• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.456-459
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• 1999

In this paper, we propose a new neural network based on the DNA coding method. The initial population of the structure information and the weights for the neural network is generated, and then the descendants are chose with the Elitist selection by the genetic algorithm. The evolutionary technique and the suitable fitness measure are used to find a neural network with the fractal number of layers. which represents a good approximation to the given function.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.224-227
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• 2000

In this Paper, we prepose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is, we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series, Sun spot data and KOSPI data.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.315-323
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• 2000

본 논문에서는 생명창발과 진화에 기반한 신경망 구성방법을 제안한다. 이 방법은 생뭉의 DNA 구조의 특성과 식물의 생장에 기반을 둔 방법이다. 본 논문에서 제안한 방법은 DNA 코딩 방법과 L-system의 생장 구칙을 이용하여 신경망을 구성하는 방법이닫. L-system은 병렬적인 제조합 규칙을 이용하여, DNA 코딩 방법은 표현의 제약이 없는 표기법이다. 또한 진화 알고리듬은 다윈의 자연도태를 모방한 탐색법으로 다양한 해공간의 표현과 높은 효율로 탐색이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 방법들을 이용햐 신경망을 구성하고, 신경망의 Mackey-Glass, Sunspot, KOSPI 같은 시계열 예측분제에 적용하여 유효성을 입증하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2633-2635
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• 2000

In this paper, a new DNA coding method, namely modified DNA coding method based on the biological DNA and the evolution mechanism of genetic algorithm. In order to evaluate the propose algorithms, for an example, they are applied to the fuzzy control of parallel double inverted pendulum system. Simulation result show the method is effective in finding the fuzzy control rules and is more excellent than conventional methods in control the system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.538-542
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• 2001

DNA computing 은 Adleman 실험 이후에 많은 여러 가지 최적화 문제에 적용되어 왔다. DNA computing의 장점은 스트링의 길이가 가변적이고 4가지 염기를 이용하기 때문에 복잡한 문제에 전역 최적점을 찾는데 기존의 다른 방법보다는 효율적이라는것이다. 본 논문에서는 이진 스트링의 개체 지단 위에서 모의진화를 일으켜 효율적으로 최적 해를 탐색하는 GA(Genetic Algorithms)와 생체 분자와 DNA를 계산의 도구 및 정보 저장도구로 사용하여 A(Adenine). C(Cytosine), G(Guanine), T(Thymine)등의 4가지 염기를 사용하는 DNA 코딩방법을 이용하여multi-modal 함수의 전역 최적점을 탐색하는 문제에서의 각각의 성능을 조사하였다. Selection, crossover, mutation등의 GA연산자를 DNA를 코딩에 동일하게 적용하였으며 최적의 해를 탐색하는데 걸리는 시간과 찾아낸 최적해의 값을 평가한다.을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.105-111
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• 2004

Traveling Salesman Problem(TSP)을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을, TSP에 적용하였을 때, 정점과 정점사이의 가중치를 효율적으로 표현할 수 없다. 본 논문에서는 TSP의 정점과 정점 사이의 가중치를 효율적으로 표현하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 TSP에 적용하였고, 그 결과 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘보다 가변길이의 DNA 코드와 간선의 가중치를 효율적으로 표현할 수 있었다. 또한 ACO 는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 50% 정도 줄일 수 있었으며, 빠른 시간 내에 최단경로를 탐색할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.730-735
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• 2005

배낭 문제는 단순한 것 같지만 조합 최적화 문제로서, 다항 시간(polynomial time)에 풀리지 않는 NP-hard 문제이다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 GA(Genetic Algorithms)를 이용하여 해결하였다. 하지만 기존의 방법은 DNA의 정확한 특성을 고려하지 않아, 실제 실험과의 결과 차이가 발생하고 있다. 본 논문에서는 배낭 문제의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. ACO는 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 방법보다 실험적 오류를 최소화하였으며, 또한 적합한 해를 빠른 시간내에 찾을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.769-776
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• 2003

MCP(Maximal Clique Problem)를 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅이 사용되고 있다. 그러나 현재의 DNA 컴퓨팅을 MCP에 적용하였을 때, 정점과 간선을 효율적으로 표현할 수 없으며 제한 효소의 잘못된 사용으로 인하여 해를 찾을 수 없는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 MCP의 문제점을 해결하기 위해 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optimization)를 제안한다. 우리는 ACO를 MCP에 적용하였고, 그 결과 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 가변길이의 DNA 코드를 표현할 수 있으며, 불필요한 정점을 제거한 코드를 생성할 수 있었다. 또한 ACO는 Adleman의 DNA 컴퓨팅 알고리즘 보다 탐색 시간과 생물학적 오류율을 15% 정도 줄임으로써 4배 정도 많은 최종해를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권10호
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• pp.118-127
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• 2014

DNA 데이터 저장(Data storage)은 DNA의 염기 서열에 대용량의 디지털 데이터를 저장하는 방법으로, 차세대 정보 저장 매개물로 인식되고 있다. 본 논문에서는 DNA 스테가노그라픽 기반으로 비부호 DNA 서열(Noncoding DNA sequence)에 정보를 저장하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 암호화된 데이터들을 정수 변화표에 의하여 데이터 염기 서열로 변환한 후, 시드 정보, 및 섹터 길이로 구성된 은닉 키에 의하여 비부호 염기 서열에 은닉한다. 따라서 단백질의 유전 기능이 유지되고, 원 DNA 서열없이 정보가 검출되며, 변이에 의하여 발생되는 오류가 검출된다. 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 제안한 방법이 높은 bpn를 가지는 저장 효율을 가지며, 패리티 염기에 의하여 은닉된 정보의 오류 위치를 검출할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.543-545
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• 1999

In this paper, the composition method of global and local fuzzy reasoning concepts is researched for reducing the number of rules, not losing the performance for fuzzy controller. A new method is proposed in details that controls the interaction between global reasoning and local reasoning. In order to automatically acquire and optimize the method, the DNA coding algorithm is introduced to the local fuzzy reasoning of the proposed composition fuzzy reasoning method. The method is applied to the real liquid level control system for the purpose of evaluating the Performance. The simulation results show that the proposed technique can produce the fuzzy rules with higher accuracy and feasibility than the conventional methods.