• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.29 no.1A
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• pp.9-18
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• 2009

This paper introduces the application of DE (Differential Evolutionary) method for the estimation of tensile force of the externally prestressed tendon. The proposed technique, a SI (System Identification) method using the DE algorithm, can make global solution search possible as opposed to classical gradient-based optimization techniques. The numerical tests show that the proposed technique employing DE algorithm is a useful method which can detect the effective nominal diameters as well as estimate the exact tensile forces of the externally prestressed tendon with an estimation error less than 1% although there is no a priori information about the identification variables. In addition, the validity of the proposed technique is experimentally proved using a scale-down model test considering the serviceability state condition without and with the loss of the prestressed force. The test results prove that the technique is a feasible and effective method that can not only estimate the exact tensile forces and detect the effective nominal diameters but also inspect the damping properties of test model irrespective of the loss of the prestressed force. The 2% error of the estimated effective nominal diameter is due to the difference between the real tendon diameter with a wired section and the FE model diameter with a full-section. Finally, The accuracy and superiority of the proposed technique using the DE algorithm are verified through the comparative study with the existing theories.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.139-141
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• 2006

유전자 알고리즘에서 좋은 염색체(chromosome)를 선택하는 방법은 알고리즘의 성능을 향상시키는데 매우 중요한 핵심 요소이다. 이러한 선택 기법 중에는 비례 선택 기법, 순위기반 선택 기법, 토너먼트 선택기법 등이 잘 알려져 있다. 이 중 가장 성능이 좋은 토너먼트 선택 기법은 열성 염색체중 우성인 유전자를 포함하는 열성 염색체가 선택에서 배제되어 지역적 최적해(local minima)를 구할 가능성, 열성 염색체가 다음 세대 진화를 방해할 가능성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 토너먼트 선택 기법의 문제점을 해결하기 위해서 토너먼트-교배 선택 기법을 제안하였다. 이 방법은 토너먼트 선택 기법을 기반으로 하되 열성 염색체가 선택되었을 경우 그 안에 들어 있는 우성 유전자를 알고리즘 진화에 반영시키고자 교배 단계를 추가한 기법이다. 제안된 토너먼트-교배 선택 기법을 이용하면 기존의 토너먼트 선택 기법보다 평균수행시간이 짧아져 해에 수렴하는 속도가 향상된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1307-1310
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• 2003

본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. 대화형 진화연산은 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 대화형 진화연산이 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 hidden population 기법과, simplified genotype 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.07b
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• pp.619-622
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• 2004

본 논문에서는 진화 전략 알고리즘(Evolution Strategy Algorithm)를 이용한 L1B4 선형 초음파 모터(L1B4-USM)의 최적 설계 기법을 제시하고자 한다. 유한요소법(Finite Element Method)을 정식화 하였고, 2차원 유한요소법을 L1B4-USM의 임피던스와 모드의 해석을 통해 검증 하였다. 검증된 2차원 유한 요소 해석을 통한 선형 초음파 모터의 임피던스 해석, mode 해석 및 최적 모드의 탐색 프로그램, 자동 요소분할 프로그램 그리고 진화 전략 알고리즘을 수행하였다. 이를 통해 선형 초음파 모터의 L1모드, B4 모드 각각이 발생하는 공진주파수를 일치시키며, 최대 속도를 얻기 위한 최적 설계기법을 완성 하였고, 최적화된 형상의 L1B4-USM를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.148-150
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• 2001

본 논문은 복합제품의 진화환경에서 버전과 콘피규레이션 관리기법을 사용하여 제품의 진화를 관리하면서 복합제품의 구조정보뿐만 아니라 진화하는 버전과 콘피규레이션에서 다양하게 생성된 개별제품에 대한 접근을 지원하는 복합제품추적시스뎀을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1644-1645
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• 2011

초고주파 영역에서 전자파 영향을 감소시키기 위해 IED의 개구면에 대하여 (1+1) 진화전략 기법을 이용하여 최적 설계 연구를 수행하였다. 함체 재질이 ABS 수지와 steel-stainless의 경우에 대하여 개구면의 최적 설계를 수행하였다. 진화전략 기법을 이용하여 개굼녀의 최적 설계 결과 개구면의 크기가 감소하면서 상단에 위치할 때 고주파에서 PCB에 유기되는 전계가 약 47% 감소하는 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2108-2110
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• 2002

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 위한 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분 방정식의 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.697-699
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• 2005

연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.4
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• pp.74-81
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• 1997

This paper proposes an evolutionary learning algorithm to discipline the projection neural nctworks (PNNs) with special type of hidden nodes which can activate radial basis functions as well as sigmoid functions. The proposed algorithm not only trains the parameters and the connection weights hut also c~ptimizes the network structure. Through the structure optimization, the number of hidden node:; necessary to represent a given target function is determined and the role of each hidden node is decided whether it activates a radial basis function or a sigmoid function. To apply the algorithm, PNN is realized by a self-organizing genotype representation with a linked list data structure. Simulations show that the algorithm can build the PNN with less hidden nodes than thc existing learning algorithm using error hack propagation(EE3P) and network growing strategy.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.14 no.11
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• pp.2514-2520
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• 2010

The objective of this paper is to propose the methodology for automated generation of the optimal security defense strategies using evolutionary techniques. As damages by penetration exploiting vulnerability in computer systems and networks are increasing, security techniques have been researched actively. However it is difficult to generate optimal defense strategies because it needs to consider various situations on network environment according to countermeasures. Thus we have adopted a genetic algorithm in order to generate an optimal defense strategy as combination of countermeasures. We have represented gene information with countermeasures. And by using simulation technique, we have evaluated fitness through evaluating the vulnerability of system having applied various countermeasures. Finally, we have examined the feasibility by experiments on the system implemented by proposed method.