• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.265-267
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• 2005

DNA 컴퓨팅은 분자 수준(molecular level)에서 연산을 수행한다. 따라서 일반적인 실리콘 기반의 컴퓨터에서와는 달리, 순차적인 연산 제어를 보장하기 어렵다는 특징이 있다. 그러나 DNA 컴퓨팅은 화학반응에 기초한 연산이기 때문에, 실험자가 의도한 연산을 많은 수의 분자에 동시에 적용할 수 있으므로 실리콘 기반의 컴퓨터와는 비교할 수 없는 병렬 연산을 구현할 수 있다. 병렬 연산을 구현하고자 할 때, 일반적으로 연산에 사용하는 모든 DNA 분자들을 대상으로 연산을 구현할 수도 있다. 그러나 전체가 아닌 일부의 분자들을 상대로 연산을 수행하는 것 역시 가능하며 이 때 자연스러운 방법으로 사용할 수 있는 방법이 배깅(Bagging)이나 부스팅(Boosting)과 같은 앙상블(ensemble) 계열의 학습 방법이다. 일반적인 부스팅과 달리 가중치를 부여하는 것이 아니라 특정 학습자(learner)를 나타내는 분자들을 증폭한다면 가중치를 분자의 양으로 표현하는 것이 가능하므로 분자 수준에서 앙상블 계열의 학습을 구현하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 앙상블 계열의 학습 방법 중 특히 부스팅의 효과를 DNA 컴퓨팅에 응용하고자 할 때, 어떤 방법이 가능하며, 표현 과정에서 고려해야 할 사항은 어떠한 것들이 있는지 고려하고자 한다. 본 논문에서는 규모를 사전에 한정할 수 없는 진화 가능한 그래프 구조(evolutionary graph structure)를 학습할 수 있는 방법을 찾아보고자 한다. 진화 가능한 그래프 구조는 기존의 DNA 컴퓨팅 방법으로는 학습할 수 없는 문제이다. 그러나 조합 가능한 수를 사전에 정의할 수 없기 때문에 분자의 수에 상관없이 동일한 연산 시간에 문제를 해결할 수 있는 DNA 컴퓨팅의 장정을 가장 잘 발휘할 수 있는 문제이기도 하다.개별 태스크의 특성에 따른 성능 조절과 태스크의 변화에 따른 빠른 반응을 자랑으로 한다. 본 논문에선 TIB 알고리즘을 리눅스 커널에 구현하여 성능을 평가하였고 그 결과 리눅스에서 사용되는 기존 인터벌 기반의 알고리즘들에 비해 좋은 전력 절감 효과를 얻을 수 있었다.과는 한식 외식업체들이 고객들의 재구매 의도를 높이기 위해서는 한식 외식업체의 서비스요인, 식음료요인, 이벤트 요인 등을 강화함으로써 전반적인 종사원 서비스 품질과 식음료품질을 높이는 전략을 취해야 한다는 것을 시사해주고 있다. 본 연구는 대구 경북소재 한식 외식업체만을 대상으로 하여 연구를 실시하여 연구의 일반화와 한식 외식업체를 이용하는 이용 고객들이 한식 외식업체를 재방문하는 재구매 의도가 발생하는데 있어 발생하는 과정을 설명하는 종단적 연구를 실시하지 못한 한계점을 가지고 있다.아직 산업 디자인이 품질경쟁력에 크게 영향을 미치는 성숙단계에 이르지 못하였음을 의미한다. (2) 제품 디자인에게 영향을 끼치는 유의적인 변수는 연구개발력, 연구개발투자 수준, 혁신활동 수준(5S, TPM, 6Sigma 운동, QC 등)이며, 제품 디자인은 우선 품질경쟁력을 높여 간접적으로 고객만족과 고객 충성을 유발하는 것으로 추정되었다. 상기의 분석결과로부터, 본 연구는 다음과 같은 정책적 함의를 도출하였다. 첫째, 신상품 개발과 혁신을 위한 포괄적인 연구개발 프로젝트를 품질 경쟁력의 주요 결정요인(제품의 기본성능, 신뢰성, 수명(내구성) 및 제품 디자인)과 연계하여 추진해야 할 것이다. 둘째, 기업은 디자인 경영 마인드 제고와 디자인 전문인력 양성을, 대학은 디자인 현장 업무를 통하여 창의력 증진과 기획 및 마케팅 능력 교육을, 정부는 디자인 기술개발 및 디자인 교육지원의 강화를 통하여 각각 디자인 경쟁력$\righta

• Journal of KIISE
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• v.43 no.2
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• pp.204-211
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• 2016

