• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.667-669
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• 2005

최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.401-404
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• 2004

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 적응적가중치를 이용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기위해 파레토 순위와 밀도에 대한 적응적 가중치를 적용하여 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 전체 진화 개체집합의 상태를 고려하여 영향을 미치도록 하였다. 제안한 방법을 많은 지역해들을 포함하는 ZDT4문제에 적용한 결과 비교적 우수한 수렴 결과를 보였다.

• 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 Korea Contents Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.63-64
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• 2012

차분진화 알고리즘은 Storn 과 Price에 의해 제안된 메타휴리스틱 알고리즘이다. 본 논문에서는 외판원 문제를 해결하기 위한 차분진화 알고리즘을 소개한다. 차분진화 알고리즘은 실수 문제를 위한 알고리즘이므로 외판원 문제를 해결하기 위해 난수 키 표현법을 적용한다. OR Library의 표준 외판원 문제에 적용한 결과 제안한 알고리즘은 외판원 문제 해결에 가능성이 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.51-54
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• 2003

진화하드웨어는 하드웨어 스스로 진화하여 필요한 회로를 구성한다 회로를 재구성하기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)은 전역적 탐색을 통하여 해를 구한다. 하지만 유전자 알고리즘은 많은 개체의 평가를 통하여 이루어지기 때문에 수행하는데 시간이 많이 소요된다. 이전의 연구에서 유전자 알고리즘 프로세서를 이용하여 진화하드웨어를 구성했다. 유전자 알고리즘 프로세서는 유연성이 떨어지고 범용적으로 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 CPU를 이용하여 유전자 알고리즘 프로세서를 소프트웨어로 제어하는 방법을 제안한다 소프트웨어로 합성한 신호로 GAP의 동작을 제어하기 때문에 유연성을 가질 수 있다 FPGA에 CPU와 유전자 알고리즘 프로세서를 구현하여 one-chip 하드웨어를 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.78-80
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• 2000

클러스터링이란 주어진 데이터들을 유사한 성질을 가지는 군집으로 나누는 것으로 많은 분야에서 응용되고 있으며, 특히 최근 관심의 대상인 데이터 마이닝의 중요한 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 병렬 탐색을 통해 최적해를 찾는 진화알고리즘을 사용하여 지역적 최적해에 수렴되는 문제점을 개선하였으며, 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정할 수 있게 하였다. 또한 진화알고리즘의 단점인 탐색공간의 확대에 따른 탐색시간의 증가는 휴리스틱 연산을 정의하여 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 가우시안 분포 데이터를 사용하여 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.52-61
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• 1995

본 고에서는 진화계산의 동작 원리와 이론적 기반에 대해 살펴봄으로써 그 원리를 이해하고 앞으로의 응용가능성에 대하여 고찰하고자 한다. 이를 위해 먼저 대부분의 진화 알고리즘에 공통되는 기본 구성 요소와 계산절차를 기술하고, 진화 알고리즘을 이용하여 특정문제를 풀고자 할 때 고려할 사항에 대하여 기술한다. 다음에는 간단한 응용 문제를 예로 들어 이 문제에 진화 알고리즘을 적용하고 그 동작과정을 추적함으로써 실제 적용에 있어서의 여러 가지 결정사항과 그 수행과정을 구체적으로 살펴본다. 또한 진화 알고리즘의 이론적 배경을 이해하기 위해 스키마와 빌딩 블록 그리고 스키마 정리에 대해서 알아본다. 마지막으로 진화계산방식과 다른 지능적 계산 기술들과의 융합 가능성의 예로서, 유전 프로그래밍에 의한 신경망 구조의 설계 및 학습에 대하여 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.322-324
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• 2002

진화 연산의 확률적 모델인 베이지안 진화 알고리즘의 수렴 특성에 대한 이전 연구를 통해 개체군 크기가 1인 경우에 대해 베이지안 진화 알고리즘을 단일 테인 MCMC로 변환하여 수렴 특성을 보였다. 본 논문에서는 개체군 크기가 1로 제한되지 않는 경우 베이지안 진화알고리즘을 다중 체 인의 개체군으로 생각하여 수렴 특성을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.55-56
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.769-771
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• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.