• Title/Summary/Keyword: 진화 기법

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Evolutionary Learning of Mobile Robot Behaviors (이동 로봇 행위의 진화적 학습)

  • 심인보;윤중선
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2002.12a
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    • pp.207-210
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    • 2002
  • 진화와 학습 사이의 상호 연관성을 연구하기 위해 인공 진화기법(artificial evolutionary algorithm)과 신경회로망(neural networks)을 이용한 학습 기법들이 사용되어 왔다. 신경 회로망 구조를 가지는 이동 로봇의 제어기의 구조와 파라미터를 결정하기 위한 방법으로 진화적 학습(evolutionary learning) 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서 진화적 학습은 실제 로봇을 통해 on-line 방식으로 이루어지며, 장애물 회피 문제를 통해 유용성을 검증하고 진화 과정에 학습이 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 수학적으로 제시되기 힘든 진화 학습의 평가에 설계자의 개입을 허용하는 인터액티브 진화 알고리즘(interactive evolutionary algorithm)방법을 모색해 보았다.

Natural Language Parsing through Evolutionary Computation (진화연산을 이용한 자연어 파싱)

  • 김동민;박성배;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.419-421
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    • 2003
  • 본 논문에서는 진화 연산 기법을 이용한 자연어 구운 분석 기법을 제시한다 기존의 확률 문맥 무관문법(PCFG)에 관한 연구는 차트 파싱 방법을 구문 분석을 위한 기법으로 가정하고 있다. 하지만, 차트 파싱은 문장의 길이가 늘어날수록 복잡도가 크게 증가하는 문제를 안고 있다. 따라서, 차트 파서의 대안으로서 진화 연산 기법을 사용하여 이 문제를 해결하였다. 진화 연산의 적합도 함수로는 생성된 파스트리의 확률을 사용하였다. 작은 규모의 자연어 문제에 적용한 결과, 진화 연산이 파싱 문제를 성공적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.

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Increasing Diversity of Evolvable Hardware with Speciation Technique (종분화 기법을 이용한 진화 하드웨어의 다양성 향상)

  • Hwang Keum-Sung;Cho Sung-Bae
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.32 no.1
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    • pp.62-73
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    • 2005
  • Evolvable Hardware is the technique that obtains target function by adapting reconfigurable digital' devices to environment in real time using evolutionary computation. It opens the possibility of automatic design of hardware circuits but still has the limitation to produce complex circuits. In this paper, we have analyzed the fitness landscape of evolvable hardware and proposed a speciation technique of evolving diverse individuals simultaneously, proving the efficiency empirically. Also, we show that useful extra functions can be obtained by analyzing diverse circuits from the speciation technique.

A Java Implementation of the Generalization of Standard Manabe Form Using the Runge Kutta Methods and Genetic Algorithms (런지-커타 기법과 유전자 알고리즘을 이용한 Manabe형의 일반화에 관한 자바 구현)

  • 강환수;강환일;송영기
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.325-327
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    • 2002
  • 진화 알고리즘은 생물의 유전적 진화 과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는 진화 알고리즘의 연구를 기반으로 전달함수 출력 파형 검출을 위만 기법에서 이용되고 있는 런지-커타(Runge-Kutta) 방법에서의 상미분방정식의 해를 구하는 기법에서 유전 알고리즘을 이용하여 그 결과를 찾아본다. 본 논문에서의 구현은 자바 언어를 이용하며, 자바 언어를 적용한 구현 방법과 유전 알고리즘의 효율적 기법을 제시한다.

