• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.259-264
• /
• 1997

널리 쓰이는 진화 알고리즘은 크게 두가지가 있다. 유전 알고리즘과 진화 기법이 그것이다. 이들 알고리즘은 실행 전에 사용자가 정해주어야 하는 변수들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 일반화시키고 집단의 크기, 교차변이 연산자 적용 확률 그리고 돌연변이 연산자 적용 확률과 같은 변수들을 알고리즘이 수행되는 동안 스스로 정하는 일반화된 자기 형성 진화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 타당성과 효용성은 시스템 동정화와 다개체 시스템 제어의 두가지 복잡한 제어 문제에 대한 적용을 통해 보여진다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.12a
• /
• pp.235-238
• /
• 2002

본 논문에서는 자율 이동 로봇의 학습을 위해 신경망과 진화 알고리즘을 이용한 방법을 제안하고 또한 행동기반 제어 방법인 포섭구조를 이용해 로봇의 행동을 제어하는 방법을 제안한다. 포섭 구조는 기존의 Al방법과는 달리 행동 규칙을 병렬적으로 모듈화 하여 낮은 레벨에서는 기본적인 행동을 담당하고, 높은 레벨에서는 좀 더 복잡한 행동을 담당하는 구조로 되어있다. 따라서 각 행동 레벨이 협조를 함으로써 복잡한 임무를 수행할 수 있다 포섭 구조에서 각 레벨의 제어기는 신경망으로 구성하며 각 행동 레벨이 서로 영향을 주고받으며 진화함으로써 주어진 임무를 달성하도록 한다 제안된 방법은 자율 이동 로봇인 Khepera 로봇의 시뮬레이션을 통해 결과의 효율성을 입증한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.12 no.3
• /
• pp.67-82
• /
• 2006

We propose the HBEM(Hybrid Behavior Evolution Model) composed of rule classification and evolutionary neural network using rule descriptor and link descriptor for evolutionary behavior of virtual robots. In our model, two levels of the knowledge of behaviors were represented. In the upper level, the representation was improved using rule and link descriptors together. And then in the lower level, behavior knowledge was represented in form of bit string and learned adapting their chromosomes by the genetic operators. A virtual robot was composed by the learned chromosome which had the best fitness. The composed virtual robot perceives the surrounding situations and they were classifying the pattern through rules and processing the result in neural network and behaving. To evaluate our proposed model, we developed HBES(Hybrid Behavior Evolution System) and adapted the problem of gathering food of the virtual robots. In the results of testing our system, the learning time was fewer than the evolution neural network of the condition which was same. And then, to evaluate the effect improving the fitness by the rules we respectively measured the fitness adapted or not about the chromosomes where the learning was completed. In the results of evaluating, if the rules were not adapted the fitness was lowered. It showed that our proposed model was better in the learning performance and more regular than the evolutionary neural network in the behavior evolution of the virtual robots.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.12 no.1
• /
• pp.19-26
• /
• 2002

There are some difficulties to construct a sensory-motor controller for an autonomous mobile robot such as coordinating the mechanics and control system parts of the robot, and managing interaction with external environments. In previous research, we evolve the CAM-Brain, neural networks based on cellular automata, to control an autonomous mobile robot. In this paper, we propose the method of combining multi-modules evolved to do simple behavior in order to making more sophisticated behaviors because the controller composed of one neural network module is difficult to make complex behaviors. In experimental results, we can get the controller adapting to more complex environments by combining CAM-Brain modules evolved to do simple behavior by rule-based approach.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2005.07d
• /
• pp.2759-2761
• /
• 2005

본 논문에서는 진화 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어기의 구성요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.8 no.4
• /
• pp.36-42
• /
• 1998

It is difficult to construct a controller for a mobile robot so that it can adapt appropriately in dynamicallychanging environment. To solve this problem, extensive research has been actively performedto construct a controller by evolutionary method, but few results has come out about the behavioraln~echanism of the evolutionarily constructed controller. This paper attemps to systematically analyze themechanism of the controller constructed by evolution. As a result, we have found that evolution canproduce a controller that can solve a given problem properly, where given problem is divided into severalsub problems and adequate mechanisms emerge for each sub problem. The whole problem hasbeen solved through the complicated interactions of these mechanisms.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.27-38
• /
• 2000

