진화와 학습 사이의 상호 연관성을 연구하기 위해 인공 진화기법(artificial evolutionary algorithm)과 신경회로망(neural networks)을 이용한 학습 기법들이 사용되어 왔다. 신경 회로망 구조를 가지는 이동 로봇의 제어기의 구조와 파라미터를 결정하기 위한 방법으로 진화적 학습(evolutionary learning) 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서 진화적 학습은 실제 로봇을 통해 on-line 방식으로 이루어지며, 장애물 회피 문제를 통해 유용성을 검증하고 진화 과정에 학습이 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 수학적으로 제시되기 힘든 진화 학습의 평가에 설계자의 개입을 허용하는 인터액티브 진화 알고리즘(interactive evolutionary algorithm)방법을 모색해 보았다.
본 논문에서는 진화 연산 기법을 이용한 자연어 구운 분석 기법을 제시한다 기존의 확률 문맥 무관문법(PCFG)에 관한 연구는 차트 파싱 방법을 구문 분석을 위한 기법으로 가정하고 있다. 하지만, 차트 파싱은 문장의 길이가 늘어날수록 복잡도가 크게 증가하는 문제를 안고 있다. 따라서, 차트 파서의 대안으로서 진화 연산 기법을 사용하여 이 문제를 해결하였다. 진화 연산의 적합도 함수로는 생성된 파스트리의 확률을 사용하였다. 작은 규모의 자연어 문제에 적용한 결과, 진화 연산이 파싱 문제를 성공적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
진화 하드웨어(evolvable hardware)는 재구성 가능한 디지털 회로에 진화연산이 적용되어 실시간으로 환경에 적응함으로써 필요한 기능을 자동적으로 구현하는 기술이다. 이는 하드웨어 회로의 자동설계 가능성을 열어 주었지만, 아직 복잡한 회로를 얻기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 진화 하드웨어의 적합도 공간을 분석하여, 다양한 개체가 동시에 진화되는 종분화 기법을 제안하고 그 효율성을 실험적으로 보인다. 또한 종분화 기법으로 얻은 다양한 회로를 분석하여 유용한 부가 기능이 창출될 수 있음을 보인다.
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.
이 논문의 주요 목적은 지리정보체계의 지도모델링 기법을 이용하여 소규모 산림의 산불 진화용 저수 탱크의 적지 분석에 있다. 부산광역시 서구에 위치한 암남 도시자연공원을 대상으로 산불 진화 모델에 필요한 산불 진화 시설, 지형 등의 수치 지도 데이터베이스를 만들었다. 암남공원에 현재 설치되어 있는 산불 진화 시설에 근거해 조기진화가 가능한 지역과 산림의 산불 진화 효과를 밝히기 위해 지리정보체계를 이용한 서술적 지도모델링 기법을 적용해 현재의 저수 탱크 시설로 초기 진화가 용이한 지역과 현재의 진화효과를 규명하고, 규정적 지도모델링 기법에 의해 현재의 시설로 충분치 못한 지역에 추가로 시설을 설치해 조기 진화를 가능하게 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 산불 진화와 같은 재해 관리에 지리정보체계와 지도 모델링이 효율적으로 활용 가능함을 밝혔다.
보행 로봇은 두발로 걷는 인간형 로봇으로 인간과 유사한 운동성을 가지는 로봇을 일컫는다. 그러나 다리로 걷는 기능을 구현하기에는 기술적으로 경제적으로 많은 시간이 걸리고, 수학적 모델로 풀 수 있는 문제가 아니기 때문에 보행 로봇의 보행 패턴을 구하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 2관절 보행 로봇의 최적의 보행 패턴을 찾기 위하여 진화 알고리즘을 연구하였다. 또한, 기존의 언덕 오르기법과 진화기법인 누적적 선택 및 유전자 알고리즘에 의해 보행 패턴 학습을 하는 시뮬레이터를 각각 구현하였으며, 세 가지 실험에 대한 결과를 비교 분석하였다.
아날로그 회로는 가장 기본적인 전기/전자 회로로써 현재도 높은 중요도를 가지고 있지만, 설계를 위해서는 전문적인 지식이나 기술이 반드시 필요하다. 그래서, 아날로그 회로를 설계하기 위해 진화 연산을 이용한 기법이 연구되어 왔다. 진화연산은 최적화 문제를 해결하는 한 방법으로써 다양한 문제에 적용 가능하다. 하지만, 많은 경우 매우 오랜 시간이 걸려 재현이 어렵고 계산비용이 많이 요구되어왔다. 하지만, 최근 들어 진화전략을 이용하여 작은 집단 크기로 아날로그 회로를 진화시킬 수 있는 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 진화전략을 이용한 방법에 기반하여, 내고장성을 가진 회로를 설계하는 기법을 제안하고, 실험을 통하여 기본 진화전략 알고리즘과 비교한다. 그 결과, 제안한 방법을 통해 생성한 회로는 기본 알고리즘을 사용했을 때 보다 고장으로 인해 소자의 값이 변경되었을 때 성능하락이 더 적었다.
청소 로봇은 가정에서 사용 가능한 대표적인 지능형 로봇이다. 고가형 청소 로봇은 센서로부터 정보를 제공받아 높은 커버리지 성능을 가진 알고리즘이 존재하지만, 저가형의 청소 로봇엔 적용하기 어렵다. 본 논문은 저가형의 청소 로봇과 같은 환경에서 효율적인 움직임을 구현하기 위해 문법적 진화기법 기반의 청소 로봇의 이동 패턴을 계획하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 배커스-나우르 표기법을 사용하여 이동 패턴 문법을 정의하고 진화연산을 통해 최적화된 프로그램을 생성하였다. 이와 더불어 프로그램 생성 과정에서 획득한 문법 요소 간 조건부 확률 정보를 활용하였다. 제안 알고리즘의 성능 검증을 위해 청소 로봇 시뮬레이션을 활용하여 기존 알고리즘과 성능을 비교하였으며 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 확인하였다.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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