• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권6호
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• pp.2670-2685
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• 2020

Flying ad-hoc networks (FANETs) is a vibrant research area nowadays. This type of network ranges from various military and civilian applications. FANET is formed by micro and macro UAVs. Among many other problems, there are two main issues in FANET. Limited energy and high mobility of FANET nodes effect the flight time and routing directly. Clustering is a remedy to handle these types of problems. In this paper, an efficient clustering technique is proposed to handle routing and energy problems. Transmission range of FANET nodes is dynamically tuned accordingly as per their operational requirement. By optimizing the transmission range packet loss ratio (PLR) is minimized and link quality is improved which leads towards reduced energy consumption. To elect optimal cluster heads (CHs) based on their fitness we use k-means. Selection of optimal CHs reduce the routing overhead and improves energy consumption. Our proposed scheme outclasses the existing state-of-the-art techniques, ACO based CACONET and PSO based CLPSO, in terms of energy consumption and cluster building time.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1364-1373
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• 2004

진화 하드웨어(Evolvable Hardware)는 환경에 적응하여 스스로 구성을 변경할 수 있는 하드웨어로 생산성 향상 및 독창적 회로설계를 위해 최근 널리 연구되고 있다 하지만, 하드웨어의 복잡도가 증가할수록 진화를 위해 탐색해야 하는 해공간의 크기가 기하급수적으로 증가하기 때문에 아직까지 복잡한 하드웨어에 대해서는 좋은 활용방안을 찾지 못하고 있다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 설계를 위하여 복잡한 하드웨어를 모듈별로 나누어 진화시키는 방법을 제시한다. 몇 가지 회로를 기존 회로 진화 설계방식과 제시하는 모듈진화 방식으로 실험하여 비교한 결과 약 50배에서 1,000배까지의 세대절약 효과를 얻을 수 있었으며, 좀더 최적화된 하드웨어를 얻을 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권8호
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• pp.423-431
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• 2000

This paper presents a systematic approach to the input-output data-based fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which the conventional mathematical models may fail to give the satisfying results. To do this, we propose a new method that can yield a successful fuzzy model using a mGA hybrid schemes with a fine-tuning method. We also propose a new coding method fo chromosome for applying the mGA to the structure and parameter identifications of fuzzy model simultaneously. During mGA search, multi-purpose fitness function with a penalty process is proposed and adapted to guarantee the accurate and valid fuzzy modes. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno fuzzy model. The proposed mGA hybrid schemes can coarsely optimize the structure and the parameters of the fuzzy inference system, and then fine tune the identified fuzzy model by using the gradient descent method. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its applications to two nonlinear systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.215-236
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• 2017

Obtaining accurate location information is important in practical applications of wireless sensor networks (WSNs). The distance vector hop (DV-Hop) is a frequently-used range-free localization algorithm in WSNs, but it has low localization accuracy. Moreover, despite various improvements to DV-Hop-based localization algorithms, maintaining a balance between high localization accuracy and good stability and convergence is still a challenge. To overcome these shortcomings, we proposed an improved DV-Hop localization algorithm based on the bat algorithm (IBDV-Hop) for WSNs. The IBDV-Hop algorithm incorporates optimization methods that enhance the accuracy of the average hop distance and fitness function. We also introduce a nonlinear dynamic inertial weight strategy to extend the global search scope and increase the local search accuracy. Moreover, we develop an updated solutions strategy that avoids premature convergence by the IBDV-Hop algorithm. Both theoretical analysis and simulation results show that the IBDV-Hop algorithm achieves higher localization accuracy than the original DV-Hop algorithm and other improved algorithms. The IBDV-Hop algorithm also exhibits good stability, search capability and convergence, and it requires little additional time complexity and energy consumption.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권2호
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• pp.7-10
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• 2009

본 논문은 진화 하드웨어 시스템의 엔진으로 사용하기 위한 유전알고리즘의 하드웨어 구현 및 실험과 분석에 대한 연구이다. 진화 하드웨어는 응용에 따라 동작되어지는 환경에 적응하여 동적이면서 자동적으로 자기의 구조를 바꿀 수 있는 능력을 가진 하드웨어로써 재구성 가능한 하드웨어 부분과 유전알고리즘과 같은 진화 연산을 하는 부분으로 구성 되어 있다. 유전알고리즘은 실시간 응용 부분 등에 있어서 하드웨어로 구현하는 것이 속도 면에서 유리하다. 하드웨어로 처리하는 것이 병렬성, 파이프라인 처리, 그리고 함수 사용 부분 등에 있어 소프트웨어의 단점을 보완하여 이득이 있기 때문이다. 본 논문에서는 유전알고리즘을 하드웨어로 구현하여, 몇 가지 예제에 대하여 실험을 하고 실험 결과를 분석하여 그 구조가 유리함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.123-126
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• 1998

