• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-7
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• 2016

차축 감속기와 차륜으로 구성된 고속철도차량 2차 구동장치는 일체형 조립체이지만, 상이한 기술사양으로 인하여 이들의 예방정비 주기는 서로 다르다. 특히, 이들은 완전분해 정비주기에 따라 매번 동시에 탈부착 작업을 수행한다. 따라서 불필요한 완전분해 정비를 감소하고 높은 열차 가용도를 유지하기 위해서는 신뢰성 중심 유지보수 관점에서 예방정비 비용의 최적화가 중요하다. 본 연구에서는 실제 정비이력으로부터 두 구성품들에 대한 결함나무 분석을 수행하고, 각 하부부품들의 치명도를 고려한 수정된 신뢰도를 각각 평가하였다. 두 구성품에 대한 예방 정비비용의 최적화는 기준 신뢰도 및 개선율을 고려한 유전자 알고리즘으로부터 구하였다. 비용의 최적화는 개체의 적합도 함수에 대한 최대값으로부터 얻는다. 유전자 알고리즘에 의한 최적의 완전분해 정비주기는 285만km로서, 기존 방법의 총비용과 비교하여 약 21% 감소하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.650-656
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• 1999

본논문에서는 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 진화전략에 적용하여 진화전략의 수렴성에 대해서 고찰한다. 또한 진화전략의 탐색법으로 랜덤 지역탐색법과 강화 지역 탐색법을 제안한다. 랜덤지역탐색은 미리 정한 일정한 회수의 지역탐색을 랜덤하게 수행하는 것이고 강화 지역탐색은 주어진 범위내에 존재하는 모든개체의 적합도를 평가하여 가장 적합도가 높은 개체 주변을 탐색하는 것이다. 이러한 관점에서 라마르크 진화와 볼드윈 효과를 기본으로 하는 강화 지역탐색은 단순히 랜덤하게 주변개체의 적합도를 탐색하는 것이 아니라 해 공간상에서 적합도가 높아지는 방향으로 지역 탐색을 행함으로써 랜덤 지역탐색에 비해 보다 효과적으로 주변 개체를 탐색할 수 있어 전역적 탐색능력의 향상은 물론 수렴속도의 향상은 가져 올수 있었다. 결과적으로 진화과정에 학습을 도입함으로써 진화만으로 최적해를 탐색할때보다 그성능이 향상됨을 볼 수 있다, 제안한 방법은 다양한 함수최적화 문제에 적용하여 그 시뮬레이션을 통해 학습이 진화에 미치는 영향에 대해서 고찰한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.119-130
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• 2010

본 논문에서 활용한 유전적 알고리즘(GA)은 격자형 인구분포자료를 기반으로 인구추정 모형을 구축하는 데 적용되고 있는 일종의 인구표면모형 중 하나이다. 본 연구는 신도시 개발 등이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 대상지로 하여 격자형 인구분포자료를 구축하고 도시환경변수를 이용해 GA 인구설명 모형을 추정하였다. 분석결과 기반시설, 지역공공서비스시설 등은 이미 동부권내에 공간적으로 균등 분포하는 관계로 설명력이 없는 것으로 나타난 반면 표고, 경사 등의 자연환경변수와 개발촉진 및 규제 관련 용도지역지구 등의 변수에 대해서는 매우 설득력 있는 계수 값들이 도출되었다. 결과적으로 본 연구에서 활용한 GA모형은 적자생존의 유전학적 원리를 기반으로한 매우 직관적이고 학제적인 적정해 탐색 기법 중 하나임을 확인할 수 있었다.

• 한국의류학회지
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• 제35권9호
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• pp.1039-1048
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• 2011

This research develops a basic design structure for scuba diving wetsuits suitable for the shape of Korean men in their 30's as well as enhances the reduction rate for underwater activity. The clothing pressure and fitness tests were performed using four different types of body suits. The usable data of the tests were coded for further statistical analysis that includes one way-ANOVA test and S-N-K Multiple Range Test by using SPSSWIN 17.0. An analysis of the results shows: (1) The results of the clothing pressure test (using a dummy) indicated that the larger the reduction rate, the stronger the clothing pressure gets (with an exception on the knee area). It has great impact on clothing pressure with regards to the different body parts. The different reduction rates should be applied to body parts accordingly. (2) In the case of test subjects, the overall mean values of the clothing pressure were lower than the ones with the dummy (attributable to the cushion function of body skin and muscle as well as the high stretch of the fabric). (3) In evaluating the subjective fit test of four types of body suits, a statistically significant difference was found in the relation between pattern reduction rates and all parts of the body. It was revealed that the reduction rate of 'B' pattern (X: 4%, Y: 3%) was the most suitable pattern and the 'B' pattern scored highest in the motion functional fit test performed by a test subject.

