• 한국정밀공학회지
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• 제14권12호
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• pp.24-29
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• 1997

Recently, Genetic Algorithm(GA), which is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution, is widely adapted into a search procedure for structural optimization. Contrast to traditional optimal design techniques which use design sensitivity analysis results, GA is very simple in their algorithms and there is no need of continuity of functions(or functionals) any more in GA. So, they can be easily applicable to wide area of design optimization problems. Also, owing to multi-point search procedure, they have higher porbability of convergence to global optimum compared to traditional techniques which take one-point search method. The methods consist of three genetics opera- tions named selection, crossover and mutation. In this study, a method of finding the omtimum size and topology of drilling machine is proposed by using the GA, For rapid converge to optimum, elitist survival model,roulette wheel selection with limited candidates, and multi-point shuffle cross-over method are adapted. And pseudo object function, which is the combined form of object function and penalty function, is used to include constraints into fitness function. GA shows good results of weight reducing effect and convergency in optimal design of drilling machine.

• 한국정밀공학회지
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• 제16권11호
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• pp.139-147
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• 1999

Rapid Prototyping has made a drastic change in all industries which needs to reduce the time for the development of new products. Orientation and packing in rapid prototyping is considered as the most important factors to maximize the utilization of space in the build chamber and reduce build time. However, the decision of these parameter is mainly dependant on the operators's experience. This paper presents the methodology to find the optimal build layout considering an orientation and packing of multiple parts in SLS processing. Each part is represented as a voxel structure to deal with the inefficiency in a bounding box approach. Test results show that the adapted BL algorithm with a genetic algorithm(GA) can be applicable to a real industry.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.91-97
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• 2011

본 논문에서는 Mackey-Glass시계열의 예측에서 유전자알고리즘을 이용하는 구조적인 동정과 뉴로퍼지에 의한 파라미터 동정의 학습방법과 하이브리드 시스템을 제안하였다. 본 방법은 두 가지로 구성되었다. 하나는 입력공간에 대한 분할을 통하여 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙베이스를 구축하고 다른 하나는 이 규칙베이스를 토대로 기울기 최하강법을 이용하여 제어규칙의 변수에 대한 파라미터 동정이다. 제안된 방법을 성능을 검증하기 위하여 입력의 패턴을 시간간격에 따라서 x(t-3), x(t-6)과 x(t-9)의 세 가지로 구성하였다. 많은 시뮬레이션을 통하여 유전알고리즘에 의한 구조적인 동정으로 인하여 학습초기에 오차가 작은 것을 알 수 있었다. 표2에서와 같이 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권3호
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• pp.89-97
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• 1997

A genetic algorithm (GA) is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution. The GA applied herein works on a population of structural designs at any one time, and uses a structured information exchange based on the principles of natural selection and wurvival of the fittest to recombine the most desirable features of the designs over a sequence of generations until the process converges to a "maximum fitness" design. Principles of genetics are adapted into a search procedure for structural optimization. The methods consist of three genetics operations mainly named selection, cross- over and mutation. In this study, a method of finding the optimum topology of truss/beam structure is pro- posed by using the GA. In order to use GA in the optimum topology problem, chromosomes to FEM elements are assigned, and a penalty function is used to include constraints into fitness function. The results show that the GA has the potential to be an effective tool for the optimal design of structures accounting for sizing, geometrical and topological variables.variables.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.199-202
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• 1996

In this paper, we suggested the combination of HMM(Hidden Markov Model) and MLP (Multi-Layer Perceptron) with GA(genetic algorithm) for a recognition of EMG signals. To describe EMG signal's dynamic properties, HMM algorithm was adapted and due to its outstanding abilities in static signal classification MLP was connected as a real processor. We also used GA( Genetic Algorithm) for improving MLP's learning rate. Experimental results showed that the suggested classifier gave higher EMG signal recognition rates with faster learning time than other one.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3028-3035
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• 2010

본 연구에서는 인물영상에서 입술영역을 검출하기 위한 확률맵 기반 유전자 알고리즘을 제안한다. 하나의 최적해 탐색에 사용되었던 기존 유전자 알고리즘을 수정하여 입술과 같은 영역 검출에 부합하는 다수의 해를 얻도록 적용한다. 이를 위해 공간좌표를 의미하는 염색체로 각 개체를 표현하고, 보존구간, 세대수에 따른 부분 균일교배, 비중복 선택 등의 유전연산 방법을 도입한다. 또한 HSV 칼라공간에서 HS성분에 대한 확률맵을 제안하고, 이를 적용함으로써 유전자 알고리즘의 속성인 유사 색상에 대한 적응성을 더욱 증대한다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능을 좌우하는 주요 파라미터 분석, 종료 함수의 종료 조건 $\beta$의 최적값 평가 분석 그리고 교배 방법에 따른 성능 평가 결과를 분석하였으며, 입술 이외의 관심객체 변경에 따른 다른 ROI(Region Of Interest)의 검출에도 유연하게 적응할 수 있음을 관찰하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.429-436
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권5호
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• pp.355-361
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• 2008

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2006년도 정기 학술대회 논문집
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• pp.541-548
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• 2006

This study presents a structural cost optimization method for building frame system using high-strength steel members. In, this optimization method, the material cost of steel member is involved in objective function to find the optimal cost of building frame systems. Genetic Algorithm is adopted to optimizer to find structural cost optimization. The proposed adapted to structural design of 3.5 stories example buildings with buildings frame systems. As a result, The proposed optimization method can be effectively adapted to cost optimization of building frame systems using high-strength steel members.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권5호
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• pp.538-547
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• 2001

최근 2차원 실시간 영상통신기술들이 급속한 발전을 거듭하여 여러 제품에 상용화되고 있는 추세이다. 그러나 이 기술들은 2차원 영상의 시각적 전송이므로 가상현실의 도래로 인해 수반된 3차원 현실감을 다루기에는 불충분하다고 할 수 있다. 이밖에 컴퓨터 그래픽 분야의 3차원 가상현실 연구가 합성 영상에 국한되어 연구되어졌기 때문에 실 영상에 대한 가상현실의 구현이 어려운 실정이다 그러므로 본 논문에서는 스테레오 시각을 이용하여 실 영상 가상현실 구현에 적용될 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 새로운 3차원 객체 추출기법을 제시한다. 제안한 방법은 저장공간의 낭비와 알고리즘의 복잡성을 줄이기 위해서 확률벡터와 반복학습에 기반한 개체군기반 증가 학습이라는 소형 유전자 알고리즘을 정합 환경에 맞게 변형시켰다. 그 결과 정합 성능이 기존의 스테레오 정합 기법보다 우수하며, 간단하고 빠른 정합 알고리즘을 제시할 수 있었다. 또한, 영상의 특성에 무관하게 알고리즘의 변경 없이 안정된 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있었다.