진화 하드웨어(evolvable hardware)는 재구성 가능한 디지털 회로에 진화연산이 적용되어 실시간으로 환경에 적응함으로써 필요한 기능을 자동적으로 구현하는 기술이다. 이는 하드웨어 회로의 자동설계 가능성을 열어 주었지만, 아직 복잡한 회로를 얻기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 진화 하드웨어의 적합도 공간을 분석하여, 다양한 개체가 동시에 진화되는 종분화 기법을 제안하고 그 효율성을 실험적으로 보인다. 또한 종분화 기법으로 얻은 다양한 회로를 분석하여 유용한 부가 기능이 창출될 수 있음을 보인다.
Yu, Jun Myoung;Wang, Dongping;Pierson, Leland S. III;Pierson, Elizabeth A.
The Plant Pathology Journal
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제34권1호
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pp.44-58
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2018
Pseudomonas chlororaphis 30-84 is a biological control agent selected for its ability to suppress diseases caused by fungal pathogens. P. chlororaphis 30-84 produces three phenazines: phenazine-1-carboxylic acid (PCA), 2-hydroxy-phenazine-1-carboxylic acid (2OHPCA) and a small amount of 2-hydroxy-phenazine (2OHPHZ), and these are required for fungal pathogen inhibition and wheat rhizosphere competence. The two, 2-hydroxy derivatives are produced from PCA via the activity of a phenazine-modifying enzyme encoded by phzO. In addition to the seven biosynthetic genes responsible for the production of PCA, many other Pseudomonas strains possess one or more modifying genes, which encode enzymes that act independently or together to convert PCA into other phenazine derivatives. In order to understand the fitness effects of producing different phenazines, we constructed isogenic derivatives of P. chlororaphis 30-84 that differed only in the type of phenazines produced. Altering the type of phenazines produced by P. chlororaphis 30-84 enhanced the spectrum of fungal pathogens inhibited and altered the degree of take-all disease suppression. These strains also differed in their ability to promote extracellular DNA release, which may contribute to the observed differences in the amount of biofilm produced. All derivatives were equally important for survival over repeated plant/harvest cycles, indicating that the type of phenazines produced is less important for persistence in the wheat rhizosphere than whether or not cells produce phenazines. These findings provide a better understanding of the effects of different phenazines on functions important for biological control activity with implications for applications that rely on introduced or native phenazine producing populations.
RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 알고리즘을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 진화 연산 알고리즘을 이용한 Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.
RFID 기술를 이용한 다양한 응용분야에서 잘못된 RFID 리더기의 배치로 인해 리더기간의 간섭이 발생한다. 리더기 간의 간섭은 어떤 리더기가 다른 리더기의 동작에 간섭을 일으키는 신호를 송신하여 태그를 인식하는 것을 방해할 때 발생한다. RFID 시스템에서 리더기의 충돌 문제는 시스템 처리량과 인식의 효율성의 병목현상을 발생 시킨다. 본 논문에서는 RIFD 안테나 배치의 적합도를 높이기 위해서 진화 연산 기법을 이용한 새로운 RFID 리더기 배치 설계 시스템을 제안한다. 먼저, 주위 환경에 민감한 안테나의 전파 특성을 분석하고, 특성 데이터베이스를 구축한다. 그리고, 안테나를 최적으로 배치하기 위한 EA Encoding 기법과 Fitness 기법 및 유전잔 연산자를 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 수행하였으며, 실험 결과, 약 100세대의 진화 연산을 통해 커버율 95.45%, 간섭율 10.29%의 RFID 안테나 배치의 적합도를 달성하였다.
유전 알고리즘에서 개체군은 지역 최적치에 빠질 수 있지만 긴 지속시간이 지난 후에는 여기에서 빠져나을 수 있으며 이러한 현상을 단속평형 (punctuated equilibrium)이라고 한다. 자연계나 컴퓨터 생태계 (computational ecosystems) 에서 관찰되는 단속평형은 확산 방정식 (diffusion equation)으로 잘 설명된다. 본 연구에서는 단순 유전 알고리즘을 이론적으로 분석하여 개체군의 움직임이 확산 방정식으로 표현될 수 있다는 것을 보인다. 또한 적합도 (fitness) 함수를 단위화 (unitation) 함수로 국한하면 이 분석을 더 구체화하여 유전 알고리즘의 주요 변수들이 이 방정식에 나타나도록 할 수 있다. 이 경우 확산 방정식에 대한 이론적 결과를 이용하면 지역 최적치에서 빠져 나오기까지의 지속시간이 개체군의 크기, 1/(돌연변이 확률), 그리고 지역 최적치의 깊이에 대해 지수적으로 증가한다는 것을 알 수 있다. 이러한 이론적 결과는 이중안정 지형 (bistable landscapes)에서의 시뮬레이션 결과와 일치한다.