In this paper, we propose an automatic melody composition system that can generate a sophisticated melody by adding non-harmony tone in the given chord progression. An overall procedure consists of two steps, which are the rhythm generation and melody generation parts. In the rhythm generation part, we designed new fitness functions for rhythm that can be controlled by a user setting parameters. In the melody generation part, we designed new fitness functions for melody based on harmony theory. We also designed evolutionary operators that are conducted by considering a musical context to improve computational efficiency. In the experiments, we compared four metaheuristics to optimize the rhythm fitness functions: Simple Genetic Algorithm (SGA), Elitism Genetic Algorithm (EGA), Differential Evolution (DE), and Particle Swarm Optimization (PSO). Furthermore, we compared proposed genetic algorithm for melody with the four algorithms for verifying performance. In addition, composition results are introduced and analyzed with respect to musical correctness.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.39-42
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• 2000

Both evolutionary programming (EP) and genetic algorithm (GA) are classified as evolutionary computation. They have been successful in finding a solution in a wide search space. In this paper, our objectives are to find the coefficients of characteristic equation, in terms of the stability indices using EP and GA, and to make a comparison of both methods.

• 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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.158-161
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 실 배전계통 고장복구 문제에 적용해 본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.162-165
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• 2005

본 논문에서는 해집단을 다음세대로 진화시킬 때, 유전알고리즘과 진화전략을 동시에 사용하고, 적합도에 따라 복제하는 과정에서 유전알고리즘과 진화전략이 적용될 해집단의 비율이 적응적으로 변경되는 적응진화 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안한 알고리즘을 실시간 적용하기 위해 PC 클러스터 시스템으로 병렬처리하여 최적해 탐색 성능 및 탐색속도를 개선하였다. 제안한 알고리즘을 참고문헌의 배전계통 재구성 문제에 적용해본 결과, 유전 알고리즘 또는 진화전략을 단독으로 사용한 경우보다 제안한 방법이 더 빠른 시간내에 우수한 최적해를 탐색하였고, 병렬 연산의 수행 노드수 증가에 따라 최적해 탐색성능은 유지하면서 최적해 탐색 시간을 상당히 단축시킴을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.3
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• pp.58-64
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• 1999

Evolutionary programming is mainly characterized by two factors; one is the selection strategy and the other the mutation rule. In this paper, a new mutation rule that is the same form of well-known backpropagation learning rule of neural networks has been presented. The proposed mutation rule adapts the best individual's value as the target value at the generation. The temporal error improves the exploration through guiding the direction of evolution and the momentum speeds up convergence. The efficiency and robustness of the proposed algorithm have been verified through benchmark test functions.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.715-719
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• 2009

Incorrect deployment of RFID readers occurs reader-to-reader interferences in many applications using RFID technologies. Reader-to-reader interference occurs when a reader transmits a signal that interferes with the operation of another reader, thus preventing the second reader from communicating with tags in its interrogation zone. Interference detected by one reader and caused by another reader is referred to as a reader collision. In RFID systems, the reader collision problem is considered to be the bottleneck for the system throughput and reading efficiency. In this paper, we propose a novel RFID reader anti-collision algorithm based on evolutionary algorithm(EA). First, we analyze characteristics of RFID antennas and build database. Also, we propose EA encoding algorithm, fitness algorithm and genetic operators to deploy antennas efficiently. To show superiority of our proposed algorithm, we simulated our proposed algorithm. In the result, our proposed algorithm obtains 95.45% coverage rate and 10.29% interference rate after about 100 generations.

• Korean Architects
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• s.587
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• pp.136-143
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• 2018

• Review of KIISC
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• v.32 no.1
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• pp.31-38
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• 2022

함수암호(functional encryption)는 프라이버시를 보호하면서 암호화된 데이터에 대한 연산을 수행할 수 있는 진화된 형태의 암호 기술이다. 비밀키를 가진 수신자에게 평문을 전부 제공하는 기존의 암호와 달리, 함수암호는 특정 연산에 대응하는 비밀키를 가진 수신자에게 평문에 대한 연산 결과만을 제공하기 때문에 데이터에 대한 유연한(fine-grained) 접근 제어가 가능하다. 인공지능과 같은 4차 산업혁명 시대의 대표 기술들은 데이터의 활용을 기반으로 하지만 이 과정에서 데이터 노출로 인한 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생할 수 있다. 함수암호는 이러한 문제를 해결할 수 있는 기술로써, 프라이버시 보호와 데이터 경제 활성화를 위한 기반 기술로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 함수암호 기술에 대한 개념을 설명하고 관련 연구 동향을 소개한다.