• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1574-1575
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• 2007

"Dynamic Neural Unit"(DNU) based upon the topology of a reverberating circuit in a neuronal pool of the central nervous system. In this thesis, we present a genetic DNU-control scheme for unknown nonlinear systems. Our methodis different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its trainin.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제3권2호
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• pp.116-122
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• 2004

This paper presents a process plan selection model with multiple objectives. The process plans for all parts should be selected under multiple objective environment as follows: (1) minimizing the sum of machine processing and material handling time of all the parts considering realistic shop factors such as production volume, processing time, machine capacity, and capacity of transfer device. (2) balancing the load between machines. A multiple objective mathematical model is proposed and an evolutionary algorithm with the adaptive recombination strategy is developed to solve the model. To illustrate the efficiency of proposed approach, numerical examples are presented. The proposed approach is found to be effective in offering a set of satisfactory Pareto solutions within a satisfactory CPU time in a multiple objective environment.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권1호
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• pp.53-58
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• 2002

In the construction of successful fuzzy models for nonlinear systems, the identification of an optimal fuzzy model system is an important and difficult problem. Traditionally, sGA(simple genetic algorithm) has been used to identify structures and parameters of fuzzy model because it has the ability to search the optimal solution somewhat globally. But SGA optimization process may be the reason of the premature local convergence when the appearance of the superior individual at the population evolution. Therefore, in this paper we propose a new method that can yield a successful fuzzy model using VmGA(virus messy genetic algorithms). The proposed method not only can be the countermeasure of premature convergence through the local information changed in population, but also has more effective and adaptive structure with respect to using changeable length string. In order to demonstrate the superiority and generality of the fuzzy modeling using VmGA, we finally applied the proposed fuzzy modeling methodof a complex nonlinear system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권11호
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• pp.5592-5609
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• 2017

JPEG steganography detection is an active research topic in the field of information hiding due to the wide use of JPEG image in social network, image-sharing websites, and Internet communication, etc. In this paper, a new steganalysis method for content-adaptive JPEG steganography is proposed by integrating the evolutionary feature selection and classifier ensemble selection. First, the whole framework of the proposed steganalysis method is presented and then the characteristic of the proposed method is analyzed. Second, the feature selection method based on genetic algorithm is given and the implement process is described in detail. Third, the method of classifier ensemble selection is proposed based on Pareto evolutionary optimization. The experimental results indicate the proposed steganalysis method can achieve a competitive detection performance by compared with the state-of-the-art steganalysis methods when used for the detection of the latest content-adaptive JPEG steganography algorithms.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.844-846
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• 1998

In this study, an adaptive evolutionary computation(AEC), which uses adaptively a genetic algorithm having global searching capability and an evolution strategy having local searching capability with different methodologies, is suggested. This paper develops AEC for solving ELD problem with piecewise quadratic cost function. Numerical results show that the proposed AEC can provide accurate dispatch solutions within reasonable time for the ELD problem with piecewise quadratic cost function.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1118-1120
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• 1998

In this study, an adaptive evolutionary computation (AEC), which uses adaptively a genetic algorithm having global searching capability and an evolution strategy having local searching capability with different methodologies, is suggested. We applied the AEC to design of fuzzy logic controllers for a PSS (power system stabilizer). FLCs for PSS controllers are designed for damping the low frequency oscillations caused by disturbances such as tile sudden changes of loads, outages in generators, transmission line faults, etc. The membership functions of FLCs is optimally determined by AEC.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.98-101
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• 2003

본 논문에서는, 패턴 인식시 데이타의 최적의 특성을 구성할 수 있는 새로운 신경망 구조인 적응적 트리맵을 제안한다. 유전 알고리즘을 사용한 적응적 트리맵(adaptive tree map ATM)은 데이터의 특징에 대한 중요도를 유전 알고리즘으로 구성하고, 특징의 우선 순위에 따라 트리구조를 도입하고 데이터의 유사성에 따라 신경망의 뉴런이 분리, 병합 될 수 있다. 패턴인식의 인식률에 영향을 미치는 인자 중에서 가장 중요한 특징은 연구자의 선택에 의하여 사용되거나 무시될 수 있으며, 반복적인 실험을 통하여 적절한 특징을 사용할 수 있으나 최적의 특징은 될 수 없다. 그러나 본 논문에서 제안한 ATM을 이용하면 블랙박스로 구성된 적응적인 시스템을 이용하여 원하는 출력을 얻을 수 있게 된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1372-1377
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• 2013

본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어로써 합성 다층 퍼셉트론에 입각하여 셀룰라 이동 통신에서의 수신된 신호들을 역전파 학습알고리즘을 이용하여 검파하는 것에 대하여 소개하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 공동 간섭과 협대역 간섭의 실제 음색에서 기존에 쓰여진 레이크 수신기보다 더 낮은 비트 오차 확률을 가지는 NNAC(neural network adaptive correlator)에 대하여 분석 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.139-145
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• 2018

아웃리거 시스템은 지진이나 풍하중에 의한 동적 응답을 줄이기 위하여 고층 건물의 횡방향 강성을 증가시키는데 널리 사용되고 있다. 풍하중과 지진하중의 동적 특성은 매우 다르기 때문에 스마트 진동 제어 시스템이 아웃리거 시스템과 함께 사용된다면 두 가지 동적 하중에 대해서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 멀티 해저드 적응형 스마트 구조 제어 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템을 개발하기 위하여 MR 댐퍼를 사용하였다. 수치 해석을 위해 미국에 있는 LA, 찰스턴, 앵커리지의 세 도시에 대한 멀티 해저드 지진하중과 풍하중을 생성하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템의 최적 설계를 위하여 MR 댐퍼 용량에 대한 파라메터 연구를 수행하였다. 유전자 알고리즘으로 최적화된 퍼지 논리 제어기를 이용하여 스마트 제어 알고리즘을 개발하였다. 해석결과를 통하여 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 적응형 스마트 구조제어 시스템이 풍하중과 지진하중의 멀티 해저드에 대해서 우수한 제어성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.45-50
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• 1998

본 연구에서는 입출력 데이터로부터 비선형 다변수 모델을 자동 인식할 수 있는 적응형 Spline모델링(ASMOD : Adaptive Spline Modeling of Observation Data)과 혼합 곡선 근사법(Hybrid curve approximation)을 이용한 3차원 자유 형상 설계방법을 제안하고, 초기 선형 설계 단계에서 횡단면적 곡선(SAC : Sectional Area Curve) 생성 예를 통해 그 응용 가능성을 검토하였다. 즉 실적선의 SAC를 Bspline 근사법(Fitting methdo)과 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)에 의해 정의하여, 조정점(Control points)에 대한 데이터베이스를 구축한다. 구축된 데이터베이스-주요치수와 이들 조정점관의 관계-를 학습 데이터로 하여 ASMOD를 학습시킨후 , SAC결정을 위한 ASMOD 모델링을 구축한다. 다른 선형 특성 곡선들-design waterline curve, bottom tangent line, center profile line-에 대해서도 동일하게 적용하여 ASMOD를 모델링할 수 있으며, 이들 선형 특성 곡선들을 결합하여 초기 선형을 생성한다.