• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.97-98
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• 2009

진화 전략은 생식, 돌연변이, 재조합과 같은 생물의 진화과정을 모델링하여 복잡한 문제를 해결하고자 하는 개체군 기반의 조합 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 데이터 집약적이며, 소요 시간이 오래 걸리는 진화 전략은 클라우드 컴퓨팅 하의 IT 서비스로서 적합한 대표적인 예이다. 이에 본 논문에서는 최근 분산 환경 하에서 병렬 처리 응용을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 프로그래밍 모델인 MapReduce 를 확장하여 진화 전략을 수행할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.451-461
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• 2002

Differential evolution(DE) has been preyed to be an efficient method for optimizing real-valued multi-modal objective functions. DE's main assets are its conceptual simplicity and ease of use. However, the convergence properties are deeply dependent on the control parameters of DE. This paper proposes an adaptive differential evolution(ADE) method which combines with a variant of DE and an adaptive mechanism of the control parameters. ADE contributes to the robustness and the easy use of the DE without deteriorating the convergence. 12 optimization problems is considered to test ADE. As an application of ADE the paper presents a supervised clustering method for predicting events, what is called, an evolutionary event clustering(EEC). EEC is tested for 4 cases used widely for the validation of data modeling.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.5
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• pp.673-680
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• 2002

This paper proposes a method for detecting edge using an evolutionary programming and a momentum back-propagation algorithm. The evolutionary programming does not perform crossover operation as to consider reduction of capability of algorithm and calculation cost, but uses selection operator and mutation operator. The momentum back-propagation algorithm uses assistant to weight of learning step when weight is changed at learning step. Because learning rate o is settled as less in last back-propagation algorithm the momentum back-propagation algorithm discard the problem that learning is slow as relative reduction because change rate of weight at each learning step. The method using EP-MBP is batter than GA-BP method in both learning time and detection rate and showed the decreasing learning time and effective edge detection, in consequence.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.165-168
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• 2004

본 연구에서는 근골격계로 구성된 신체 역학계와 신경 진동자로 구성된 신경계의 상호작용에 의해서 자율적인 2족 보행운동 생성하려고 하고 있다. 이를 위해서는 역학계와 신경계의 않은 파라메트(Parameter)의 조절이 필요하다 본 연구에서는 유전적 프로그래밍(GP)을 이용하여 파라메트의 자동조절 수법을 제안하였다. GP는 문제를 해결하기 위한 계산 프로그래밍을 탐색하는 진화형 탐색 알고리즘으로, GP를 이용해서 문제해결을 행하기 위해서는 노드의 선택이 매우 중요하다. 그러나 대상문제에 대한 충분한 정보가 없는 경우에는 노드를 용장성 있게 설계하게 되어, 이로 인한 탐색공간의 확장으로 GP에 대한 탐색성능의 저하를 초래한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 용장성 노드 집합으로부터 유용한 노드를 획득하기 위해 제안한 수법을 2족 보행운동 생성 시스템에 적용하기 전에 사전 평가로서 기호회귀(Symbolic Regression)문제에 적용하여 실험을 통해 제안 수법의 타당성과 탐색성능 향상의 효과에 관해서 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1382-1384
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• 2012

스마트폰이 제공하는 다양한 애플리케이션들은 스마트폰이 탑재한 센서들과 밀접한 관계가 있다. 본 논문에서는 최근 진화를 거듭하고 있는 스마트폰 센서의 종류와 이를 구현하기 위해 센서 매니저를 이용하는 법과 센서 값을 해석하는 법에 대해 분석해본다. 또한 이를 바탕으로 기기의 센서 목록을 읽어내는 간단한 프로그래밍 예를 소개하고 이를 설명한다.

• Defense and Technology
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• no.7 s.293
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• pp.38-49
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• 2003

지금까지 IT 기술의 발달에 따른 무전기의 진화 과정과 이른바 디지털 혁명에 따라 새로운 통신기술이 개발됨으로써 열악한 작전 환경과 신호 통신 환경을 극복할 수 있는 첨단 전술 통신 체계에 대하여 살펴보았다. 전술적인 측면에서 크기와 무게는 이전보다 더 작고 가벼우며 성능은 더 좋아지기를 바라는 사용자의 용구 사항과 신기술의 개발에 따라 전술 통신 체계는 앞으로도 계속해서 진화가 이루어질 것으로 예상되고, 디지털 기술과 소프트웨어의 기술을 활용하여 프로그래밍이 가능한 소프트웨어 기반 무전기가 탄생하기에 이르렀으며, 앞으로 작전 양상에 따라 더욱 까다로워질 군 작전 요구 성능을 충족시키기 위해 성능이 더욱 향상될 것으로 전망된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.65-69
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• 1998

진화 연산을 이용하여 최적화 문제를 푸는데 있어서 가장 잘 알려져 있는 문제 중의 하나는 미완숙 수렴이다. 일반적인 제한 최적화 문제를 푸는 기법으로서 제안된 하이브리드 진화프로그래밍(EP), 이상 EP(TPEP), Evolian 등과 같은 알고리즘도 첫 번째 상에서 이와 같은 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이같은 문제점을 극복하기 위해서 Evolian 알고리즘에 공유 함수 기법을 적용하고 다음 상들을 위해서는 다중 라그랑지안 승수를 사용하고자 한다. 부개체군 영역에서 각각의 라그랑지안 승수들을 설정하고 병렬적으로 갱신해 나가면서 전역적인 최적해를 병렬적으로 찾아나간다. 컴퓨터 모의 실험을 통해서 제안된 공유 기법 및 다중 라그랑지안 승수 기법의 유용성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.776-779
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• 2008

It is expect that Microarray technique be direct classification and diagnosis of Genetic data have abnomal data value because DNA technique. It is necessary that many noses that is abnomal data in sampling genetic data. So in this paper reported sampling method in exiting study then suggests new data classific system and modeling method using EP by Matlab about three dataset.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.137-139
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• 2000

이동로봇을 위한 제어기를 개발하려는 폭넓은 연구가 진행되어 왔다. 특히, 몇몇 연구가들은 유전자 알고리즘이나 유전자 프로그래밍과 같은 진화 알고리즘을 사용하여 장애물 피하기, 포식자 피하기, 이동하는 먹이 잡기 등의 기능을 수행하는 이동로봇 제어기를 개발하였다. 이러한 연구 선상에서, 우리는 이동로봇을 제어하기 위해 셀룰라 오토마타 상에서 진화된 CAM-Brain을 적용하는 방법을 보여왔다. 그러나, 이러한 접근방법은 로봇이 복잡한 환경에서 적합한 행동을 수행하도록 만드는데 한계가 있었다. 본 논문에서는, Maes의 행동선택 방법론을 이용하여 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 실험 결과는 이러한 접근방법이 복잡한 환경을 위한 신경망 제어기를 개발하는데 가능성이 있음을 보여주었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.4
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• pp.40-45
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• 2002

There has been several meaning full efforts to save costs and expand the life-time of a system in changeful If circumstance. It was a module-based architecture that empower productivity at structured programming. It couldn't grow nor evolve, but could raise only calling frequency of module. But OOP or OO-method overcome limit of structured programing by class inheritance and/or overloading and/or over-riding. A component centric architecture, what is mixture of distributed systems, like CORBA. COM+ or EJB/J2EE with OOP. can support not only high reusability or expansion of life-time but also Plug-&-Play between component. In now day. It is not problem of component building but problem of interoperability between heterogeneous CBD Platform. At this study, the enhanced referential component architecture will be suggested.