The theoretical foundations of GA are the Schema Theorem and the Building Block Hypothesis. In the Meaning of these foundational concepts, simple genetic algorithm(SGA) allocate more trials to the schemata whose average fitness remains above average. Although SGA does well in many applications as an optimization method, still it does not guarantee the convergence of a global optimum. Therefore as an alternative scheme, there is a growing interest in a co-evolutionary system, where two populations constantly interact and co-evolve in contrast with traditional single population evolutionary algorithms. In this paper, we propose a new design method of an optimal fuzzy logic controller using co-evolutionary concept. In general, it is very difficult to find optimal fuzzy rules by experience when the input and/or output variables are going to increase. So we propose a co-evolutionary method finding optimal fuzzy rules. Our algorithm is that after constructing two population groups m de up of rule vase and its schema, by co-evolving these two populations, we find optimal fuzzy logic controller. By applying the proposed method to a path planning problem of autonomous mobile robots when moving objects exist, we show the validity of the proposed method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.466-468
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• 2002

본 논문은 새로운 무어 머신을 복제하는 진화 하드웨어를 제안하였다. 제안된 진화 하드웨어는 FPGA 상에서 효과적인 파이프라인, 병렬처리와 Handshaking을 구현했다. 유전자 알고리즘은 다양한 응용 분야의 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있으나 긴 계산 시간이 요구되기 때문에 하드웨어 유전자 알고리즘이 최근 관심사가 되고 있다. 기존의 하드웨어 유전자 알고리즘은 고정 길이의 염색체를 사용하지만 제안된 진화 하드웨어는 가변 길이의 염색체를 사용한다. 실험 결과는 제안된 진화 하드웨어가 무어 머신을 복제하는데 있어 적합함을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.27-32
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• 2008

본 논문은 진화 하드웨어 시스템에 적용하기 위해서 유전알고리즘을 하드웨어 기술언어를 사용하여 구현하였다. 진화 하드웨어는 응용에 따라 동작되어지는 환경에 적응하여 동적이면서 자동적으로 자기의 구조를 바꿀 수 있는 능력을 가진 하드웨어를 의미한다. 따라서 정확한 하드웨어 사양이 주어지지 않는 응용에 있어서도 동작을 수행할 수 됐다. 진화 하드웨어는 재구성 가능한 하드웨어 부분과 유전알고리즘과 같은 진화 연산을 하는 부분으로 구성되어 있다. 유전알고리즘을 소프트웨어로 구현하는 것 보다 실시간 응용 부분 등에 있어서 하드웨어로 유전알고리즘을 구현하는 것이 유리하다. 하드웨어로 처리하는 것이 병렬성, 파이프라인 처리, 그리고 함수 사용 부분 등에 있어 소프트웨어의 단점을 보완하여 속도 면에서 이득이 있기 때문이다. 논문에서는 진화 하드웨어를 임베디드 시스템으로 구현하기 위하여 유전알고리즘을 하드웨어로 구현하였고, 몇 가지 예제에 대하여 검증을 수행하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권3호
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• pp.133-144
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• 2000

Genetic Algorithm(GA) has been known as a method of solving large-scaled optimization problems with complex constraints in various applications. Since a major drawback of the GA is that it needs a long computation time, the hardware implementations of Genetic Algorithm Processors(GAP) are focused on in recent studies. In this paper, a hardware-oriented GA was proposed in order to save the hardware resources and to reduce the execution time of GAP. Based on steady-state model among continuos generation model, the proposed GA used modified tournament selection, as well as special survival condition, with replaced whenever the offspring's fitness is better than worse-fit parent's. The proposed algorithm shows more than 30% in convergence speed over the conventional algorithm in simulation. Finally, by employing the efficient pipeline parallelization and handshaking protocol in proposed GAP, above 30% of the computation speed-up can be achieved over survival-based GA which runs one million crossovers per second (1㎒), when device speed and size of application are taken into account on prototype. It would be used for high speed processing such of central processor of evolvable hardware, robot control and many optimization problems.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.718-723
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• 2002

본 논문은 무어 머신을 복제하는 새로운 진화 하드웨어를 제안하였다. 제안된 진화 하드웨어는 FPGA 상에서 효과적인 파이프라인, 병렬처리와 Handshaking을 구현했다. 유전자 알고리즘은 다양한 응용 분야의 NP 문제를 해결하는 방법으로 알려져 있으나 긴 계산 시간이 요구되기 때문에 하드웨어 유전자 알고리즘이 최근 관심사가 되고 있다. 기존의 하드웨어 유전자 알고리즘은 고정 길이의 염색체를 사용하지만 제안된 진화 하드웨어는 가변 길이의 염색체를 사용한다. 실험 결과는 제안된 진화 하드웨어가 무어 머신을 복제하는데 있어 적합함을 알 수 있다.