter, while tetraploid P. ginseng may have appeared by allotetraploidization, which contributed to the adaptation to cold temperaturesin Northeast Asian countries including the Korea peninsula approximately 2 MYA. American ginseng evolved by the adaptation of P. ginseng in Northeast America after the intercontinental migration 1 MYA. Meanwhile, most of diploid Panax species survived in high-altitude mountains over 1,600 meters in Southeast Asia because they could not endure the hot temperature and freezing cold. The genome sequence provides good basisto unveil the origin and evolution of ginseng and also supports practical gene chips which is useful for breeding and the ginseng industry.

• Journal of the Speleological Society of Korea
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• v.6 no.7
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• pp.17-27
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• 1981

동굴생물에 대한 조사, 연구는 환경의 영향에 의한 형태, 색채, 생태, 생리 등의 적응, 격리에 의한 종의 분화나 계통진화의 문제 등을 추구하는 중요분야로, 구미 각국에서는 일찍부터 진행되어 왔으나, 우리나라에서는 최근에 와서야 겨우 각지의 동굴을 찾고 그 동물상을 조사하는 초창기적인 일이 시작되었을 뿐이며, 아직 한국의 동굴의 동물군집에 대한 지식이 거의 없고, 그들 동물사회가 어떻게 구성되였는지에 대하여 알지 못하고 있는 실정이다.(중략)

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.3 no.3
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• pp.171-176
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• 2001

25만 여종에 달하는 지구상의 식물은 생물권의 무수한 환경변화 속에서 종을 유지할 수 있도록 다양한 유전적인 진화를 통하여 지구상에 정착하였다. 이들 식물이 생육하고 있는 기상환경은 매우 다양하며, 생장과정에서 수많은 환경변화를 시간적ㆍ공간적으로 경험하게 된다. 생육 환경이 변화하면 식물의 형능적, 생리적, 생합성적 특성이 변화하는 반응이 나타난다. (중략)

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.35S no.11
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• pp.88-95
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• 1998

This paper is the result of constructing information processing system such as living creatures' brain based on artificial life techniques. The living things are best information processing system in themselves. One individual is developed from a generative cell. And a species of this individual has adapted itself to the environment through evolution. In this paper, we propose a new method of designing neural networks using biological inspired developmental and evolutionary concept. Ontogeny of organism is embodied in cellular automata(CA) and phylogeny of species is realized by evolutionary algorithms(EAs). We call 'Evolving Cellular Automata Neural Systems' as ECANSI. The connection among cells is determined by the rule of cellular automata. In order to obtain the best neural networks in given environment, we evolve the arragemetn of initial cells. The cell, that is a neuron of neural networks, is modeled on chaotic neuron with firing or rest state like biological neuron. A final output of network is measured by frequency of firing state. The effectiveness of the proposed scheme is verified by applying it to Exclusive-OR and parity problem.