본 논문에서는 유전자 사이의 상관계수가 높은 마이크로어레이 데이타에 대하여 제안하는 알고리즘을 통해 상관계수가 낮은 유전자들의 부집합을 만들고, 이에 대해 적합 함수를 통한 평가로 기존 방법론이 가지는 한계를 극복할 수 있도록 하였다. 기존 방법론은 개별 특징의 평가를 통해 중복 특징을 제거하며, 상관계수에 대한 고려가 없어 선택된 유전자 부집합들의 상관계수가 논은 문제가 있었다. 이에 따라 제안하는 알고리즘은 특징간의 관계를 평가하는 Feature Wrapping 기법을 활용하여, 추출된 유전자 부집합에 포함된 유전자 사이의 상관관계가 낮고, 클래스 구분력이 높은 특징을 갖도록 하였다.
동영상 분할은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 단계로 많이 연구되고 있다 그러나 동영상 분할은 계산 복잡도에 의해 제약을 받는다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 분산 유전자 알고리즘에 기반한 계산 효율을 높일 수 있는 새로운 동영상 분할 방법을 제안한다. 일반적으로 동영상에서 연속한 두 프레임은 높은 상관관계를 가진다. 따라서, 한 프레임의 분할 결과는 이전 프레임의 분할 결과를 사용해서 연속적으로 얻어진다. 그리고 중복된 계산을 제거하기 위해 움직이는 객체에 대응되는 염색체만을 진화시킨다. 실험 결과는 제안한 방법의 효율성을 보여준다.
The Objective of this research is to find the optimal design of the Noise Reduction Interference Model (NRIM) which is recently invented. Without optimization, the NRIM has been successful to reduce the urban noise induced by trains and automobiles. While it is used with the barrier on the road, there is a strong desire to reduce noise more. Yet the only remedy is to make the barrier higher with cost increase. Therefore, the optimal design is necessary to reduce noise while maintaining the barrier height. More efficient Genetic Algorithm is used to find the optimal shape of NRIM with the reduction of noise lever up to 15 dB. also BEM is used to verify the optimal design results.
원격교육 시스템의 평가 시스템에서 평가의 공정성을 위하여 매 평가 시 평가지의 난이도를 일정하게 유지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 평가지 생성 알고리즘을 제안한다. 평가지의 각 문항에 대한 난이도가 제출자에 의해서 지정되는 기존의 방법과는 달리 제안한 알고리즘에서는 각 문항의 난이도가 학생들의 평가 결과에 따라 적응적으로 조절되고, 평가지의 평균 난이도를 일정한 수준으로 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 평가지에 동일한 문항이 중복으로 포함되는 것을 배제하고, 이전 평가의 결과를 반영하여 적응적으로 난이도가 조절될 수 있는 새로운 형태의 유전 연산자를 설계하고 구현한다. 그리고 모의실험을 통해 기존의 임의선택 방법과 모의 담금질 방법에 비해 균일한 난이도를 갖는 평가지가 생성될 수 있음을 보인다.
속성선택 (Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 기법이다. 특히, 많은 속성들을 가지는 데이터의 분류문제에서 관련이 적은 데이터, 중복되거나 또는 노이즈 있는 데이터를 제거한 주요 속성부분집합을 선택하여 이용함으로써 분류기의 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 패턴인식문제에서 다른 방법들보다 성능이 우수함을 보였다.
