동적이고 비정형적인 환경에서 작업을 수행하기 위해 인공유기체를 이용하는 응용 분야가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 분야에서 인공유기체의 행동 지식 표현법으로 일반적인 프로그래밍 또는 전통적인 인공지능 방법을 사용하면, 예측치 못한 상황으로 인한 빈번한 변경과 나쁜 응답성의 문제가 발생한다. 이들 문제들을 기계학습적으로 해결하기 위한 방법으로는 유전자 프로그래밍과 진화 신경망이 대표적이다. 그러나 아직까지도 인공유기체의 학습방법이 문제가 되고 있으며, 같은 환경 속에 서식하는 인공유기체의 종이 같아서 여러생명체를 대표할수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습의 속도와 질을 향상시키기 위해 강화역전파 신경망과 분류규칙을 이용하였으며, 한 환경속에 서식하는 인공유기체의 종을 달리하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 이종간 인공유기체 집단이 한 가상환경속에서 서로 경쟁하면서 생활하는 시뮬레이터를 설계 및 구현하였고, 그들의 행동진화를 수행결과로 보여주었으며, 타시스템과의 비교분석을 하였다. 결과적으로, 학습의 속도와 질적인 면에서 제안된 모델이 모두 우수한 것을 확인하였다. 본 모델의 특징으로는, 유전자 알고리즘에 의해서 염색체에 표현된 분류 규칙들과 신경망의 학습이 동시에 수행되며, 분류 규칙과 강화역전파 신경망의 2단계의 처리 과정으로 인하여 학습 능력이 강화된다는 점이다.
본 논문은 전문가 또는 비전문 개발자에게 문제 영역의 물리적 세계를 쉽게 파악 하는 능력을 제공하고, 아이콘 및 기호의 사용을 통하여 사용자 편리성을 갖고 조작 할 수 있는 시각 프로그래밍 도구에 관한 연구이다. 특히 중점을 둔 것은 C++ 객체 지향 소프트웨어 생성을 위한 시각적인 접근이다. 이로써 초보자도 C++ 객체 지향적 인 특성을 점진적으로 이해할 수 있으며, C++의 클래스를 용이하게 작성할수 있게 한다. 이를 위해 시각적인 은유법을 도입하는데 테이블 형태로 객체와 클래스들을 표 현하면서 그 자체가 아이콘으로 간주되도록 테이블 아이콘을 제안한다. 수퍼 테이블 아이콘, 중간 테이블 아이콘, 그리고 내부 테이블 아이콘의 3 단계 테이블 아이콘을 설정함으로써 객체 지향 패러다임에 적합한 개념 진화를 도모할 수 있다. 이들 테이블 아이콘은 단순한 상형문자의 아이콘이 아니라 활성화가 가능하여 테이블 형태로 확정 되며, 그 내부에 원하는 엔티티들을 삽입하거나 불필요한 엔티티들을 삭제할 수 있는 능력을 가진다. 이 테이블 아이콘들은 C++ 프로그램 설계와 구현을 위해 고안된 C++gram[18]이라는 다이아그래밍 기법에 적용된다.
임펄스 잡음 제거 기법들에서 윈도우의 크기는 매우 중요한데, 보통 잡음의 밀도에 따라 적당한 크기의 윈도우를 사용한다. 이때 윈도우가 너무 작으면 잡음을 충분히 제거하지 못하며, 너무 크면 영상 내의 에지나 미세한 형태를 제대로 복원하지 못하고 흐릿하게 만들 수 있다. 또한 잡음이 있는 중앙 화소를 복원하기 위해 이러한 윈도우 내의 모든 화소들이 이용된다. 본 논문에서는 이러한 기존 방법과 달리 작은 크기의 윈도우를 사용하고 잡음이 없이 깨끗한 화소만을 사용하여 임펄스 잡음을 제거하는 새로운 반복적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모든 잡음 화소가 새로 계산된 추정치로 대체될 때까지 반복된다. 잡음 화소에 대해 최적의 값을 유추하기 위해 제안된 방법에서는 무잡음 화소를 이용한 유전자 프로그래밍 (GP) 기반의 추정자를 제안하는데, 이것은 윈도우 내의 무잡음 화소와, 산술 연산자 및 랜덤 상수들로 이루어진다. 실험을 통해 제안된 방법이 영상 내의 미세한 형태들을 잘 유지하면서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었는데, 특히 심하게 잡음이 가해진 데이터의 복원에 매우 효과적임을 알 수 있었다.
