• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.3-5
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• 1999

본 논문에서는 진화 하드웨어에 기반한 자율 이동 로봇의 온라인 학습 기법에 관하여 소개하고자 한다. 진화 하드웨어는 실행 시간중에 하드웨어 회로 구성을 변경시킬 수 있는 새로운 개념의 FPGA이다. 제어 프로그램은 진화 하드웨어상에 트리 형식으로 구현되며 유전자 프로그래밍을 이용하여 학습하게 된다. 로봇의 환경 탐사가 진행됨에 따라 입력되는 센서 정보에 기반하여 제어 프로그램은 학습을 수행하게 되며, 노드 돌연변이의 유전 연산자를 이용하여 진화한다. 제어 프로그램의 게이트 회로는 학습의 진행에 맞추어 실행 시간중에 보다 적합도가 높은 방향으로 발전한다. 본 논문에서는 진화 하드에어를 이용한 학습 방식과 FPGA 구현 및 로봇 제어에의 응용에 대한 실험 결과 등을 설명할 것이다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.169-172
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• 2004

음성 위주의 이동통신 초기 시스템에서부터 데이터 서비스를 제공하는 현재의 시스템에 이르기까지 이동통신 망이 진화해왔듯 무선망을 설계하거나 최적화하기 위한 전파환경 예측 시뮬레이션 툴 또한 발전을 거듭해왔다. 이는 망의 진화로 인해 무선망 설계/관리/최적화 기법이 복잡/다양해지고 그래서 단순한 수작업이나 현장 기술자의 경험만으로는 명쾌한 해답을 내놓기 곤란한 상황이 많아짐을 의미한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 툴을 활용한 무선망최적화/엔지니어링 작업 프로세스를 체계적으로 정리하여 소개함으로써 현장 기술자가 보다 효율적이며 경제적인 무선망 최적화 기법에 익숙해질 수 있는 방법론을 제시한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.26 no.2
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• pp.62-68
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• 2009

본고에서는 FDMA/TDMA, CDMA, OFDM 시스템을 거치면서 셀간 간섭 회피, 평균화, 조정 기법들이 셀간 간섭 문제를 해결하기 위해 이용되어온 변화 과정을 알아보고, 3GPP LTE에서의 셀간 간섭 조정 기법의 이용을 위한 표준화 내용, 그리고 IMT-Advanced에서 셀간 간섭 문제를 해결하는 협력 통신으로의 진화를 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.478-481
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• 2010

본 논문에서는 경제학, 사회학, 수학 분야에서 수십년 전부터 연구해오던 죄수의 딜레마 게임의 협동진화에 대해 고찰해보고자 한다. 반복적 죄수의 딜레마 게임은 게임이론의 가장 기본적인 이론으로써, 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링 하기 위한 하나의 방법이다. 그 중에 N명이 참가하는 반복적 죄수 딜레마 게임의 전략은 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GAs)을 통해 진화적으로 만들어 낼 수 있으며, 이 경우에 그 결과를 일반적인 내쉬 균형 이 아닌, 모든 개체들이 유전알고리즘을 통해 협동으로 수렴하도록 유도할 수 있다는 사실은 상당히 시사하는 바가 크다. 기존에 주로 연구되어오던 죄수의 딜레마 게임은 협동으로의 수렴과정에서 일반적으로 순위기반선택(Rank-based selection)과 1점 교배기법(1point crossover)을 사용한다. 그러나 순위기반선택은 모든 개체에 순위을 매겨야 하기 때문에, 개체수가 커질수록 성능이 저하되며, 1점 교배기법은 개체 값이 분산되어있을 경우, 최적해(Optimal solution)을 찾기 힘들다는 단점이 있어, 개체수가 많은 경우에 적용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 토너먼트 선택기법(Tournament selection)과 자기 적응형 교배기법(Self-adaptive crossover)을 적용한 새로운 기법을 제안한다. 또한 기존 기법과 비교 실험을 통해 제안기법이 기존기법에 비해 평균 수렴시간과 수렴 횟수에서 뛰어난 성능을 보이고 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.10
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• pp.40-50
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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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.528-530
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• 2010