An experimental method to investigate the dynamic characteristics of buoys in extreme environmental condition is established. Because the buoy model requires a resonable size for accurate experiment, the test condition in model basin that satisfies the similarity law is hardly compatible with capability of test facilities. It is suggested that the linear wave component that is unable to satisfy similarity is separated with others‥‥‥
최근 지놈(Genome) 프로젝트를 통해 핵산, 단백질 서열 정보가 밝혀짐에 따라 분자 수준의 유전자 정보를 다루는 기법들이 활발히 연구되면서 방대한 서열 정보를 데이터 베이스화하고, 부족하기 위한 효과적인 도구와 컴퓨터 알고리즘의 개발을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 여러 단백질에 공통적으로 존재하는 서열 정보간에 존재하는 연관성을 탐사하기 위한 서열 연관 규칙 알고리즘을 제안한다. 원자 항목을 취급하였던 기존 알고리즘과는 달리 중복을 반영해야 하는 서열 데이터의 특성을 고려하여야 한다. 실험을 단백질 서열 데이터를 대상으로 수행하였다. 먼저 여러 서열에 빈발하게 발생하는 부 서열 집합을 찾고, 부 서열 집합들간에 존재하는 관련성을 탐사한다. 본 연구의 결과는 탐사된 규칙으로부터 다른 단백질의 구조와 기능을 예측할 수 있고, 이 정보는 필요로 하는 생물학적 분석을 방향을 제시할 것이다. 이는 생물학적 실험 대상의 후부조합을 최소화함으로써 많은 시간과 노력 비용을 절감할 수 있다.
분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.
생의학분야에서 문헌에 표기된 개체를 인식하기 위해 길이우선매칭기법을 빈번히 사용한다. 길이우선매칭기법은 사전을 이용한 개체인식기법으로 좋은 사전만 구축되어 있다면 빠르고 정확하게 개체를 찾아낼 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 개체가 나열되고 중복된 단어가 생략될 경우에는 길이우선매칭기법을 이용할 경우 성능이 현저히 떨어지게 된다. 우리는 이러한 인식성능문제를 해결하기 위해 부분매칭기법을 제안한다. 제안된 부분매칭기법은 생략이 발생될 수 있다는 것을 가정하여 다수의 후보개체를 만들어 내고 그 후에 최적화 알고리즘을 통해 다수의 개체후보 중에서 가장 타당해 보이는 개체를 선택한다. 우리는 생의학분야의 개체 중에서 나열되는 경우가 빈번한 HLA 유전자, HLA 항원, HLA 대립유전자 개체들을 대상으로 길이우선매칭기법과 제안된 부분매칭기법의 개체인식성능을 분석하였다. 3종의 HLA 개체들을 인식하기 위해서 먼저 확장사전과 태그기반사전을 구축하였으며, 그 후 구축된 사전을 이용해 길이우선매칭과 부분매칭을 수행하였다. 실험결과에 따르면 길이우선매칭기법은 HLA 항원 개체에서 좋은 성능을 보였으며 부분매칭기법은 생략된 표현이 빈번한 HLA 유전자 개체, HLA 대립유전자 개체에서 좋은 성능을 보였다. 부분매칭기법은 HLA 대립유전자 개체를 대상으로 95.59%의 높은 F-score를 얻었다.
Reliability allocation is defined as a problem of determination of the reliability for subsystems and components to achieve target system reliability. The determination of both optimal component reliability and the number of component redundancy allowing mixed components to maximize the system reliability under resource constraints is called reliability-redundancy allocation problem(RAP). The main objective of this study is to suggest a mathematical programming model and a hybrid parallel genetic algorithm(HPGA) for reliability-redundancy allocation problem that decides both optimal component reliability and the number of component redundancy to maximize the system reliability under cost and weight constraints. The global optimal solutions of each example are obtained by using CPLEX 11.1. The component structure, reliability, cost, and weight were computed by using HPGA and compared the results of existing metaheuristic such as Genetic Algoritm(GA), Tabu Search(TS), Ant Colony Optimization(ACO), Immune Algorithm(IA) and also evaluated performance of HPGA. The result of suggested algorithm gives the same or better solutions when compared with existing algorithms, because the suggested algorithm could paratactically evolved by operating several sub-populations and improve solution through swap, 2-opt, and interchange processes. In order to calculate the improvement of reliability for existing studies and suggested algorithm, a maximum possible improvement(MPI) was applied in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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