• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.905-908
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• 1998

In this paper, we propose an identification method for nonlinear systems. In order to identify the nonlinear system parameters, we are represented the linearization from the nonlinear system, and use a genetic algorithm(GA). The parameters are coded into binary string and searched by GA. The simulation results show the effectiveness of the proposed approach.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제11권1호
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• pp.112-117
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• 2001

A nonconventional yeast strain Y103 capable of degrading several aromatic hydrocarbons was isolated from the wastewater of the Yocheon industrial complex. The strain Y103 was identified as Yarrowia lipolytica on the basis of its unique dimorphic and biochemical characteristics as determined by a Biolog test. Y. lipolytica Y103 was found to degrade phenol and 4-chlorophenol to produce catechol. The catechol then will be further degraded to produce 2-hydroxymuconic semialdehyde via meta-cleavage. These results indicate that strain Y103 degrades 4-chlorophenol, phenol, and catechol through a consecutive reaction to produce 2-hydroxymuconic semialdehyde. The most active degradation of phenol by Y. lipolytica Y103 occurred with a 0.5 mM phenl concentration in an MM2 medium at $30^{\circ}C$ and pH 7.0.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1095-1103
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• 1992

An approach to fuse the fuzzy inference system which is able to deal with imprecise and uncertain information and genetic algorithms which display the excellent robustness in complex optimization problems is presented in this paper. In order to combine genetic algorithms and fuzzy inference engine effectively the new reasoning method is suggested. The efficient identification method of fuzzy rules is proposed through the adjustment of search areas of genetic algorithms. The feasibilty of the proposed approach is evaluated through simulation.

• Journal of Genetic Medicine
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• 제18권1호
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• pp.8-15
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• 2021

Recent genetic advances allow for identification of the genetic etiologies of epilepsy within individual patients earlier and more frequently than ever. Specific targeted treatments have emerged from improvements in understanding of the underlying epileptogenic pathophysiology. These targeted treatment strategies include modifications of ion channels or other cellular receptors and their function, mechanistic target of rapamycin signaling pathways, and substitutive therapies in hereditary metabolic epilepsies. In this review, we explore targeted treatments based on underlying pathophysiologic mechanisms in specific genetic epilepsies.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.221-225
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• 2004

본 논문은 신경 회로망과 유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템 모델링을 다룬다. 비선형 함수의 근사성 때문에 시스템을 식별하고 제어하기 위해서 신경 회로망을 응용한 연구가 실제로 많이 이루어지고 있다. 빠른 응답시간과 최소의 오차를 위해서는 최적구조 신경 회로망을 설계하는 것이 중요하다. 유선 알고리즘은 최근에 단순성과 견고성 때문에 점점 많이 이용되는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 유선알고리즘을 이용하여 신경회로망을 최적화한다. 오차와 응답시간을 최소화하는 신경 회로망 구조를 위해서 유전알고리즘의 유전자로 이진 코딩하여 최적 신경회로망을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 비선형 시스템 식별에 효과적인 것을 입증하고자 한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.82-82
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• 2017

우리나라로 회귀하는 연어는 북태평양에서 서식하는 연어 중 가장 넓은 영역에 분포하고 있으며, 경제적으로 매우 중요한 어류로서 이들의 자원관리를 위한 유전학적 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 베링해와 북태평양 지역은 연어의 주 성장지로서 인접국가에서 산란된 연어들이 혼재되어 있어 국가별 연어의 계군을 구분할 수 있는 유전적 마커 개발 및 적용이 필요하고. 본 연구에서는 각 국가별 연어 집단에 대한 유전적 다양성, 차이점, 구조 및 인구통계학적 연구를 통한 유전학적 특징을 밝히고, 베링해와 북태평양 지역에서 성장하고 있는 연어의 국가별 계군의 분포와 이동 양상을 제시하려 한다.

• 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.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.231-238
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• 2014

건물의 경우, 용도 변경에 따른 중력하중 변화, 시공 단계에 따라 중력하중 변화 등이 구조물 시스템에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 시스템 식별 변수 설정에 있어 기존에 강성만을 변수로 설정한 방법에 추가적으로 질량을 변수로 설정하여 시스템을 식별하는 기법을 제안한다. 계측한 동특성과 FE모델에서 추출한 동특성 간의 차이를 최소화하여 변수를 탐색하게 된다. 최소화 기법으로 변형 유전 알고리즘을 적용하였다. 보다 전역적 해탐색을 위해 변형 유전 알고리즘은 더 넓은 해 탐색 공간에서 해를 찾는다. 철골 보 구조물의 시뮬레이션을 통해 본 연구가 제시한 기법을 검증하였고 변형 유전 알고리즘과 기존의 단순 유전 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한, 강성 식별만을 수행한 기존 연구의 방법과 본 연구가 제시한 기법간의 차이를 비교하였다.

• 한국해양생명과학회지
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• 제2권2호
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• pp.83-89
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• 2017

In abalones, interspecific hybridization has been suggested as a possible means to increase production and desired traits for the industry. In Korea, Haliotis gigantea is considered a species with a larger size and higher temperature tolerance than H. discus hannai. However, H. discus hannai is considered the most valuable and popular fishery resource due to its better acceptance and higher market prices. Thus, viable interspecific hybrids have been produced by artificial inseminating H. gigantea eggs with H. discus hannai sperm. However, the reciprocal hybrid cross was not successful. In this study, the hybridity and the growth and thermal tolerance performance of the interspecific hybrids were examined. A combination of various assays revealed maximum growth occurrence at 21℃ and the higher growth rate in the hybrids than that of H. discus hannai parent. In addition, the growth and survival at high-temperature (28℃) of the hybrids was equivalent to that of the highly tolerant H. gigantea parent, suggesting new possibilities to overcome the mass mortality in H. discus hannai during high temperature periods of summer season in Korea. Furthermore, the induced interspecific hybrid status was confirmed by the presence of species-specific bands for each parental species of the random amplified polymorphic DNA (RAPD) profiles using universal rice primer (URP), which could be used as speciesspecific markers to distinguish the hybrids and their parental species.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.6-8
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• 2005

In this paper, we discuss model identification of nonlinear data using GAs-based Fuzzy Polynomial Neural Networks(GAs-FPNN). Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) is proposed model based Group Method Data Handling(GMDH) and Neural Networks(NNs). Each node of FPNN is expressed Fuzzy Polynomial Neuron(FPN). Network structure of nonlinear data is created using Genetic Algorithms(GAs) of optimal search method. Accordingly, GAs-FPNN have more inflexible than the existing models (in)from structure selecting. The proposed model select and identify its for optimal search of Genetic Algorithms that are no. of input variables, input variable numbers and consequence structures. The GAs-FPNN model is select tuning to input variable number, number of input variable and the last part structure through optimal search of Genetic Algorithms. It is shown that nonlinear data model design using Genetic Algorithms based FPNN is more usefulness and effectiveness than the existing models.