단기풍속 예측을 위한 진화적 선형 및 비선형 회귀분석 기반의 보정 기법을 비교한다. 모델의 체계적 오류를 교정하기 위한 효율적인 MOS(Model Output Statistics)의 개발이 필요하나, 기존의 선형회귀분석 기반의 보정기법은 다양한 기상요소의 복잡한 비선형 특성을 반영하기 힘들다. 이를 개선하기 위해서 유전 프로그래밍을 사용하여 풍속 예측에 대한 비선형 보정 수식을 생성하는 기법을 제안하고 기본 다중선형회귀분석법 및 Ridge, Lasso 회귀분석법과 비교한다. 더불어, 선형회귀분석법과 진화적 비선형회귀분석 기법의 인자 선택의 차이와 유사성을 비교하고 분석한다. 2007년~2013년의 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) 재분석자료를 사용하여 제주도와 부산지역의 격자점에 대한 실험을 수행한다.
대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
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pp.49-55
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2001
본 연구에서는 GIS를 이용하여 산불관련 데이터베이스를 구축하고 효과적인 산불 현황정보 검색시스템을 개발하녀 산불 관리자에게 효율적인 공간분석 도구를 제공함으로서 산불에 관한 종합적인 공간정보를 빠른 시간 내에 분석하여 속성을 갱신·추출 할 수 있도록 하는 효과적인 GUI(Graphic User Interface)를 개발하였다. 이를 위하여 최근 10년간의 산불현황 통계자료를 이용한 전국 시·군단위의 공간분포도를 작성하여 전국 산불 발생현황을 시·공간적으로 분석하고 산불 발생에 미치는 다양한 요인들과의 상관성을 분석 가능하였다. 특히 최근 산불발생이 빈번한 삼척시의 지형도 및 임상도, 위성영상, 현지사진을 이용하여 GIS 데이터베이스를 구축함으로서 산불 발생위험지역에 대한 보다 상세한 정보를 얻을 수 있다. 본 시스템은 응용프로그램 개발을 위한 플랫폼은 IBM호환 PC에서 Windows 98을 운영체 제로 하여 DBMS는 Access 2000을 이용하였고 프로그래밍 언어로는 객체지향언어인 Visual Basic 6.0과 GIS 기능을 구현하기 위해서 Component GIS인 MapObjects 2.0을 사용 하였다. 그 결과 산불관리자는 진화에 필요한 관리구역내의 정보를 신속하게 제공받을 뿐만 아니라 산불방제사업에 대한 효과적인 의사결정지원과 함께 실무자 중심의 산불관리행정을 도모하 고 산림자원관리비가 효율적으로 이용될 것이다.
본 논문은 진화 알고리즘(Evolutionary algorithm)의 기법중의 하나인 유전자 프로그래밍(Genetic programming)을 이용하여 miRNA 유전자를 발굴하기 위한 알고리즘을 소개하고 있다 miRNA는 세포내에서 유전자의 전사를 중지시킴으로써 유전자의 발현을 직접적으로 조절하게 되는 작은 RNA 집단 중의 하나이다. 그러므로 miRNA를 유전체 데이터에서 동정해내는 작업은 생물학적으로 상당히 중요하다. 한편 유전체 데이터에서 miRNA를 동정해내는 알고리즘은 생물학적 실험에서의 시간과 비용을 상당히 절감할 수 있으며, 생물학적으로 miRNA를 동정하는 많은 어려움을 덜어주게 된다. 하지만 계산학적으로 miRNA의 동정은 1차 염기서열상의 통계적인 중요도가 부족하여 기존의 유전자 예측 알고리즘을 적용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 miRNA의 염기서열보다는 2차구조에서 더 많은 유사성을 갖는다는 점을 착안하여, 2차구조내에서 공통적인 구조를 찾아내고, 그 정보를 이용하여 miRNA를 동정해내는 방법으로 접근하였다. 이 알고리즘의 성능평가를 위해 우리는 test set을 이용하여 학습된 모델의 특이도(= 34/38)와 민감도(= 38/67)를 계산하였다. 평가결과 본 알고리즘이 기존의 miRNA 예측 프로그램보다 높은 특이도를 갖고 있으며, 유사한 수준의 민감도를 갖고 있음을 보여 주고 있다.
