• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1952-1954
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• 2001

In this paper, we propose the neuro-fuzzy modeling method using VmGA (Virus messy Genetic Algorithm) for the complex nonlinear system. VmGA has more effective and adaptive structure than sGA. in this paper, we suggest a new coding method for applying the model's input and output data to the optimal number of rules in fuzzy models and the structure and parameter identification of membership functions simultaneously. The proposed method realizes the optimal fuzzy inference system using the learning ability of neural network. For fine-tune of parameters identified by VmGA, back- propagation algorithm is used for optimizing the parameter of fuzzy set. The proposed fuzzy modeling method is applied to a nonlinear system to prove the superiority of the proposed approach through comparing with ANFIS.

• Earthquakes and Structures
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• 제22권4호
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• pp.421-430
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• 2022

This paper addresses the stochastic control problem of robots within the framework of parameter uncertainty and uncertain noise covariance. First of all, an open circle deterministic trajectory optimization issue is explained without knowing the unequivocal type of the dynamical framework. Then, a Linear Quadratic Gaussian (LQG) controller is intended for the ostensible trajectory-dependent linearized framework, to such an extent that robust hereditary NN robotic controller made out of the Kalman filter and the fuzzy controller is blended to ensure the asymptotic stability of the non-continuous controlled frameworks. Applicability and performance of the proposed algorithm shown through simulation results in the complex systems which are demonstrate the feasible to improve the performance by the proposed approach.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.4776-4798
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• 2015

The location selection of virtual machines in distributed cloud is difficult because of the physical resource distribution, allocation of multi-dimensional resources, and resource unit cost. In this study, we propose a multi-object virtual machine location selection algorithm (MOVMLSA) based on group information, doubly linked list structure and genetic algorithm. On the basis of the collaboration of multi-dimensional resources, a fitness function is designed using fuzzy logic control parameters, which can be used to optimize search space solutions. In the location selection process, an orderly information code based on group and resource information can be generated by adopting the memory mechanism of biological immune systems. This approach, along with the dominant elite strategy, enables the updating of the population. The tournament selection method is used to optimize the operator mechanisms of the single-point crossover and X-point mutation during the population selection. Such a method can be used to obtain an optimal solution for the rapid location selection of virtual machines. Experimental results show that the proposed algorithm is effective in reducing the number of used physical machines and in improving the resource utilization of physical machines. The algorithm improves the utilization degree of multi-dimensional resource synergy and reduces the comprehensive unit cost of resources.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1418-1426
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• 2009

주어진 배경 이미지로부터 전경 객체를 분리하는 것을 목표로 하는 배경 차분화 기법에 관한 많은 연구가 있어 왔다. 최근에 발표된 몇 가지 통계 기반 배경 차분화 기법들은 동적인 환경에서 동작할 수 있을 정도로 안정된 성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 그러나 이들 기법은 일반적으로 매우 많은 계산 자원을 요구하며, 객체의 명확한 윤곽을 획득하는데 있어서는 아직 어려움이 있다. 본 논문에서는 점진적으로 변화하는 배경을 모델링하기 위해 복잡한 통계 기법을 적용하는 대신 간단한 이동-평균 기법을 사용한다. 또한 픽셀별로 할당되는 다중의 임계치 대신 유전자 학습에 의해 최적화되는 하나의 전역적 임계치를 사용한다. 유전자 학습을 위해 새로운 적합도 함수를 정의하여 학습하고 이를 이용하여 이미지의 분할 결과들을 평가한다. 본 논문의 시스템은 웹 카메라가 장착된 개인용 컴퓨터에서 구현하였으며, 실사 이미지들에 대한 실험 결과에 의하면 기존의 가우시안 믹스쳐 방식보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권5호
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• pp.29-44
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• 2000

