• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제3A권4호
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• pp.181-190
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• 2003

This paper presents the design of a fuzzy power system stabilizer (FPSS) using an adaptive evolutionary algorithm (AEA). AEA consists of genetic algorithm (GA) for a global search capability and evolution strategy (ES) for a local search in an adaptive manner when the present generation evolves into the next generation. AEA is used to optimize the membership functions and scaling factors of the FPSS. To evaluate the usefulness of the FPSS, we applied it to a single-machine infinite bus system (SIBS) and a power system simulator at the Korea Electrotechnology Research Institute. The FPSS displays better control performance than the conventional power system stabilizer (CPSS) for a three-phase fault in heavy load, which is used when tuning FPSS. To show the robustness of the FPSS, it is applied with disturbances such as change of mechanical torque and three-phase fault in nominal and heavy load, etc. The FPSS also demonstrates better robustness than the CPSS. Experimental results indicate that the FPSS has good system damping under various disturbances such as one-line to ground faults, line parameter changes, transformer tap changes, etc.

• 대한안전경영과학회지
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• 제12권3호
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• pp.271-281
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• 2010

In an industrial Era, OJT(On-the-Job Training) has been accepted as the field learning. But in a breaking up era, traditional field training needs to change and make an evolutionary model. Also, we need to make evolutionary model for various changing ways and means and need means to maximize the transformation of learning by operating learning organization. In knowledge based society, as people work and learn new knowledge in order to pass the experience knowledge and capabilities, they are not the traditional relationship between trainer and trainee but maximize work and learning, development and performance through several different ways. So, the study about new learning model is needed because the learning is creating the value and makes low cost and high efficiency about the elements of cost and time. We study the evolutionary model, OJF(On-the-Job Facilitating) - new learning methodology - through operating learning organization in S Electronics and its application practices.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권3호
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• pp.621-633
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• 2006

In this paper, we estimate multiple change-points when the data follow the normal distributions in the Bayesian way. Evolutionary Monte Carlo (EMC) algorithm is applied into general Bayesian model with variable-dimension parameters and shows its usefulness and efficiency as a promising tool especially for computational issues. The method is applied to the humidity data of Seoul and the final model is determined based on BIC.

• 기술혁신학회지
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• 제5권2호
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• pp.189-211
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• 2002

The research shows how the technological change of 'Information and Communication Technology' (ICT) is accompanied with the usage change. It aims to provide a better conceptualization with empirical findings about the fact that the technological development of ICT is a convergence process of ICT factors with the usage of ICT moving from a limited coverage toward a general-purpose. The research adapts a descriptive methodology on a historical matter and demonstrates how it can be conducted through analytical description of Input-Output tables (I/O) the over periods. The case is about the UK with sequential I/O during 1970s- 90s.

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권3호
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• pp.1-21
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• 2013

This study attempts to explain the mechanism behind the migration from vertically integrated value chain architecture to an innovation ecosystem consisting of horizontally separated layers in value chain. We first present a comprehensive framework based on the theoretical analysis of the drivers for migration to an innovation ecosystem, which are standard (institution), capability distribution, and transaction costs. The theoretical framework suggests that the migration to an innovation ecosystem is explained by the influence of standard on the evolutionary change of capability distribution and transaction costs. In particular, when the new de-jure standard competes with the de-facto standard, the new de-jure standard has the greatest impact on the distribution capabilities and the transaction costs. Based on this theoretical framework, we analyze the latest SDN (Software Defined Networking) case of the network industry. SDN standard has transformed the industry from a vertically integrated value chain architecture to a horizontally separated one with its influence on the distribution capabilities and the transaction costs in the industry.

• 과학기술학연구
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• 제3권2호
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• pp.61-82
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• 2003

급격한 기술변화와 새로운 산업의 출현과정에서 기업은 현재의 능력을 바탕으로 새로운 능력을 구축하여 환경변화에 적응한다. 기업 능력의 진화과정에 대한 연구는 이러한 과정에서 기업이 가지는 본질과 특성이 산업간 경계를 넘어 어떻게 발생하는지 설명할 수 있으며, 이를 통해 기업이 잠재적인 미래 산업에서 가지는 차별성과 경쟁우위의 근원이 무엇인지 알 수 있다. 본 논문에서는 기존 문헌에 대한 고찰을 통해 새로운 산업에 참여하는 기업의 차별성이 어떤 요소에 의해 발생하고, 각 요소의 영향은 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하는지를 살펴보고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.2060-2073
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• 2022

