• 한국전자파학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.499-505
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• 2003

이동 무선 통신 시스템을 설계할 때 기지국의 위치는 매우 중요한 파라미터 중 하나이다. 기지국 위치를 설계할 때 여러 가지 복잡한 변수들을 잘 조합하여 코스트가 최소가 되도록 설계해야 한다. 이러한 문제를 해결하는데 필요한 알고리즘이 조합 최적화 알고리즘이며, 지금까지 조합 최적화 기술로 Random Walk, Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm과 같은 전역 최적화 기술이 사용되어 왔다. 본 논문은 이동 통신시스템의 기지국 위치 최적화에 위의 4가지 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘의 결과를 비교 분석하며 알고리즘에 의한 최적화 과정을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.459-462
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• 2004

This paper proposes a genetically inspired adaptive clustering algorithm. The algorithm automatically discovers the actual number of clusters and efficiently performs clustering without unduly compromising cluster purity. Chromosome encoding that ensures the correct number of clusters and cluster purity is discussed. The required fitness function is desisted on the basis of modified similarity criteria and genetic operators. These are incorporated into the proposed adaptive clustering algorithm. Experimental results show the efficiency of the clustering algorithm on synthetic data sets and real world data sets.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.788-798
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• 2000

We can consider the interconnection structure suing WDM from two different levels, physical and virtual topologies. In the virtual topology, various channels on physical links can be established between transmitters and the receivers of the nodes. It is important to design efficient virtual topologies, because they have a benefit of performance improvement in interconnection networks depending on traffic matrices without changing physical topologies. In this paper we suggest a way to design virtual topologies that minimize average packet delays for given traffic matrices using genetic algorithms.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2350-2353
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• 2009

그리드에서 수행할 수 있는 많은 응용들에 대해 그리드시스템은 시스템내 작업들에 대해 낮은 사용율을 보이는 머신에 스케줄링 함으로써 자원 균형 효과를 제공할 수 있다. 각 작업들이 수행되기 위해 서로 통신을 하는 동안 그리드 스케줄러는 통신 트래픽 혹은 통신 거리의 최소화를 고려하여 작업들을 스케줄링 한다. 본 연구에서는 통신 트래픽 혹은 통신 거리를 감안한 부하재분배 알고리즘을 제한한다. 이를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 실험결과에서는 전반적으로 기존의 방법보다 반응시간에서 우수함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.776-779
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• 2009

P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.722-722
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• 2006

• 전기학회논문지
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• 제66권9호
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• pp.1317-1324
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• 2017

These days, a penetration of distributed generation(DG) has increased in power system. Due to increased penetration of DG, a whole system is forced to install the maximum hosting capacity of DG. Therefore analysis between the maximum hosting capacity of DG at the target bus and the whole system is important. If we know the maximum hosting capacity, it will be able to satisfy the demand of system planner and customer. In this paper, we use a genetic algorithm to calculate the hosting capacity with optimization program using Design Analysis Kit for Optimization and Terascale Applications(DAKOTA). To consider a real system, we establish constraints and use IEEE 34 node test system. In addition, through the correlation coefficient between the target bus and the other buses, when capacity of DG at the target bus increases, we analyze which capacity of DG at the other buses will be decreased.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.314-322
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• 2007

본 논문에서는 CR(Cognitive Radio)을 위해 사용자에게 최적의 통신 시스템 구성 변수들을 할당하기 위한 새로운 최적화 알고리즘인 GBNSGA(Goal-Pareto Based Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)를 제안한다. 다중모드 선택적 CR 통신을 위해 사용되는 cognitive 엔진은 Mitola가 제안한 cognition 싸이클의 많은 논리 연산과정이 필요하다는 단점을 보완하기 위하여 일반적으로 유전자 알고리즘 기반의 접근 방식이 사용되고 있다. 본 논문에서는 cognitive 엔진의 효율적인 구동을 위하여 파레토(Pareto) 기반의 최적화 알고리즘인 NSGA(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)와 사용자 서비스의 요구사항을 goal로 설정하는 GP(Goal Programming)을 결합한 새로운 최적화 방법으로 GBNSGA를 제안하였으며, 시뮬레이션 수행을 통해 제안된 알고리즘이 요구사항에 적합한 다양한 해를 제공하고 최적화 수렴속도가 빠르다는 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.203-211
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• 2016

유전자 코드는 바이오 정보 처리에 키 포인트로 인체의 유기적인 조직체이다. 현대 과학에서는 유전자 코드 분자구조의 신비스러운 특성을 체계적으로 설명하고 이해하는데 연구가 집중되고 있다. 본 논문에서는 유전자 시스템을 대칭적으로 해석하는데 중점을 두었고, Jacket 행렬로 무잡음 RNA 유전자 코드를 가장 단순하게 해석했다. 이유는 Jacket 행렬과 RNA는 그 역행렬이 Element (Block)-wise Inverse로 그 역(Inverse)도 자신이란 점과 대칭적 성질, 그리고 Kronecker곱을 갖기 때문이다. 제안된 방법이 유전자 RNA 코돈(Codon : 괘(卦))의 견지에서 Jacket 행렬의 분해를 통해 간단하고 명료함을 보인다.

• 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.