• 한국미생물생명공학회:학술대회논문집
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• 한국미생물생명공학회 2001년도 Proceedings of 2001 International Symposium
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• pp.77-80
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• 2001

A variety of different methods to generate diverse proteins, including random mutagenesis and recombination, are currently available, and most of them accumulate the mutations on the target gene of a protein, whose sequence space remains unchanged. On the other hand, a pool of diverse genes, which is generated by random insertions, deletions, and exchange of the homologous domains with different lengths in the target gene, would present the protein lineages resulting in new fitness landscapes. Here we report a method to generate a pool of protein variants with different sequence spaces by employing green fluorescent protein (GFP) as a model protein. This process, designated functional salvage screen (FSS), comprises the following procedures： a defective GFP template expressing no fluorescence is firstly constructed by genetically disrupting a predetermined region(s) of the protein, and a library of GFP variants is generated from the defective template by incorporating the randomly fragmented genomic DNA from E. coli into the defined region(s) of the target gene, followed by screening of the functionally salvaged, fluorescence-emitting GFPs. Two approaches, sequence-directed and PCR-coupled methods, were attempted to generate the library of GFP variants with new sequences derived from the genomic segments of E. coli. The functionally salvaged GFPs were selected and analyzed in terms of the sequence space and functional property. The results demonstrate that the functional salvage process not only can be a simple and effective method to create protein lineages with new sequence spaces, but also can be useful in elucidating the involvement of a specific region(s) or domain(s) in the structure and function of protein.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2821-2839
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• 2015

Energy consumption by large computing systems has become an important research theme not only because the sources of energy are depleting fast but also due to the environmental concern. Computational grid is a huge distributed computing platform for the applications that require high end computing resources and consume enormous energy to facilitate execution of jobs. The organizations which are offering services for high end computation, are more cautious about energy consumption and taking utmost steps for saving energy. Therefore, this paper proposes a scheduling technique for Minimizing Energy consumption using Adapted Genetic Algorithm (MiE-AGA) for dependent tasks in Computational Grid (CG). In MiE-AGA, fitness function formulation for energy consumption has been mathematically formulated. An adapted genetic algorithm has been developed for minimizing energy consumption with appropriate modifications in each components of original genetic algorithm such as representation of chromosome, crossover, mutation and inversion operations. Pseudo code for MiE-AGA and its components has been developed with appropriate examples. MiE-AGA is simulated using Java based programs integrated with GridSim. Analysis of simulation results in terms of energy consumption, makespan and average utilization of resources clearly reveals that MiE-AGA effectively optimizes energy, makespan and average utilization of resources in CG. Comparative analysis of the optimization performance between MiE-AGA and the state-of-the-arts algorithms: EAMM, HEFT, Min-Min and Max-Min shows the effectiveness of the model.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.129-137
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• 2020

최근 소프트웨어가 다양한 분야에 적용되면서 소프트웨어 규모와 프로그램 코드의 복잡성이 증가하였다. 이에 따라 소프트웨어 버그의 존재가 불가피하게 발생하고, 소프트웨어 유지보수의 비용이 증가하고 있다. 오픈 소스 프로젝트에서는 개발자가 할당 받은 버그 리포트를 해결할 때 많은 디버깅 시간을 소요한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 SeqGAN 알고리즘을 소프트웨어 버그 정정에 적용한다. 자세히는 SeqGAN 알고리즘을 활용하여 프로그램 소스코드를 학습한다. 학습과정에서 공개된 유사 소스코드도 같이 활용한다. 생성된 후보 패치에 대한 적합성을 평가 하기 위해 적합도 함수를 적용하고, 주어진 모든 테스트 케이스를 통과하면 소프트웨어 버그 정정이 되었다고 본다. 제안한 모델의 효율성을 평가하기 위해 베이스라인과 비교하였으며, 제안한 모델이 더 잘 정정하는 것을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권6C호
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• pp.480-486
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• 2008

전송 신호의 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)은 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)의 주된 문제점중의 하나이다. PTS (Partial Transmit Sequences) 기법은 OFDM 신호의 PAPR의 통계를 개선하는 기법이다. 그러나 PTS 기법에서 위상 가중치의 선택을 위한 계산 복잡도는 서브블록의 수에 따라 지수적으로 증가한다. 본 논문에서는 ${\mu}$-GA (micro-Genetic Algorithm) 기반의 위상 가중치 탐색 알고리즘을 적용한 낮은 계산 복잡도를 갖는 PTS 기법을 제안한다. 위상 가중치의 탐색은 랜덤하게 생성한 5 개체의 개체군으로부터 시작한다. 이 중에서 적합도가 가장 큰 엘리트와 토너먼트 선택 방법에 의해 나머지 4 개체를 선택하고 교배 연산을 통해 다음 세대를 구성한다. 만일 생성된 세대가 수렴한다면 엘리트를 제외한 나머지 개체를 다시 랜덤하게 생성한다. 일정 세대 이상 PAPR이 개선되지 않거나 사전에 정해진 최대 세대수까지 진행하면 탐색을 종료한다. 제안하는 PTS 기법의 성능을 평가하기 위해 PAPR의 CCDF (Complementary Cumulative Distribution Function)를 이전의 PTS 기법과 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.375-381
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• 2005

일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.129-137
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• 2012

여왕벌의 생식방식을 모방하여 만든 여왕벌 유전자알고리즘은 유전자알고리즘의 성능을 대폭 향상시켰다. 그러나 여왕벌 유전자알고리즘에서는 여왕벌을 하나만사용하여 진화를 수행함으로서 개체들이 지나치게 해당 여왕벌이 있는 쪽으로 몰리는 문제를 발생하였으며 이는 결국 유전자 알고리즘의 성능저하를 가져왔다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 각 세대에서 가장 적합도가 좋은 여왕벌과 더불어 개체의 적합도가 부모 개체에 비하여 가장 크게 증가한 두 번째 여왕벌을 도입한 다중 여왕벌 진화 알고리즘을 제안한다. 다중 여왕벌을 도입함으로서 개체가 지역 최적해에 빠질 가능성이 줄어들고 지역 최적해에 빠진 경우에도 보다 쉽게 지역 최적해를 빠져나올 수 있게 되어 성능향상이 가능하였다. 4개의 함수최적화 문제에 적용시켜본 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 대부분의 경우에서 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.