• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제2권3호
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• pp.353-357
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• 2007

The bearing diagnostics method is presented in this paper using fuzzy inference based on vibration data. Both time-domain and frequency-domain features are used as input data for bearing fault detection. The Adaptive Network based Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Algorithm (GA) have been proposed to select the fuzzy model input and output parameters. Training results give the optimized fuzzy inference system for bearing diagnosis based on measured vibration data. The result is also tested with other sets of bearing data to illustrate the reliability of the chosen model.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.40-42
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• 2003

본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm: GA)의 새로운 병렬화 방법을 제안 하고 있다. 기존의 병렬 유전자 알고리즘(Parallel Genetic Algorithm: PGA)은 전체 개체집단을 부개체집단 (Subpopulation)으로 나누어 해의 가능 영역을 동시에 탐색하는 것이 일반적인 방법인데 반해. 본 논문에서 제안하는 병렬화 방법은 전체 해의 영역을 나누어 각각의 영역에서 독립된 개체집단들이 서로 다른 영역을 탐색하게 하는 방법이다. 이 방법은 두 가지 단계의 병렬 유전자 알고리즘으로 구성된다. 먼저 적응교배 연산자(Adaptive Crossover Operator: ACO)를 이용한 PGA를 통해 지역해에 인접한 범위들로 해의 영역을 나누고, 이렇게 나누어진 각각의 영역들에서 다시 병렬로 GA를 적용시켜 자세하게 탐색하는 방법이다. 첫 번째 수행되는 PGA 단계에서는 탐색 시간을 줄이고 두 번째 PGA 단계에서는 보다 자세한 탐색을 하기 위해 정밀도(Precision)의 조정을 유전자 알고리즘의 병렬화에 적용하였으며. 이를 통해 빠르고 자세한 탐색이 가능한 유전자 알고리즘의 병렬화 방법을 제안하고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.289-291
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• 1998

This paper presents short-term hydro scheduling method for hydrothermal coordination by genetic algorithm. Hydro scheduling problem has many constraints with fixed final reservoir volume. In this paper, the difficult water balance constraints caused by hydraulic coupling satisfied throughout dynamic decoding method. Adaptive penalizing method was also proposed to handle the infeasible solutions that violate various constraints. The effectiveness of proposed method in this paper was examined through the case studies. Further studies for the validation of the hydro scheduling scheme obtained by genetic algorithm will be very appreciated.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1019-1028
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• 2007

본 논문에서는 적응진화알고리즘을 사용한 퍼지 제어기의 설계방법을 제안하였다. 적응진화알고리즘은 전역탐색특성이 우수한 유전알고리즘과 다음세대를 포함하는 해집단에 대해 적응적으로 우수한 국부탐색특성을 가진 진화전략을 사용한다. 재교배 과정에서 유전알고리즘과 진화전략을 위한 해집단의 분배는 적합도에 따라서 적응적으로 결정된다. 적응진화알고리즘은 퍼지제어기의 설계 파라메터인 퍼지변수에 대한 소속함수와 스케일 요소를 결정하는데 사용된다. 제기된 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해서 비선형 특성을 가진 실제 DC 모터 속도제어 시스템을 구성하여 실험하였으며, 실험결과 PD제어기의 경우보다 우수한 속도 제어성능을 가짐을 확인하였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권12호
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• pp.2115-2123
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• 2006

The paper deals with the identification of Pareto optimal solutions using GA based coevolution in the context of multiobjective optimization. Coevolution is a genetic process by which several species work with different types of individuals in parallel. The concept of cooperative coevolution is adopted to compensate for each of single objective optimal solutions during genetic evolution. The present study explores the GA based coevolution, and develops prescribed and adaptive scheduling schemes to reflect design characteristics among single objective optimization. In the paper, non-dominated Pareto optimal solutions are obtained by controlling scheduling schemes and comparing each of single objective optimal solutions. The proposed strategies are subsequently applied to a three-bar planar truss design and an energy preserving flywheel design to support proposed strategies.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1345-1355
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• 2004

송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다 반면에, 수신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 저부하일 때 수신자가 부하를 이전 받기 위해 송신자를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 수신자로부터, 수신자 개시 알고리즘에서는 송신자로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고, 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘을 기반으로 하는 분산 시스템에서의 적응적 부하재분배 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 죽이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전 알고리즘에 의해 결정된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.552-557
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• 2000

