The oscillation of the fluid caused by external forces is call ed sloshing, which occurs in moving vehicles with contained liquid masses, such as trucks, railroad cars, aircraft, and liquid rocket. This sloshing effect could be a severe problem in vehicle stability and control. In this study, the optimization design technique for reduction of the sloshing using evolutionary method is suggested. Two evolutionary methods are employed, respectively the artificial neural network(ANN) and genetic algorithm. An artificial neural network is used for the analysis of sloshing and genetic algorithm is adopted as optimization algorithm. As a result of optimization design, the optimized size and location of the baffle is presented
마이크로어레이는 전체 유전체 수준의 mRNA 발현 여부에 대한 측정이 가능하다는 점에서 분자생물학의 실험 도구로서 가장 강력한 도구 중에 하나로 부각되어 있다. 현재까지 마이크로어래이의 결과로부터 유사한 발현 패턴을 찾기 위한 여러 가지 바이클러스터링 알고리즘들이 개발되어 왔다. 하지만 대다수의 알고리즘들이 최적의 바이클러스터들을 찾기보다는 일정 수준의 가능한 바이클러스터의 결과만을 제시하고 있다. 본 논문에서는 다른 개체집단들과 상호 진화하는 공진화적 학습에 의한 진화연산 기법을 통하여 유전자-조건의 매트릭스로부터 열과 행을 동시에 클러스터링하는 공진화적 바이클러스터링 알고리즘(co-evolutionary biclustering algorithm: CBA)을 제안하고자 한다. CBA는 유전자발현 데이터에서 유전자-조건의 상호의존적인 부성분들로 구성된 최적화 문제에 적합한 계산방식이라고 할 수 있다. 인간 유전자 발현 데이터에 대한 실험 결과. 제시한 알고리즘은 이전의 알고리즘에 비해 발견한 바이클러스터의 패턴 유사도에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다.
본 논문에서는 발생모델인 DNA 코딩 기법과 진화 모델인 유전자 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 퍼지 모델 링에 대한 새로운 방법을 제안한다. DNA 코딩 기법은 실제 생체 분자 (bio-molecule)를 계산의 도구로 사용하는 새로운 계산 방법으로, 진화 연산과 결합하여 인공지능의 새로운 분야로 부각되고 있다. 그러나, 실제 생체 분자를 계산의 도구로 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터에 적용하기 어렵고, 단순히 합성과 분리라는 간단한 방법으로 해를 구하기 때문에 보다 효과적인 알고리즘을 개발하여야 할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코드 유전자 알고리즘을 제안하며, 제안된 방법은 비선형 시스템의 퍼지 모델링에 적용하였으며, 기존의 유전자 알고리즘과 비교를 통하여 그 우수성을 입증하였다.
유전자 네트웍 구축은 다양한 생물학적 실험 결과를 통하여 유전자간의 관계를 모델링하는 작업이다. 현재 유전자 섭동(perturbation) 실험은 대규모 유전자 조절 네트웍(regulatory genetic network) 구축을 위한 중요한 데이터로 인식되고 있다. 하지만 유전자 섭동 실험에 의한 결과는 하나의 유전자가 다른 유전자에 대하여 직접적 또는 간접적인 영향을 주는 지에 대한 정보를 파악하기 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 섭동 실험에 의한 결과로부터 생성된 복잡한 유전자 관계를 실제 생물마적 네트웍 형태로 단순화시키는 진화알고리즘을 제안하고자 한다. 실험은 진화 알고리즘이 임의의 복잡한 네트웍에 대하여 다양한 후보 네트웍 해를 제시해 줄 수 있는 결과를 보여 주고 있다.
