• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.70-75
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• 2001

종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.111-114
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• 2000

종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진화 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 갖을 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.636-643
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• 2020

차분 진화 알고리즘은 연속적인 문제 공간인 실수 최적화 문제를 해결하기 위해 개발된 메타휴리스틱 기법 중에 하나이다. 본 연구에서는 차분 진화 알고리즘을 불연속적인 문제 공간인 외판원 문제 해결에 사용하기 위하여 차분 진화 알고리즘에 난수 키 표현법을 적용하였다. 차분 진화 알고리즘은 실수 공간을 탐색하고 오름 차순으로 정렬된 해의 인덱스의 순서를 도시 방문 순서로 하여 적합도를 구한다. TSPLIB에서 제공하는 표준 외판원 문제에 적용하여 실험한 결과 제안한 난수 키 표현법 기반 차분 진화 알고리즘이 외판원 문제 해결에 가능성을 가지고 있음을 확인하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제17권2호
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• pp.249-263
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• 2014

1950년대에 조성된 RTP는 계획적으로 조성된 첨단 산-학 복합단지임과 동시에 외생적 발전 전략으로 클러스터 기반을 구축한 후, 성장 과정에서 내생적 발전 역량을 갖추게 된 흥미로운 사례이다. 본 논문에서는 외생적 발전 전략에 의해 계획적으로 조성된 RTP가 어떻게 성공적인 진화 경로를 밟게 되었는지, 그 과정과 요인을 트리플 힐릭스 공간의 구축 과정을 통해 분석하였다. RTP의 클러스터 형성 초기에는 지식 공간의 존재와 역할이 중요했으나, RTP의 고도성장기에 지식 공간이 미친 영향은 상대적으로 미흡했다. 반면에, NC 과학기술위원회는 트리플 힐릭스 합의 공간으로서, RTP의 조성단계에서부터 지금까지 클러스터의 경로파괴적 진화를 견인한 핵심 주체라고 할 수 있다. 그리고 RTP의 지속적 진화 과정에는 노스캐롤라이나 생명공학연구센터(NCBC)와 노스캐롤라이나 마이크로일렉트릭센터(MCNC) 등과 같은 혁신 공간은 클러스터의 트리플 힐릭스 상호작용을 유발하는 핵심 중개기관의 역할을 수행했다. 오늘날, RTP에는 합의 공간을 중심으로 지식 공간과 혁신 공간이 연계되는 구조를 통해 트리플 힐릭스 공간이 구축되어 있으며, 이를 통해 기존 산업 생태계의 역동성을 유지하면서도 새로운 산업 생태계가 성장하는 이른바 역동적 진화 구조를 나타내고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.307-309
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• 2000

진화 알고리즘은 현재까지 다양한 최적화 문제들에 사용되어 왔고, 또한 이러한 최적화 문제들은 효율적으로 해결하기 위하여 많은 진화 알고리즘이 개발되어 왔다. 그러나 이러한 진화 알고리즘들의 공통적인 문제점은 탐색공간의 확대에 대하여 전반적으로 탐색시간이 오래 걸린다는 것이다. 실제로 최적화 해야 할 변수의 증가에 따라 탐색 차원이 증가하므로 탐색 시간도 기하급수적으로 늘어난다. 따라서 최근의 진화 알고리즘에 대한 연구는 탐색공간의 축소나, 진화 속도의 향상에 초점이 맞추어져 있었고, 이러한 경향에 따라 많은 연구성과가 있었다. Potter와 Dejong의 협력 공진화와, Weicker의 적응적 공진화가 바로 그것이다. 그러나 이 방법들도 최적화 해야 할 변수들이 서로 강한 의존성을 가지고 있는 경우나, 대부분의 변수가 서로 의존성을 가지고 있는 경우에는 그다지 좋은 결과를 보이지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구들을 기반으로 하여 각 방법의 단점들을 보완함으로써 효율을 향상시킨 새로운 진화 알고리즘을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.75-78
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• 2006

계통발생학적 분석은 바이오인포메틱스에서 분류 단위의 진화적인 관계를 추정하는데 있어서 중요한 문제 중 하나이다. 계통발생학적 분석에서 사용되는 계통수는 분류 단위들 사이의 진화 거리에 대한 정보를 표현하기에는 부족하다. 이 논문은 진화거리 표현을 위해 3차윈 공간으로 분류 단위가 표현되기 위한 방법을 제안하고, 2차원 트리 뷰와 함께 3차원 공간에서 분류 단위들을 시각화하기 위한 도구를 개발하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.71-80
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• 1996

본 논문은 진화연산 중 실수값 탐색에 유리한 진화전략(Evolution Strategies)을 이용하여 대표적인 비선형 시스템인 도립전자(Inverted Pendulum)의 안정화 및 위치제어를 실현한다. 도립진자의 제어입력은 진자의 상태변수 x, $, $, $ 의공간을 나누어 그 공간에해당되는 염색체의 원소가 된다. 일바적으로 염색체의 길이가 길어지면 최적의해를 탐색하기 위한 진화시간은 길어진다. 따라서 본 논문에서는 진화속도를 개선하기 위하여, 서로 대칭이 되는 진자의 구간에 대해서는 제어입력을 따로 구하지 않고 그 제어입력의 부호만 바꾸어 주는 방식을 채용하여 상태공간을 반으로 줄이는 방법을 제안하였으며, 진자의 수레가 제어 목표점에서 멀리 떨어져 있는 경우와 가까이 있는 경우로 나누어, 염색체의 진화과정을 2단계에 걸쳐 수행하게 함으로써 염색체의 진화속도의 개선은 몰룬 시스템 전체의 성능을 향상시켰다. 또 하나의 방법으로 신경회로망과 진화전략을 융합한 방법을 제안하고, 제안한 제어방식은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인한다.

• 과학과기술
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• 통권478호
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• pp.64-65
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• 2009

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.75-91
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• 2015

본 연구의 목적은 유시티의 진화지도를 통하여 유시티 진화 특성을 분석하는데 있다. 유시티 진화 특성은 서비스, 기술, 인프라, 관리 등으로 구성된 STIM 모형의 관점에 따라 부문별 진화지도를 구축하여 분석하였다. 분석자료는 2002년부터 2013년까지 한국정보사회진흥원에서 발간한 국가정보화백서를 활용하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 유시티 서비스는 행정 정보화 서비스, 기업 정보화 서비스, 행정 생활 정보화 서비스, 행정 공간 민간 정보화 서비스로 진화되었다. 둘째, 유시티 기술은 유선 네트워크, 센서 네트워크, 프로세싱 초고속 네트워크, 네트워크 및 보안, 융합기술 등으로 진화하였다. 셋째, 유시티 인프라는 유선 네트워크, 유 무선네트워크, 지능화시설(1990년대 후반), 지능형 시설 공간(2000년대 초반)으로 진화되었다. 넷째, 유시티 관리는 단위 네트워크 인프라 관리, 정보연계 및 운영 관리, 정보통합 및 참여운영 관리 등으로 진화 되었다. 따라서 유시티는 행정 중심의 정부 정보화, 기술 중심의 컴퓨터 지향 사회, 서비스 중심의 정보화 도시, 공간 중심의 유시티로 진화되었음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.168-178
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• 2001

진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 패턴 인식 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수가 증가할수록 그에 따른 차원의 증가로 인하여 기하급수적으로 늘어나는 탐색공간에 약하다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 DeJong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 잇점을 얻고, 최적화하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 몇 가지 벤치마크 함수 최적화 문제와, 상품 재고 제어문제로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘 보다도 효율적인 것을 보여준다.