본 논문에서는 신경망의 초기 파라미터(가중치, 바이어스) 값을 최적화 시키는 GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation Network) 혼합 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. 입력 영상의 각 픽셀들을 신경망의 입력으로 사용하고 고정 소수점 실수값으로 이루어진 신경망의 초기 파리미터 값은 유전자 알고리즘의 개체로 사용하기 위해 비트 스트링으로 변환한다. 신경망의 오차가 최소가 되는 값을 적합도로 정의한 뒤 새롭게 정의된 적응적 재학습 연산자를 이용하여 이를 평가해 최적의 진환된 신경망을 구성한 뒤 얼굴을 인식하는 실험을 하였다. 실험 결과 학습 수렴 속도의 비교에서는 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 수렴 속도보다 제안된 알고리즘의 수렴 속도가 향상된 결과를 보였고 인식률에서 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 방법보다 2.9% 향상된 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.120-122
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• 2006

The paper concerns the hybrid optimization of fuzzy inference systems that is based on Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithms (HFCGA) and information data granulation. The granulation is realized with the aid of the Hard C-means clustering and HFCGA is a kind of multi-populations of Parallel Genetic Algorithms (PGA), and it is used for structure optimization and parameter identification of fuzzy model. It concerns the fuzzy model-related parameters such as the number of input variables to be used, a collection of specific subset of input variables, the number of membership functions, the order of polynomial, and the apexes of the membership function. In the hybrid optimization process, two general optimization mechanisms are explored. Thestructural optimization is realized via HFCGA and HCM method whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method as well as HFCGA method as well. A comparative analysis demonstrates that the proposed algorithm is superior to the conventional methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.9-21
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• 2004

본 논문은 동영상내의 객체를 자동으로 추출하고 추적할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간 분할과 공간 분할로 이루어진다. 공간 분할은 각 프레임을 정확한 경계를 가진 영역으로 나누고 시간 분할은 각 프레임을 전경 영역과 배경 영역으로 나눈다. 공간 분할은 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 수행된다. 그러나, 일반적인 유전자 알고리즘과는 달리, 염색체는 이전 프레임의 분할 결과로부터 초기화되고, 동적인 객체 부분에 대응하는 불안정 염색체만이 진화연산자에 의해 진화된다. 시간 분할은 두 개의 연속적인 프레임의 밝기 차이에 기반을 둔 적응적 임계치 방법에 의해 수행한다. 얻어진 공간과 시간 분할 결과의 결합을 통해서 객체를 추출하고, 이 객체들은 natural correspondence에 의해 전체 동영상을 통해 정확히 추적된다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 장점을 가진다. 1) 제안된 비디오 분할 방법은 사전 정보를 필요로 하지 않는 자동 동영상 분할 방법이다. 2) 제안된 공간 분할방법은 기존의 유전자 알고리즘보다 해공간의 효율적인 탐색을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 정확한 객체 추적 메커니즘을 포함하고 있는 새로운 진화 알고리즘이다. 이러한 장점들은 제안된 방법이 잘 알려진 동영상과 실제 동영상에 성공적으로 적용됨을 통해 검증된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-8
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• 2009

2D 영상 이미지를 인식하는데 있어서, 테스트 이미지를 입력 받는 카메라의 설치 공간 및 설정 상황에 따라 밝기, 명암, 빛의 방향 등과 같은 인식의 성능에 영향을 끼칠 수 있는 요소들이 매우 많이 존재한다. 본 논문은 카메라가 위치한 환경 상의 최소의 샘플 이미지를 가지고, 그 환경에서 입력되는 영상의 인식 성공률을 높일 수 있는 적응형 얼굴 인식 방법을 제안하고 있다. 제안한 적응형 얼굴 인식은 두 개의 부분으로 구성되어 있는데, 하나는 환경 적응을 하기 위한 부분이고, 다른 하나는 얼굴 인식을 수행하는 부분이다. 전자인 환경 적응 모듈에서는 안정 상태 유전 알고리즘을 사용하여 인식기가 최적의 성능을 낼 수 있는 필터 조합과 필터 파라메터와 특징 벡터 집합 차원을 결정하고, 후자인 얼굴 인식 모듈에서는 그 결과를 사용하여 얼굴 인식 결과를 확인한다. 얼굴 인식 과정에서 이미지 사이의 유사도를 측정하기 위해서 가보 웨이블릿을 사용하였고, 인식의 결과를 도출하는 과정에서는 k-Nearest Neighbor을 사용하였다. 적응형 얼굴 인식 방법을 테스트 하기위해, 사인 함수의 가중치를 사용한 명암 노이즈, 임펄스 노이즈, 복합 노이즈에 관하여 각각 실험을 하였고, 진화 후에는 일반적으로 발생할 수 있는 노이즈에 대한 급격한 인식률 저하를 방지할 수 있음을 확인하였다.