본 논문은 영상처리에 사용되는 코너점 추출을 위한 GP(Genetic Programming)기반의 코너 검출자를 소개한다. Harris와 SUSAN등 기존의 대표적인 코너 검출자들이 소개되어 왔고, 여러 가지 경험적인 알고리즘들이 연산 시간과 정확도 측면에서 이들 기법을 개선하기 위해서 연구되어 오고 있다. 이들 기법들은 코너점에 대한 특성을 고찰하여 이를 알고리즘화한 것으로 효율성이 높으나, 한편으로 기존의 방식이나 알고리즘에서 크게 벗어난 혁신적인 알고리즘을 발견하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 GP의 진화연산에 의해 자동적으로 코너 검출자를 생성함으로서 새로운 기법의 가능성을 발견하고자 한다. 제안된 방법을 다른 코너 검출자들과 테스트영상을 통해 비교 분석 하였다.
멀티-도메인 공학시스템은 전기, 기계, 유압, 열등의 도메인을 포함하며, 시스템 구성이 복잡하여 설계에 많은 어려움을 가지고 있다. 최적의 설계를 위해서는 각 도메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적인 본드 그래프(bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 Genetic Programming(유전 프로그래밍, GP)를 결합하여 멀티 도메인 동적 시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하였다. 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 고유값(eigenvalue) 설계 문제가 실험되었고, 서로 다른 태아모델을 가진 고유값의 집합이 사용되었다.
현재 기존의 웹과 차별화를 의미하는 웹 2.0에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 기존의 시스템이 클라이언트와 서버 모델에 기반을 둔 정적인 웹이 전형적이었다면, 웹 2.0은 웹이 근본적으로 변화하고 진화한다는 차원의 차세대 웹을 뜻한다. 본 논문에서는 웹 2.0규격하에서 쓰일수 있는 RSS리더에 대한 모듈을 제안한다. 제안된 모듈은 Ajax를 이용하여 개발하였다. 현재 쓰이는 RSS feed가 브라우저에 따라 왜곡될수 있는 부분을 보정하고 한글 및 제 3세계 언어의 인코딩 문제를 해결하였고, Ajax의 유동성 있는 프로그래밍을 통한 DragBox모듈과 RSS Feed의 자동 업데이트 모듈의 설계 및 개발을 통해 웹 2.0 기반상에서의 효과적인 콘텐츠의 활용을 위한 모듈을 개발하였다.
현재 우리 사회는 웹 1.0 시대를 지나 웹 2.0 이라는 새로운 웹 패러다임으로 진화하고 있다. 웹 2.0의 가장 큰 특징은 개방, 참여, 공유의 세 가지의 정신을 다양한 형태로 실현한다는 것이다. 이러한 웹 2.0을 가장 대표하는 것이 바로 위키이다. 위키는 온라인상에서 다수의 컴퓨터 사용자가 서로 연결되어 자유롭게 서로의 글을 공동 편집할 수 있도록 구현된 동적 프로그래밍 도구이다. 그러므로 온라인상에서 학생들간 협력학습을 구현해 내는데 있어서 아주 효과적일 수 있고 그러한 협력학습을 하는 과정에서 학생들은 자연스럽게 긍정적인 상호작용 기술들을 습득하게 될 것이다. 즉, 본 연구는 이러한 위키를 통한 초동학생들의 온라인 협력학습 과정이 공격적이고 비판적인 성향이 강한 학생들에게 필요한 배려심, 너그러움 등의 긍정적인 상호작용 기술을 습득하도록 하는데 도움을 줄 수 있다는 결과를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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