유전자 알고리즘은 효과적으로 최적의 해를 구하는 기법이나 진화연상산자의 선정에 따라 조기에 국부 최적해에 고착되어 전역 최적해로의 탐색을 어렵게 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국부 최적해로 수렴하게 되는 원인을 분석하고, 국부 최적해에서 벗어나 전역 최적해로의 천이가 가능하도록 하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 사용한 방법은 평균 해밍거리에 따라 진화연산자를 가변시키는 방법으로서 국부 최적해에 고착되지 않도록 유전자에 다양성을 부여하여 지속적으로 모집단의 진화 특성을 유지하는 방법이다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통하여 효용성을 입증하였다.
본 연구는 기존의 변종 악성코드와는 달리 진화알고리즘을 기반으로 한 악성코드 자동 생성 프레임워크에 대한 것이다. 우리가 제안하는 시스템은 소스가 알려지지 않는 바이너리 상태의 악성코드를 역공학적 기법을 이용하여 소스 상태로 복원하고 복원된 소스를 이용하여 다양한 변종 악성코드를 생성하는 것이다. 진화 연산을 적용하기 위해 평가함수의 설계가 중요한데, 우리는 행동 기반 분석 기반의 평가 함수를 포함하는 프레임워크를 제안하였다.
비선형 시스템의 제어에서 널리 사용되는 방식이 퍼지 제어기이다. 퍼지 제어기에서 가장 중요한 것은 퍼지 룰의 설계이다. 퍼지 룰을 설계하는 많은 기법들이 제안되어 있는데, 최근 들어 진화 알고리즘에 대한 관심이 증가하고 있다 그 중에서도 공생적 공진화 알고리즘이 최적의 퍼지룰을 찾기 위해 이용되는데, 본 논문에서는 스키마 공진화 알고리즘을 이용한다. 스키마 공진화 알고리즘의 성능을 입증하기 위해, 이동 로봇의 행동제어를 위한 퍼지 제어기를 스키마 공진화 알고리즘을 이용하여 설계하고, 다른 공생적 공진화 알고리즘인 바이러스_진화 유전 알고리즘과 Handa의 공진화에 대해 비교하고 실험한다.
ESO(Evolutionary Structural Optimization) method is known that elements involved low stress value are removed from the previous model or that elements are added around elements involved high stress level on it and then the optimized model is obtained with required weight. Rejection ratio/addition ratio and evolutionary ratio are predefined and elements having lower/higher stress than reference stress, which average Mises stress on edge elements times rejection ratio, are deleted/added. In this study, when the plate having a cutout is subjected various in-plane load, a cutout shape is optimized using ESO method. ANSYS is used to analyse a finite element model and optimization procedure is made by APDL (ANSYS Parametric Design Language). ESO method is useful in rather than a complex structure optimization as well as a cutout shape optimization.
이 논문은 무선통신 산업에 있어서 경쟁하의 무선통신기술의 진화 경로를 밝히고자 하였습니다. 저자는 과거 자료를 분석하기위해 로가렛분석(Loglet Analysis) 기법을 도입하였습니다. 초기 연구결과는 기술경로상에서 네트워크 효과와 대체효과가 존재한다는 것입니다. 이 논문의 결과는 무선통신 서비스 사업자에게 그들의 네트워크에서 이익을 최대화할 수 있는 방향과 차세대 무선통신기술 이전 전략을 수립하는데 이용될 수 있을 것입니다.
일반적으로, 기존의 소프트웨어에 대한 확장 또는 재구성 등의 요구변화에 의해 소프트웨어는 진화한다. 설계패턴은 객체지향 소프트웨어를 확장하기 위한 적합한 방법들을 표현한 것으로서, 소프트웨어 설계에 있어서 목표치에 가장 이상적인 상태를 제공하고 있다. 본 논문에서는 주어진 소프트웨어에 대하여 일련의 기본적인 프로그램 변환조작들을 적용하여 목표상태로 재구성하여 진화시키기위한 몇가지 설계패턴 변환기법들을 제안한다. 기존의 객체지향 어플리케이션의 재구성 및 진화를 위하여, 설계자가 클래스 다이어그램에 적용할 수 있는 자동화도구의 개발에 본 논문의 연구결과를 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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