진화연산 분야에서 연산자 확률을 조정하는 것은 주 연구분야 중 하나이다. 그 이유는 적당한 연산자 확률을 설정하는 것이 매우 지루하고 어려울 뿐만 아니라 유전자 알고리즘의 성능향상에 매우 중요하기 때문이다. 많은 연구자들이 연산자 확률을 설정하거나 조절하는 여러가지 알고리즘을 소개했다. 그러나, 실험결과는 그리 만족할 만한 것이 아니었다. 더군다나, Tuson은 그의 논문에서 “연산자 조정은 반드시 좋은 것만은 아니다”라고 주장하였다［¹²］. 본 논문에서 우리는 유전자 알고리즘에서 연산자 확률을 자율조정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 4개의 함수와 한 개의 조합최적화 문제에 적용하여 테스트하고 일정한 유전자 확률을 갖는 단순 유전자 알고리즘과 Srinivas［³］가 제안한 알고리즘과 비교하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다른 방법보다 상당히 우수함을 보였다. 이전의 방법과 비교해 볼 때 제안한 알고리즘은 계산량이 적고 연산자 확률을 진화시키기 위한 새로운 연산없이 상호 진화하며 진화를 위한 새로운 파라메터가 필요없는 등의 3가지 장점을 갖고 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권5호
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• pp.18-24
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• 2003

많은 공학 시스템은 여러 개의 해석모듈들이 다양한 데이터의 입출력 관걔로 연관된 형태로 모델링 된다. 이와 같은 복잡한 하나의 시스템을 몇 개의 시스템으로 나누어 해석 및 다분야통합최적설계를 수행하면 계산소요시간 및 병렬처리 측면에서 효율적인 것으로 알려져 있다. 따라서 전체 시스템을 몇 개의 하부시스템으로 분해하는 방법에 대한 연구가 진행되어 왔으나 하부시스템 간의 계산소요시간 분배에 대한 고려가 없이 설계자가 임의로 하부시스템의 크기를 자동으로 결정하도록 하였다. 이를 위하여 적응분해기법은 유전알고리듬을 사용하였고, 기존의 병렬분해기법에서 사용된 염색체에 시스템분해 위치를 나타내는 정보를 추가한 확장염색체를 제안하여 병렬처리에 적합한 시스템분해기법을 구현하였다. 그리고, 항공기 설계 문제와 헬기 설계 문제에 적응분해기법을 적용하여 개발된 알고리듬의 효율성을 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제62권11호
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• pp.1511-1519
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• 2013

This paper proposes the allocation method for capacitor-reactor banks in a distribution system with dispersed generators to reduce the installation costs, the maintenance costs and minimize the loss of electrical energy. The expected lifetime and maintenance period of devices with moving parts depends on the total number of operations, which affects the replacement and maintenance period for aging equipment under a limited budget. In this paper, the expected device lifetimes and the maintenance period are included in the formulation, and the optimal operation status of the devices is determined using a genetic algorithm. The optimal numbers and locations for capacitor-reactor banks are determined based on the optimal operation status. Simulation results in a 69-bus distribution system with the dispersed generator show that the proposed technique performs better than conventional methods.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권4호
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• pp.43-50
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 적응적 특징 가중치 방식과 클래스별로 적용된 KNN(Nearest -Neighbor) 규칙을 이용한 새로운 패턴 인식 시스템을 제안한다. 패턴 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여, 새로운 연산자를 갖는 유전자 알고리즘으로 가중치의 중간값을 결정함으로써 과잉 맞춤(overfitting)을 피하면서, 데이터의 분포에 따라 적절한 특징의 가중치를 찾는 새로운 특징 가중치 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 방법은 각각의 클래스를 가장 잘 표현하는 특징 공간들을 개별적으로 찾는다. KNN분류기는 클래스별로 찾은 특징 공간들을 이용하여 클래스에 따라 특징 공간을 변화시켜 미지 패턴의 클래스를 예측한다. 제안된 알고리즘은 Concordia대학의 handwritten numeral database에 적용시켜 그 성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 2003

A new interacting multiple model (IMM) method using genetic algorithm (GA)-based intelligent input estimation(IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The GA is utilized to optimize a fuzzy system fur a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 학술대회 논문집 전문대학교육위원
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• pp.115-121
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• 2000

본 논문에서는 진화연산 중에서 해의 다양성과 수렴속도면에서 좋은 성능을 나타내는 실수형 유전알고리즘과 신경회로망을 이용한 적응 퍼지제어기를 설계하였다. 실수형 유전알고리즘을 이용하여 퍼지제어기의 입 출력 이득과 실시간으로 퍼지제어기의 입 출력이득을 적응적으로 변경하는 신경회로망의 가중치를 튜닝하였다. 제안한 방법의 유용성을 평가하기 위해 시지연을 갖는 제어시스템[14]에 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안한 적응 퍼지제어기가 기존의 퍼지제어기보다 오버슈트, 정정시간, 상승시간면에서 더 우수한 제어성능을 나타내었다.