본 논문에서는 모션 그래픽 진화에 따른 모션 그래픽트랜드 변화에 대해서 나타내었다. 웹의 트랜트 변화와 함께 웹에서의 모션 그래픽스 그리고 모션 그래픽스에서의 인터렉티브 기법의 발전을 살펴본다. 모션 그래픽 진화에 따른 디지털 콘텐츠 활용이 미래에는 활발히 활용될 것이라고 사료한다. 또한 모션 그래픽스는 더욱 흥미롭고, 인상적인 메시지를 전달하는 중요한 커뮤니케이션으로 활용 될 것이라고 사료한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2003.06a
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• pp.1105-1108
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• 2003

Adaptation in dynamic environments gains a significant advantage by combining evolution and learning. We propose an on-line, realtime evolutionary learning mechanism to determine the structure and the synaptic weights of a neural network controller for mobile robot navigations. We support our method, based on (1+1) evolutionary strategy, which produces changes during the lifetime of an individual to increase the adaptability of the individual itself, with a set of experiments on evolutionary neural controller for physical robots behaviors.

• Review of KIISC
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• v.18 no.4
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• pp.76-86
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• 2008

인터넷이 직면하고 있는 최대 위협중의 하나는 봇넷이라는 수많은 감염되거나 침해된 좀비 머신의 존재이다. 최근 이러한 봇넷이 인터넷 공격의 근본 원인이 되고 있다. 그동안 봇넷은 IRC(Internet Relay Chat) 기반이 주류를 이루어 왔으나, 중앙 집중 구조로 인하여 쉽게 차단되는 특성이 있기 때문에, 앞으로는 HTTP 봇넷, P2P 봇넷과 같은 더욱 더 탄력성 있는 구조와 여러 가지 회피 기법을 가진 진화된 구조를 가진 봇넷의 출현이 전망된다. 따라서 본 논문에서는 봇넷에 대한 보다 나은 이해를 위하여 봇넷을 분류하기 위한 분류법(taxonomy)을 소개하고, 가까운 미래에 봇마스터들에 의하여 개발 될 수 있는 진화된(advanced) 봇넷 구조로 계층구조와 혼합구조에 대하여 분석 기술하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.363-365
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• 2012

데이터의 규모 및 활용도, 그리고 사용자 접근성 측면에서 실세계 데이터에서 가장 중요한 이슈가 되는 것은 비디오 데이터이다. 장르나 등장인물, 배경 등이 매우 상이한 대량의 비디오 데이터들이 등장하고 있기 때문에, 통일된 사전지식을 이용한 비디오 데이터 분석이 매우 비현실적이 되어가고 있으며 사전지식을 활용하지 않는 비디오 분석기법의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 진화 파티를 필터링과 우점 이미지를 이용하여 비디오 데이터를 분절(Segmentation)하는 기법을 소개한다. 이미지 분절화 과정에서 해결해야 할 난점은 시점 변화 및 움직임 등에 의해 발생하는 사소한 변화가 컴퓨터 관점에서는 무시하기 어려운 큰 변화로 해석될 수 있다는 점이다. 동일장면에서의 시점 변화와 같은 사소한 변화로 인하여 동일 세그먼트를 추정하지 못하는 어려움을 해결하기 위하여 우리는 이미지 일부를 표현하는 파티클의 개체군을 생성하여 협력적인 방식으로 개별 이미지 세그먼트를 표현하는 방법을 개발하였다. 또한 동일 인물의 움직임과 같은 변화에 대응할 수 있도록 진화 파티를 필터링 방법을 컬러 히스토그램 방법과 결합하여 추론 성능을 한층 개선하였다. 실제 TV 드라마에 대하여 수행된 인간 평가자의 분절 평가 결과와 비교하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.263-266
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• 2007

이미 개발된 소프트웨어를 확장, 진화시킬 때 AOP 기법을 이용하면 모듈화뿐만 아니라 동적으로 플러그인 시킬 수 있어 편리하다. 즉 객체 지향 방식으로 개발된 프로그램에 AOP 를 적용하여 확장하면 여러 모듈에 걸쳐 나타나는 횡단 관심사를 기존 프로그램의 수정 없이 기능을 추가할 수 있다. 이미 테스트까지 마친 소프트웨어에 AOP 를 적용하여 확장한 경우 AOP 특성에 맞는 회귀 테스트 방법이 필요하다. 본 논문에서는 AOP 를 이용하여 진화된 프로그램의 회귀 테스트 방법을 제안하였으며 사례 연구에 의하여 그 효용성을 보였다.