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A Study of the Analysis of Water Tank Suitability for Forest Fire Extinction using Geographic Information System (GIS를 이용한 산불 진화용 저수탱크 적지 분석에 관한 연구)

  • Yi, Gi-Chul;Kim, Seung-Hwan;Nam, Jung-Chil;Park, Sung-Burm;Kang, Young-Jo;Ok, JinA
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.1 no.2
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    • pp.1-13
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    • 1998
  • The objective of this paper is to develop a cartographic model for water tank suitability for small forest fire extinction using GIS. Various digital maps were created using CAD & GIS for Amnam urban park, which is located in Seogu, Pusan city. The park had 4 small water tanks for fire extinction. The developed descriptive cartographic model identified the spatial effects of fire extinction due to the existing facilities. The prescriptive model to enhance spatial effects was developed for the determination and comparison of the effects of forest fire extinction due to the proposed facilities. This paper proved the techniques of GIS and cartographic modelling are significant for the suitability analysis of water tanks for small forest fire extinction.

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Fault-tolerant Analog Circuit Design using Average and Worst Case Analysis Evolutionary Strategy (평균 및 최악 분석 진화전략을 이용한 소자 값 변경에 강건한 아날로그 회로 자동 설계)

  • Park, Hyun-Soo;Park, A-Rum;Kim, Kyung-Joong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.372-374
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    • 2012
  • 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.

진화로봇(Evolutionary Robotics)

  • Seo, Gi-Seong
    • ICROS
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    • v.16 no.1
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    • pp.44-50
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    • 2010
  • 본 논문에서는 진화로봇의 개념과 기법 및 최근 연구 동향을 소개하고자 한다. 진화로봇의 주요 목표는 지능적이고 자율적인 로봇 또는 제어기를 직접적이고 명시적인 프로그래밍 또는 사람의 개입 없이 자동적으로 구성하는 것이다.

Comparing between particle swarm optimization and differential evolution in bargaining game (교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 비교)

  • Lee, Sangwook
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.55-56
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    • 2015
  • 근래에 게임이론 분야에서 진화계산 기법을 사용한 분석은 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 교섭게임에서 입자군집최적화와 차분진화알고리즘 간의 공진화 과정을 관찰하고 상호 경쟁에서 얻는 이득을 비교하여 두 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험결과 입자군집최적화가 차분진화알고리즘에 비해 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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Evolvable Hardware Using Ant Colony System (개미 집단 시스템을 이용한 진화 하드웨어)

  • 황금성;조성배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.244-246
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    • 2002
  • 진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경 적응력이 강하고 최적의 상태를 유연하게 유지하는 하드웨어 설계 기법이나 회로가 복잡해질수록 진화가 어려워지는 문제로 인해 활용이 늦어지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 많은 연구 중 회로 진화 과정 분석을 위한 방법으로 개미집단 시스템을 제안한다. 경로 최적화 알고리즘인 개미집단 시스템을 적절히 변형하여 진화 하드웨어에 적용시키는 방법을 제안하고 이를 실험으로 확인하였으며, 실험 결과 하드웨어의 진화 과정을 관찰할 수 있었고, 목표 하드웨어의 해공간 특성이 페로몬으로 분포하고 있음도 관찰할 수 있었다.

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Design Methodology for Forest Fire Extinguishment Expert System (산불 진화 전문가 시스템 설계 방법론)

  • 임예환
    • Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.51-56
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    • 1998
  • 본 연구는 산림, 기상, 지형, 소방 정보 등을 토대로 최적의 산불 진화 전략 수립을 위한 산불 진화 전문가 시스템의 설계 방법론 제시를 주목적으로 한다. 기존의 산불 정보 시스템들은 GIS 데이터와 기상 관련 데이터, 산불 발생 지점에 대한 지형 데이터를 이용하여, 산불 확산에 따른 피해 정도 및 확산 범위에 예측을 목표로 접근하고 있다. 그러나, 이를 활용하여 최적의 진화 전략을 생성시킬 수 있는 연구는 아직까지 제시된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 산불 정보 시스템을 기반으로 이산 사건 모델링 및 시뮬레이션 기법, 규칙기반 SES (RUSES: Rule-based System Entity Structure), 그리고 유전 알고리즘 등을 이용하여 최적의 산분 진화 전략을 생성할 수 있는 산불 진화 전문가 시스템의 설계 방법론을 제안한다.

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