• 천문학회보
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• 제38권1호
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• pp.50.2-50.2
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• 2013

In the process of star formation, the density and temperature of associated material, which are the physical conditions for the molecular chemistry, vary dramatically. As a result, the connection between physical and chemical conditions has been used to trace the evolutionary stages in star formation. One chemical tracer for the physical conditions in star forming material is the [HCN]/[HNC] abundance ratio since the ratio strongly depends on the kinetic temperature in molecular clouds. Here we investigate the [HCN]/[HNC] abundance ratios in objects related to the massive star formation. For the investigation, we carried out $H^{13}CN$ and $HN^{13}C$ line observation toward objects in three different evolutionary stages of massive star formation: Infrared dark clouds (IRDCs), High-mass protostellar object (HMPOs), and Ultra-compact HII regions (UCHIIs). According to our observational results, both $H^{13}CN$ and $HN^{13}C$ lines have been detected toward 19 IRDCs, 25 HMPOs, and 31 UCHIIs. We will discuss about the [HCN]/[HNC] abundance ratios in different evolutionary stages of massive star formation and associate the results with the physical conditions of the targets.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.256-263
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• 1998

Among process synthesis problems, the heat exchanger network (HEN) has been subjected to the most concentrated effort because this kind of problems was well defined for solving it and 20-30% energy savings could be realized in the present chemical processes. In this paper, we use an evolutionary approach for HEN synthesis because this approach can overcome the local optimum and combine some heuristic rules. The basic evolutionary approach is composed of three parts, that is, initialization step, growth step and mutation step, as in the simulated annealing and genetic algorithm. This algorithm uses the ecological rule that a better cell will live and worse cell should decompose after repeated generations. With this basic concept, a new procedure is developed and a more efficient method is proposed to generate initial solutions. Its effectiveness is shown using test examples.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1426-1447
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• 2021

The payoff game between task publishers and users in the mobile crowdsensing environment is a hot topic of research. A optimal payoff selection model based on stochastic evolutionary game is proposed. Firstly, the process of payoff optimization selection is modeled as a task publisher-user stochastic evolutionary game model. Secondly, the low-quality data is identified by the data quality evaluation algorithm, which improves the fitness of perceptual task matching target users, so that task publishers and users can obtain the optimal payoff at the current moment. Finally, by solving the stability strategy and analyzing the stability of the model, the optimal payoff strategy is obtained under different intensity of random interference and different initial state. The simulation results show that, in the aspect of data quality evaluation, compared with BP detection method and SVM detection method, the accuracy of anomaly data detection of the proposed model is improved by 8.1% and 0.5% respectively, and the accuracy of data classification is improved by 59.2% and 32.2% respectively. In the aspect of the optimal payoff strategy selection, it is verified that the proposed model can reasonably select the payoff strategy.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.37-47
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• 1998

본 논문은 진화 연산 알고리즘과 퍼지 로직을 이용하여 고속 열처리 공정기의 웨이퍼 온도를 제어하는 제어기 설계 방법을 제안한다. 전체 제어기는 기준 온도의 정상 상태의 추종을 위한 앞먹임 정적 제어기, 과도 상태의 추종을 위한 앞먹임 동적 제어기, 그리고 온라인 상에서 모델링 오차나 외란을 극복하기 위한 되먹임 오차 제어기로 구성된다. 앞먹임 제어기들은 퍼지 로직을 이용하여 모든 동작점에서 제어 입력을 구해주는 전역적 비선형 제어기로 구성된다. 각 제어기들의 제어 파라미터는 진화 연산 알고리즘을 이용하여 추정되므로 수학적 모델식을 모르는 경우에도 제어기를 설계할 수 있는 장점이 있다. 끝으로 모의 실험을 통하여 제어기의 성능을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.290-299
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• 2009

진화하는 인공신경망은 인공지능분야와 게임 NPC의 지능 설계 분야에서 새롭게 각광을 받고 있다. 하지만 진화하는 인공신경 망을 이용하여 게임 NPC의 지능을 설계할 때 인공신경 망의 구조가 복잡함에 따라 진화와 평가에 필요한 연산량이 크며 또한 적절한 적합도 함수를 설계하지 못하면 지능적인 NPC를 설계할 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 동적 상태 진화 인공신경망을 제안한다. 동적 상태 진화 인공신경망은 전통적인 진화하는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 진화 과정에서 신경망의 신경세포들 사이의 시냅스를 제거(disabled) 하거나 고정(fixed)시키는 방법을 통하여 진화와 평가과정에 소모되는 연산량을 줄이는 알고리즘이다. 본 논문은 Darwin Platform 을 테스트 베드로 축구게임 NPC의 지능 설계를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.51-57
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• 2014

