• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권4호
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• pp.58-66
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• 2006

본 논문에서는 설계자가 원하는 주파수 특성을 갖는 FSS(Frequency Selective Surface)를 자동으로 설계해주는 시스템을 개발하고 실제 적용한 예를 기술한다. 설계 시스템은 전자파 산란 해석이론, 실제 제작한 FSS들의 특성을 측정하여 구축된 DB, 그리고 유전 알고리즘을 이용해서 설계자가 기대하는 특성을 가진 FSS의 설계 요소들을 제시한다. 설계 시스템은 첫 단계로 설계자가 요구한 특성과 가장 유사한 특성을 갖는 FSS 파라미터들을 DB로부터 구하고, 두 번째 단계로 이 파라미터들로부터 초기 개체들을 구성하여 유전학적 진화를 통해 설계자가 요구한 특성을 갖는 FSS 설계 파라미터가 출력되도록 개발되었다. 유전 알고리즘 내에서 사용되는 FSS 해석이론은 실제 제작된 FSS 샘플을 혼 안테나를 사용하여 실제로 측정한 데이터와 비교 분석하여 그 타당성을 검증하였다. 아울러 FSS를 제작하는 과정도 간단히 소개하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권9호
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• pp.53-62
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• 1998

본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합 방법을 제안한다. 스테레오 정합은 2차원 영상으로부터 물체의 3차원 구조를 복원하기 필수적인 과정이다. 제안된 2차원 구조의 염색체는 각 요소가 변이값들로 이루어진다. 이때, 각 염새체의 비용함수는 두 장의 영상의 휘도값의 차이와 변이값의 평활성에 기초하여 구성된다. 또한, 2차원 염색체에서 주변 화소의 변이값에 영향을 받는 교차와 돌연변이 연산자가 제안된다. 이러한 지식 기반의 연산자를 이용함으로써 보다 빠른 수렴성과 안정된 결과를 보장받을 수 있다. 제안된 유전 알고리즘기반의 스테레오 정합 방법을 합성 영상과 실 영상에 적용한 결과. 제안한 방법이 특징값이 너무 많거나 적은 영상, 잡음이 많이 섞인 영상, 또는 반복적인 형태의 영상에 대해서도 좋은 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.912-922
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• 2007

원격교육 시스템의 평가 시스템에서 평가의 공정성을 위하여 매 평가 시 평가지의 난이도를 일정하게 유지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 평가지 생성 알고리즘을 제안한다. 평가지의 각 문항에 대한 난이도가 제출자에 의해서 지정되는 기존의 방법과는 달리 제안한 알고리즘에서는 각 문항의 난이도가 학생들의 평가 결과에 따라 적응적으로 조절되고, 평가지의 평균 난이도를 일정한 수준으로 유지할 수 있다. 제안한 알고리즘에서는 평가지에 동일한 문항이 중복으로 포함되는 것을 배제하고, 이전 평가의 결과를 반영하여 적응적으로 난이도가 조절될 수 있는 새로운 형태의 유전 연산자를 설계하고 구현한다. 그리고 모의실험을 통해 기존의 임의선택 방법과 모의 담금질 방법에 비해 균일한 난이도를 갖는 평가지가 생성될 수 있음을 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권4호
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• pp.75-82
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• 2006

In this paper, we propose an optimal trajectory for biped robots to move up-and-down stairs using a genetic algorithm and a computed-torque control for biped robots to be dynamically stable. First, a Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA) which of operators are composed of reproduction, crossover and mutation is used to minimize the total energy. Constraints are divided into equalities and inequalities: Equality constraints consist of a position condition at the start and end of a step period and repeatability conditions related to each joint angle and angular velocity. Inequality constraints include collision avoidance conditions of a swing leg at the face and edge of a stair, knee joint conditions with respect to the avoidance of the kinematic singularity, and the zero moment point condition with respect to the stability into the going direction. In order to approximate a gait, each joint angle trajectory is defined as a 4-th order polynomial of which coefficients are chromosomes. The effectiveness of the proposed optimal trajectory is shown in computer simulations with a 6-dof biped robot that consists of seven links in the sagittal plane. The trajectory is more efficient than that generated by the modified GCIPM. And various trajectories generated by the proposed GA method are analyzed in a viewpoint of the consumption energy: walking on even ground, ascending stairs, and descending stairs.

• 한국세라믹학회지
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• 제48권6호
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• pp.493-498
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• 2011

Optimal atomic configurations in a nanoparticle were predicted by genetic algorithm. A truncated octahedron with a fixed composition of 1 : 1 was investigated as a model system. A Python code for genetic algorithm linked with a molecular dynamics method was developed. Various operators were implemented to accelerate the optimization of atomic configuration for a given composition and a given morphology of a nanoparticle. The combination of random mix as a crossover operator and total_inversion as a mutation operator showed the most stable structure within the shortest calculation time. Pt-Ag core-shell structure was predicted as the most stable structure for a nanoparticle of approximately 4 nm in diameter. The calculation results in this study led to successful prediction of the atomic configuration of nanoparticle, the size of which is comparable to that of practical nanoparticls for the application to the nanocatalyst.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권1호
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• pp.15-24
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• 2003

본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 클러스터 노드 할당 시스템에 대한 최적화 모델을 제시한다. 분산 파일 시스템 구조를 지닌 제시 모델에서는 시간에 따른 시스템의 역동적인 움직임을 면밀하게 고려하여 클러스터 노드 할당 세트가 타당한지를 조사하는 클러스터 모니터 노드의 기능이 주어진다. 노드 할당 시스템의 클러스터 모니터 노드는 병렬 모듈들을 클러스터 노드들에 분산시키면서 유전 알고리즘을 이용하여 좋은 할당 솔루션을 제공한다. 실험적 연구의 일환으로 코딩 기법, 교배, 돌연변이, 개체집단 크기 같은 다양한 유전 인자 파라미터와 노드 모듈개수에 따른 솔루션 품질 및 계산 시간에 관한 비교 실험 결과를 발표한다.