Cloud Computing permits users to access vast amounts of services of computing power in a virtualized environment. Providing secure services is essential. There are several problems to real-world optimization that are dynamic which means they tend to change over time. For these types of issues, the goal is not always to identify one optimum but to keep continuously adapting to the solution according to the change in the environment. The problem of scheduling in Cloud where new tasks keep coming over time is unique in terms of dynamic optimization problems. Until now, there has been a large majority of research made on the application of various Evolutionary Algorithms (EAs) to address the issues of dynamic optimization, with the focus on the maintenance of population diversity to ensure the flexibility for adapting to the changes in the environment. Generally, trust refers to the confidence or assurance in a set of entities that assure the security of data. In this work, a dynamic optimization technique is proposed to find an optimal trust weights in cloud during scheduling.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.185-198
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• 2018

본 논문은 학교에서 진화론과 함께 지적 설계론도 가르쳐야 한다는 요구가 강해지고 있는 상황에서 그에 대한 판단의 이론적 기초 자료로 활용하기 위한 목적으로 쓰였다. 진화론과 달리 경험적 증거가 거의 없는 지적 설계론이 과학이론이 될 가능성을 검증하기 위해 문헌들을 통해 지능이 무엇인지 밝히고, 그 지능의 흔적이 실제 자연 속에서 발견되고 있는지를 확인해 보았다. 자연에서 지능의 흔적인 '지적 요소'가 경험적으로 발견되면 지적 설계론도 과학이론으로서 인정받게 되어 진화론과 함께 학교 교육의 대상이 될 수 있지만 그렇지 않다면 논쟁할 가치조차 없어지게 된다. 지금까지 지능에 대한 문헌들을 종합한 결과 지능의 정체와 그 흔적을 찾을 수 있었으며, 그 흔적이 사고, 지식, 문명 등 인간으로부터 비롯된 다양한 인위적 산물에서 뿐만 아니라 자연의 모든 현상에서도 발견되고 있음이 확인되었다. 이런 결과를 바탕으로 본 논문은 진화론과 지적 설계론 간의 첨예한 대립과 갈등의 문제를 해결할 방법과 함께 진화론과 지적 설계론이 학교교육의 현장에서 어떻게 다루어져야 되는지에 대한 논의를 제공하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.694-705
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• 2010

진화 프로그래밍은 실수형 최적화 문제에 널리 사용되는 알고리즘으로 돌연변이 연산이 중요한 연산이다. 일반적으로 돌연변이 연산은 확률 분포와 이에 따른 매개변수를 사용하여 변수값을 변화시키는데, 이 때 매개변수 역시 돌연변이 연산의 대상이 됨으로 이를 위한 또 다른 매개변수가 필요하다. 그러나 최적의 매개변수 값은 주어진 문제에 전적으로 의존하기 때문에 매개변수 개수가 많은 경우 매개변수값들에 대한 최적 조합을 찾기 어렵다. 이러한 문제를 부분적으로나마 해결하기 위하여 본 논문에서는 변수의 돌연변이 연산을 위한 매개변수를 자기 적응적 관점에서 이론적으로 추정한 돌연변이 연산을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 코시 확률 분포의 축척 매개변수를 추정하여 돌연변이 연산에 적용함으로 축척 매개변수에 대한 돌연변이 연산이 필요하지 않다는 장점이 있다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용한 실험 결과를 통해 볼 때, 최적값 측면에서는 제안한 알고리즘의 상대적 우수성은 벤치마킹 문제에 의존하였으나 계산 시간 측면에서는 모든 벤치마킹 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 우수하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.673-680
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• 2002

이 논문은 진화 프로그래밍과 개선된 역전파 알고리즘을 이용한 에지 검출 방법을 제안한다. 진화 프로그래밍은 알고리즘의 성능저하와 계산비용을 고려하여 교차 연산은 수행하지 않고, 선택연산자와 돌연변이 연산자를 사용한다. 개선된 역전파 알고리즘은 학습단계에서 연결강도를 변화시킬 때 이전학습단계의 연결강도를 보조적으로 활용하는 방법이다. 이 개선된 역전파 알고리즘은 학습률 $\alpha$를 작은값으로 설정하기 때문에 각 학습단계에서의 연결강도 변화량이 기존의 방법에 비해 상대적으로 줄어들게 되어 학습이 느려지는 문제점을 해결하였다. 실험결과 학습시간과 검출률에 있어서 GA-BP(GA : Genetic Algorithm BP : Back-Propagation)를 이용한 방법보다 제안한 EP-MBP(EP : Evolutionary Programming, MBP :Momentum Back-Propagation)를 이용하여 학습시킨 방법이 학습시간의 단축과 효율적인 에지 검출 결과를 얻을 수 있었다.