본 논문에서는 M-ary 홀로그래픽 데이터 저장장치에 적용 가능한 진화 연산 알고리즘 기반 적응적 문턱치 검출 기법을 제안한다. 전통적으로 유전 알고리즘은 생명체의 유전자 진화과정에 근간하여 최적 혹은 준최적 문제와 데이터 추정을 위해 사용되는 매우 유용한 기법이다. 본 연구에서는 픽셀 어긋남이 심화되는 2차원 홀로그래픽 채널 환경에서 데이터의 검출 성능을 향상시키기 위해서, 각 데이터 검출 영역의 문턱 값(threshold value)을 유전 알고리즘의 인구 집합(population set)의 해로 간주하여 비트 검출 영역을 적응적으로 선택하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 픽셀 어긋남 현상이 심화된 4-ary 멀티레벨 입력의 홀로그래픽 채널 환경을 고려하고 모의실험을 수행하여 진화 연산의 세대수에 따른 비트오율 성능을 측정한다. 성능평가를 통해 기존의 비트 검출 기법과 비교함으로써 제안 기법의 우수성을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.57-68
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• 2011

본 연구는 새롭게 탄생한 온라인 게임 기업이 시장 성장주기(도입기-성장기-성숙기)에 따라 어떻게 다원화 전략을 행하여 왔는가를 자원기반이론과 진화이론의 관점에서 실증적 사례 분석을 통해 그 역사적 진행 과정을 체계적으로 분석하였다. 초기 온라인 게임 기업들은 진입 조건(장르, 기술력, 이용자특성)에 따라 다른 전략(기술역량기반, 서비스역량기반)을 통해 성장하였다. 이후 성장기에 이들 기업들은 제품 다원화를 위해 자원기반(기술기반전략, 서비스기반전략)에 따라 경로의존적 제휴 전략(보완적, 대체적 제휴)을 수행하여왔다. 그러나 성숙기에 이들 기업들은 기존 경로의존적 전략을 뛰어넘어 이용가능한 모든 자원 역량을 동원하는 통합 전략을 자연적으로 선택함으로서 시장 성장주기에 탄력적으로 적응하였다. 이러한 분석 결과는 진화이론과 자원기반이론을 복합적으로 적용하여 새롭게 탄생한 산업에서 시장의 단계별 성장주기에 따라 온라인 게임 기업의 제휴 전략 패턴이 어떻게 자기조직화 하고 있는지 분석함으로써 새로운 산업적, 정책적, 이론적 모델이 요구되고 있음을 제시하고 있다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제33권3호
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• pp.579-587
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• 2014

In National Curriculum of Science revised in 2007, 'Free Inquiry' was newly introduced to increase student's interest in science and to foster creativity by having students make their own questions and find answers by themselves. The purpose of the study was to analyze characteristics deployed in the processes of elementary school students' free inquiry activities applying a brain-based evolutionary science teaching and learning principles. For this study, 106 the fifth grade students participated, and they performed individually free inquiry activities according to a brain-based evolutionary approach. In order to characterize the diversifying, estimating-evaluating-executing, and extending-applying activities in behavioral domain, the free inquiry diary constructed by the students, observations by the researcher, and interviews with the students were analyzed both quantitatively and qualitatively. The major results of this study were as follows: First, the students preferred basic inquiry process skills and the majority of the students selected observation as a major approach of their inquiry. The reason was found to be that they were accustomed to only typical basic inquiry skills which is frequently presented at textbooks and regular instruction and didn't have appropriate experience for using relevant integrative inquiry skills. Second, most of the methods diversified and selected by the students were confined to descriptive explanation rather than causal one. Third, both of the science attitude and academic achievement were associated with the number of diversified methods and the selection of appropriate method. Based on these findings, implications for supporting domain novices in inquiry learning environments are advanced.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.1-9
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• 2002

진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.