• ETRI Journal
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• 제43권2호
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• pp.260-271
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• 2021

This paper addresses Very large-scale integration (VLSI) placement optimization, which is important because of the rapid development of VLSI design technologies. The goal of this study is to develop a hybrid algorithm for VLSI placement. The proposed algorithm includes a sequential combination of a genetic algorithm and an evolutionary algorithm. It is commonly known that local search algorithms, such as random forest, hill climbing, and variable neighborhoods, can be effectively applied to NP-hard problem-solving. They provide improved solutions, which are obtained after a global search. The scientific novelty of this research is based on the development of systems, principles, and methods for creating a hybrid (combined) placement algorithm. The principal difference in the proposed algorithm is that it obtains a set of alternative solutions in parallel and then selects the best one. Nonstandard genetic operators, based on problem knowledge, are used in the proposed algorithm. An investigational study shows an objective-function improvement of 13%. The time complexity of the hybrid placement algorithm is O(N2).

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.570-576
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• 2004

열의 수가 수십만에 이르는 대규모 maximal covering 문제(MCP)를 유전 알고리즘을 통해 해결하는 것에는 한계가 있다. 본 논문에서는 대규모 MCP를 유전알고리즘이 효율적으로 풀 수 있도록 하기 위해 특별히 고안된 교차 연산자와 돌연변이 연산자를 소개한다. 또한, 본 연구에서는 비발현 유전자를 사용하는 새로운 유전 알고리즘을 제시한다. 비발현 유전자는 유전 연산 과정에서 상실될 정보 중 이후의 세대에서 유용할 가능성이 있는 정보를 자손에게 전달하기 위해 보존하는 역할만 할 뿐, 발현되지 않음으로 인해 해의 평가 시에는 반영되지 않는 유전자이다. 비발현 유전자를 사용하는 유전 알고리즘은 집단의 다양성을 유지하는데 유리하여 대규모 MCP를 해결하는데 있어서 보다 효율적으로 탐색을 수행할 수 있다. 현장의 대규모 MCP 데이타로 실험한 결과 비발현 유전자를 가진 유전 알고리즘이 이웃해 탐색 알고리즘인 타부 탐색보다 훨씬 우수한 탐색 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.107-117
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• 2008

민간투자사업의 자본구조는 사업시행자가 출자한 자기자본과 대출금융기관으로부터 조달한 타인자본으로 구성된다. 민간투자사업 기본계획에서는 사업시행자의 최소 자기자본비율을 25%로 규정하고 있으며, 일반적으로 정부와 사업시행자 간의 실시협약을 통하여 자본구조를 결정하게 된다. 그러나 민간투자사업의 자본구조는 사업의 수익률과 재무적 안정성을 결정하는 중요한 기준이기 때문에 자금조달계획 수립 시 자본구조에 따른 수익률의 변동성을 파악하고 적정 수익률과 재무적 안정성을 고려하여 자본구조를 최적화할 필요가 있다. 본 연구는 민간투자사업의 수익률과 재무적 안정성을 동시에 극대화할 수 있도록 자본구조를 최적화하기 위한 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존 민간투자사업들의 자본구조를 고찰하고 민간투자사업 재무모델을 분석하였다. 재무분석을 바탕으로 최적 자본구조를 결정하기 위해 효용함수 개념과 다목적 유전자 알고리즘을 이용한 자본구조 최적화모델을 제시하였다. 제시된 최적화 모델을 인천공항철도 민간투자사업에 적용하여 최적 자본구조를 도출하였고 민감도 분석과 시나리오 분석을 통해 그 활용성을 검증하였다. 사례분석 결과, 최적 자기자본비율은 실시협약에서 결정된 30%보다 낮은 22.3%에서 결정되었으며 이는 자기자본비율을 더 낮추어도 수익률과 재무적 안정성을 유지할 수 있다는 것을 시사한다. 본 연구는 수익률과 재무적 안정성을 동시에 고려하여 최적 자본구조를 결정함으로써 민간투자사업의 사업시행자에 적합한 자본구성과 자금조달을 위한 합리적인 의사판단 기준을 제시하였으며 사업시행자의 수익률 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.61-63
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• 2003

지난 10년 동안 유전 알고리즘은 어렵고 복잡한 다양한 문제들을 해결하기 위한 새로운 방법으로 인식되어왔다. 이러한 유전 알고리즘의 성능은 알고리즘 내에 구현되는 여러 연산자들에 좌우된다. 따라서 많은 연구자들이 새로운 연산자 개발에 관심을 가져 왔었다. 특히, 가장 널리 알려진 조합최적화 문제 중에 하나인 알려진 traveling salesman problem (TSP)의 경우 NP-hard문제로 분류되어 현재까지 이를 해결하기 위한 다양한 유전 연산자들이 개발되어 왔었다. 따라서 본 논문에서는 TSP 문제를 test problem로 이용하여 이를 해결하기 위한 새로운 유전 연산자 특히 교차 (Crossover Operator) 연산자들을 제안하고 기존의 다양한 연산자들과 비교를 통해서 성능을 입증한다.