진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.853-863
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2010
공공측량에서 성과 심사는 표본조사로 이루어지기 때문에 성과심사에서 심사비율은 매우 중요한 요인이다. 현행 성과심사 심사비율은 성과심사 제도 실시 초기에 경험적으로 결정되었기 때문에 이론적인 바탕이 부족하다는 지적과 함께 최근의 심사 여건에 맞도록 심사비율을 개선해야 한다는 의견이 제기되었다. 본 논문에서는 현재 우리나라에서 이루어지고 있는 공공측량 성과심사의 현황을 개략적으로 알아보고 현행 성과 심사 심사비율을 개선하기 위한 이론적 토대로서 성과심사 심사비율과 적합확률, 심사대상 수, 합격 비율의 관계를 살펴본다. 또한 성과심사 심사비율과 심사비용과의 관계를 토의한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권6호
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pp.917-925
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2010
일반적으로 정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 최근에 이를 활용하여 최태훈과 최용석 (2008)은 2006년도 한국여자골프협회(KLPGA) 선수에 대한 기술요인 변수군과 경기성적요인 변수군간의 관련성을 살펴보았고 최태훈 등 (2009)은 테니스 그랜드 슬램대회 선수특성요인과 경기요인에 대한 분석을 하였다. 더군다나 세 변수군 이상의 정준상관분석을 일반화 정준상관분석(generalized canonical correlation analysis)이라 하며 이와 관련하여 허명회 (1999, 6장)는 수량화 플롯을 제안하고있다. 이를 행렬도의 의미에서 일반화 정준상관 행렬도(generalized canonical correlation biplot)라하자. 본 연구에서는 대한 테니스협회(KTA)에 등록된 남자선수들 중 상위50명의 체격요인, 체력요인 및 기초기술요인에 대한 분석을 일반화 정준상관 행렬도를 적용하여 살펴보고 프로크러스티즈 분석을 통하여 전체선수, 상위랭킹과 하위랭킹 선수간의 행렬도 형상비교를 시도 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1765-1794
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2019
Genetic Programming (GP) is an intelligence technique whereby computer programs are encoded as a set of genes which are evolved utilizing a Genetic Algorithm (GA). In other words, the GP employs novel optimization techniques to modify computer programs; imitating the way humans develop programs by progressively re-writing them for solving problems automatically. Trial programs are frequently altered in the search for obtaining superior solutions due to the base is GA. These are evolutionary search techniques inspired by biological evolution such as mutation, reproduction, natural selection, recombination, and survival of the fittest. The power of GAs is being represented by an advancing range of applications; vector processing, quantum computing, VLSI circuit layout, and so on. But one of the most significant uses of GAs is the automatic generation of programs. Technically, the GP solves problems automatically without having to tell the computer specifically how to process it. To meet this requirement, the GP utilizes GAs to a "population" of trial programs, traditionally encoded in memory as tree-structures. Trial programs are estimated using a "fitness function" and the suited solutions picked for re-evaluation and modification such that this sequence is replicated until a "correct" program is generated. GP has represented its power by modifying a simple program for categorizing news stories, executing optical character recognition, medical signal filters, and for target identification, etc. This paper reviews existing literature regarding the GPs and their applications in different scientific fields and aims to provide an easy understanding of various types of GPs for beginners.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권1호
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pp.97-105
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2012
일반화 정준상관 행렬도(generalized canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 세 변수군 이상에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 최근에 이를 활용하여 최태훈과 최용석 (2010)은 2004년 대한테니스협회(KTA)에 등록된 남자선수들 중 상위 50명을 대상으로 세 변수군인 체격요인변수군, 체력요인변수군 그리고 기초기술요인변수군의 상호 연관성을 살펴보았다. 그러나 이들 분석에서 체격요인변수군이 나머지 두 변수군과 독립적이지 못하고 선형적 영향을 미치는 것으로 판단되어 이를 공변량변수군으로 고려하였다. 이와같이 세 변수군에서 한 변수군이 공변량(covariate)으로 영향을 주는 경우 이를 제거한 정준상관분석을 편(partial)정준상관분석이라 하며 이와 관련된 편정준상관 행렬도를 염아림과 최용석 (2011)은 제안하였다. 본 연구에서는 최태훈과 최용석(2010)의 분석에서 체격요인변수군의 영향을 제거하고 체력요인변수군과 기초기술요인변수군의 관계를 살펴보는 편정준상관 행렬도의 활용의 예를 보이고 기존 연구의 일반화 정준상관 행렬도, 편정준상관 행렬도, 정준상관 행렬도의 결과를 서로 비교하고자 한다. 덧붙여 이들 행렬도간의 형상변동 차이를 프로크러스티즈 분석을 활용하여 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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