This paper proposes how the recurrent neural network controller for a Khepera mobile robot with an obstacle avoiding ability can be determined by co-adaptation of the evolution and learning, The proposed co-adaptation scheme consists of two folds： a population of NN controllers are evolved by the genetic algorithm so that the degree of obstacle avoidance might be reduced through the global searching and each NN controller is trained by CRBP learning so that the running behavior is adapted to its outer environment through the local searching. Experimental results shows that the NN controller coadapted by evolution and learning outperforms its non-learning equivalent evolved by only genetic algorithm in both the ability of obstacle avoidance and the convergence speed reaching to the required running behavior.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.223-255
• /
• 2004

이 논문은 Carlsson and Stanklewicz(1991)가 창안한 기술시스템(technological systems)의 개념을 한국과 스웨덴의 산업용로봇에 적용하여, 양자를 비교 분석하고자 하였다. 먼저 기술시스템의 개념을 재구축하고, 동태적인 측면에서 시스템의 진화과정을 보강한 다음, 한국과 스웨덴의 산업용로봇에 대한 기존 연구를 활용하여 양 기술시스템의 중요한 특징들을 비교하고 그 성과를 측정하였다. 한국과 스웨덴에 있어서 산업용로봇 기술시스템의 진화과정은 공히 미국, 일본 등 기술선도국을 모방하는 입장에 있었음에도 불구하고 '학습기간'이 20여 년 이상 소요됨을 보여주었다. 뿐만 아니라 양 시스템의 진화과정. 특히 태동기(embryo stage)에 있어서 정부의 역할이 매우 컸던 것으로 분석되었다. 그러나 기술시스템의 구성요소인 산업네트워크, 기술하부구조, 그리고 제도적하부구조 면에서 강약점 및 특징의 차이가 있음을 발견하였다. 기술시스템의 동태적 성과면에서는 한국의 경우가 스웨덴의 경우보다 상대적으로 더 우월한 것으로 평가되었다. 이는 스웨덴 시스템에서는 초기에 우위를 누렸던 기계, 전기, 그리고 메카트로닉스 기술의 우위와 사용자 능력이 점차 약화되어온 반면에 한국의 시스템은 기술하부구조 등이 취약하였지만 해외시스템과의 연계, 재벌 내에서의 기업간 연계, 산학연 협동, 그리고 지역내 연계 등 시스템내의 연계성이 기술적으로 취약한 부분을 보전해 주었기 때문인 것으로 분석되었다. 따라서 어느 한 기술시스템이 자생적으로 생명력을 이어가기 위해서는 시스템 구성요소의 개별적 형성 및 발전보다는 구성요소간 그리고 시스템내의 다양한 활동주체들의 상호작용과 연계성이 중요함을 강조하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.214-216
• /
• 2000

본 논문에서는 유전자 프로그래밍을 이용하여 온라인 적응 학습이 가능 진화 하드웨어의 진화 전략을 구성하였다. 유전자 프로그래밍은 특유의 트리형 개체구조가 여러 개의 프로세스의 합을 통한 복합 임무의 수행 구조로 해석될 수 있다는 이점에 비하여, 하드웨어 구현이 어렵고 crossover 연산자의 사용이 어렵다는 단점등에 의하여 진화 하드웨어의 동적 재구성 알고리즘으로 널리 사용되지 못하였다. 본 논문에서는 유전자 프로그래밍의 이러한 단점을 극복할 수 있는 개체 표현 및 하드웨어 구현 방법을 제안하였으며, 제안된 방법론에 기존의 연구 결과를 결합하여 유전자 프로그래밍의 수행 효율을 높일 수 있는 진화 전략을 구성하였다. 제안된 진화 전략은 자율 이동 로봇 실험에 적용되어 효율성을 확인하였다.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.90-96
• /
• 2009

In the original model-based paradigm in the field of motion planning of robots, robots had to play the focal role of considering all situations under which they made decisions and operate. Such paradigm makes it difficult to respond efficiently to the dynamically shifting environment such as disaster area. In order to handle such a situation that may be changed dynamically, a technology that allows a dynamic execution of data transmission and physical/network connection between multiple robots based on scenarios is required. In this paper, we deal with evolutionary robots that adapt to any given environment and execute scenarios, specially focused on the development of a simulator to test the evolutionary process of cooperated multiple robots.