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.
시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.
진화연산에는 교배, 돌연변이, 경쟁, 선택이 있다. 이러한 과정 중에서 선택은 새로운 개체를 생산하지는 않지만, 모든 해중에서 최적의 해가 될만한 해는 선택하고, 그러지 않은 해는 버리는 판단의 역할을 한다. 따라서 아무리 좋은 해를 만들었다고 해도, 취사 선택을 잘못하면, 최적의 해를 찾지 못하거나, 또 많은 시간이 소요되게 된다. 따라서 본 논문에서는 stochastic한 성질을 갖고 있는 Tournament selection에 Local selection개념을 도입하여, 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는데, 개선이 될 수 있도록 하였고 Fast Evolutionary Programming의 mutation과정을 개선하고, Genetic Algorithm의 연산자인 crossover와 mutation을 도입하여 Parallel search로 지역 해에서 벗어나 전역 해를 찾는 하이브리드 알고리즘을 제안하고자 한다.
RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 알고리즘을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 진화 연산 알고리즘을 이용한 Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.
본 논문은 최적 탐색 알고리즘중의 하나인 실수 표현 진화 알고리즘에 자가 적용 세대차 조절을 이용하여 보다 빠른 연산으로 우수해에 접근하기 위한 새로운 방식을 소개한다. 알고리즘의 성능에 영향을 끼치는 진화 속도를 기존 진화 방식과 유전연산자의 수정을 통해 조절하여 탐색 성능을 개선 한다. 조기 수렴의 방지 및 탐색성능의 향상을 위하여 선택과 대치를 포함한 진화방식을 개선하고, 유전 연산자에 의하여 생성된 자손의 대치확률에 따라서 자손의 생성범위를 자가 적응적으로 조절하여, 보다 적은 계산량으로 전역 최적화를 찾고자 한다. 제안된 방법을 벤치마크 테스트 문제에 적용하여 G3 알고리즘, CMA-ES 그리고 DE 등과 성능을 비교하였다.
모듈라 뱀형 로봇은 고장에 대한 강인성과 환경에 유연한 이동 특성을 가지고 있으나, 제어가 어렵다는 단점이 있다. 진화연산을 로봇에 이용한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 어떤 기법의 진화연산이 문제에 더 적합하고, 높은 성능을 얻을 수 있는지에 대한 비교는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 두 가지 대표적인 진화기법인 GA와 GP를 이용하여 모듈라 뱀형 로봇의 이동 제어를 수행하였다. 대상 로봇은 H/W로 구현이 가능한 실제 모듈로 구성되었고, Webots을 사용하여 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, GA와 GP 기법에 의한 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 진화연산을 이용하여 동적 귀환 신경망의 구조를 저차원화하는 방법을 제안한다. 일반적으로 진화연산을 개체군을 이용한 탐색 방법으로서 신경회로망의 여러 가지 다른 성질을 동시에 최적화할 필요가 있을 때 유용한 방법이다. 본 연구에서는 동적 귀환 신경망의 구조를 조차원화하기 위하여 진화 프로그래밍으로 신경망의 구조를 탐색하고, 진화전략으로 신경망의 연결강도를 학습시킴으로서 전체적인 구조를 저차원화하였다.신경망의 중간층 노드의 추가/삭제는 돌연변이 확률에 의하여 결정한다. 노드를 삭제할 경우에는 입력 연결강도의 총합이 가장 작은 노드를 삭제하고, 노드를 추가할 경우에는 미리 지정한 확률함스에 따라 노드를 추가한다. 그리고 추가된 노드와 다른 노드와의 연결방법은 서로 영향을 미칠 수 있는 모든 연결강도 중에서 확률적으로 선택하여 연결하였다. 마지막으로 제안한 저차원화 동적 귀환 신경망이 완전 연결된 신경망보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있음을 예제로서 본 논문에서는 도립진자의 안정화 및 제어와 로봇 매니퓰레이터의 비주얼 서보잉에 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 진화프로그래밍에서 레비 확률분포(Levy probability distribution)를 사용한 돌연변이 연산의 유용성을 레비 돌연변이 연산 후의 변수의 평균변화율(mean square displacement) 및 유일성(distinctness) 등을 통하여 분석하였다. 레비 확률분포는 무한의 분산(infinite second moment을 가지는 확률분포로 쪽거리(fractal)와 연계되어 최근 연구가 활발히 진행되고 있는 확률분포이다. 레비 확률분포를 사용한 레비 돌연변이 연산은 변화가 작은 자손(offspring)뿐만 아니라 기존의 정규분포를 사용한 돌연변이 연산에 비하여 상대적으로 변화가 큰 자손을 생성할 수 있다. 이러한 사실에 기초하여 레비 돌연변이 연산은 보다 넓은 탐색 공간을 효율적으로 조사할 수 있음을 평균변화율 및 유일성 등의 조사를 통하여 수학적으로 증명하였다. 이를 통하여 진화 프로그래밍에서 레비 확률분포에 기초한 돌연변이 연산이 정규분포를 사용한 돌연변이 연산보다 다변량 함수의 최적화의 경우 일반적으로 효율적인 연산임을 알 수 있었다.
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.
본 논문에서는 복합개체 계층구조의 재구성을 지원하는 객체지향 데이터베이스 스키마 버전모델을 제안한다. 이 모델은 풍부한 기본 스키마(Rich Base Schema)개념에 기반한 스키마 버전 모델 RIBS를 확장한다. RiBS 모델에서 각 스키마 버전은 하나의 기본 스키마에 대한 갱신가능한 클래스 계층구조 뷰이고 , 이 기본 스키마는 모든 스키마버전들에서 필요로 하는 스키마 정보를 갖고 있다. 본 논문에서는 스키마 버전의 복합객체 계층구조의 재구성을 위한 스키마 진화연산들을 도입하고, 이 연산들의 의미를 설명한다. 그리고 이 연산들을 통해 재구성된 복합개체 계층구조에서 대한 질의의 처리 방안을 다룬다. 또 한, 둘 이상의 스키마 버전 통합시 발생하는 복합객체 재구성 연산들에 의한 충돌현상을 설명하고 해결책을 제시한다. 본 논문의 독창성은 1) 복합객체 계층구조의 재구성을 위한 연산들을 최초로 도입한 점과 2) 확장된 RiBS 모델이 객체지향 데이터베이스의 데이터독립성(data independence)을 제공한다는 점이다.
이메일무단수집거부
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.