• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.85-92
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• 2005

본 논문에서는 변형된 돌연변이 연산자를 적용한 대화형 유전자 알고리즘을 사용해서 웹-기반 학습 콘텐츠를 개발하였다. 대화형 유전자 알고리즘은 주로 상호 교환(reciprocal exchange) 돌연변이를 사용한다. 그러나 본 논문에서는 학습자의 학습 효과를 높이기 위해 돌연변이 연산자를 변형하였다. 그리고, 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 웹 기반 학습 콘텐츠는 동적인 학습 내용과 실시간 테스트 시스템을 제공한다. 특히 학습자가 자신의 특성과 흥미에 따라 대화형 유전자 알고리즘을 수행하면서 효율적인 학습 환경과 콘텐츠 배열 순서를 선택할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.479-484
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• 1998

As technology in a computer hardware and software advances, efficient information retrieval from multimedia database gets highly demanded. Recently, it has been actively exploited to retrieve information based on the stored contents. However, most of the methods emphasize on the points which are far from human intuition or emotion. In order to overcome this shortcoming , this paper attempts to apply interactive genetic algorithm to content-based image retrieval. A preliminary result with subjective test shows the usefulness of this approach.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.665-672
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• 2002

This paper deals with the human-interactive actions of a quadruped robot by using Genetic Algorithm. In case we have to work out the designed plan under the special environments, our robot will be required to have walking capability, and patterns with legs, which are designed like gaits of insect, dog and human. Our quadruped robot (called SERO) is capable of not only the basic actions operated with sensors and actuators but also the various advanced actions including walking trajectories, which are generated by Genetic Algorithm. In this paper, the body and the controller structures are proposed and kinematics analysis are performed. All of the suggested motions of SERO are generated by PC simulation and implemented in real environment successfully.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.443-448
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• 2009

본 논문에서는 필터링 기반으로 한 이미지 만화화를 위한 파라미터 조절을 위해 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 시스템을 제안한다. 만화화의 스타일은 사람마다 주관적이고, 비전문가가 파라미터를 직접 조절하는 데에는 시그널 프로세싱에 대한 이해가 요구되므로 쉽지 않은 일이다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자에게 직접 평가함수를 받고 사용자가 원하는 방향으로 해를 찾아주는 대화형 유전자 알고리즘 기법을 이용하는 인터페이스 기술을 제안한다. 이 방법을 이용하면 비전문적인 사용자도 원하는 스타일의 만화화를 생성하는 파라미터를 비교적 빠른 시간 안에 설정해 줄 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.167-173
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• 2002

In this paper, we propose an interactive genetic algorithm (IGA) to implement an automated 2D avatar synthesis. The IGA technique is capable of expressing user's personality in the avatar synthesis by using the user's response as a candidate for the fitness value. Our suggested IGA method is applied to creating avatars automatically. Unlike the previous works, we introduce the concepts of 'hidden population', as well as 'primitive avatar' and 'simplified genotype', which are used to overcome the shortcomings of IGA such as human fatigue or reliability, and reasonable rates of convergence with a less number of iterations. The procedure of designing avatar models consists of two steps. The first step is to detect the facial feature points and the second step is to create the subjectively optimal avatars with diversity by embedding user's preference, intuition, emotion, psychological aspects, or a more general term, KANSEI. Finally, the combined processes result in human-friendly avatars in terms of both genetic optimality and interactive GUI with reliability.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.399-401
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• 2012

최근의 게임들은 비용에 비해 완성도가 떨어지고 플레이 타임이 짧아졌다. 이러한 문제의 해결책 중에 하나로 게이머들은 Mod를 제작하여 그들의 욕구를 충족시켰고 이는 게임의 수명을 연장하는 길로 이어진다. 하지만 Mod의 제작은 전문 지식과 능력이 요구되기에 일부 유저만이 가능했고, 그것도 대부분이 게임의 수정에 관대한 게임들 뿐이어서 대부분의 유저들은 그저 다른 사람들이 만들어 놓은 Mod를 즐기는 단계있을 뿐이었다. 본 논문에서는 게임 Mod를 구성하는 많은 부분 중 게임의 오브젝트, 특히 배경건물에 집중하여 L-system을 이용해 building footprint를 성장시킨 뒤, 3차원 공간좌표로 변환하는 방법과 이렇게 나온 건물 오브젝트들을 Interactive Genetic Algorithm을 이용해 유저가 원하는 형태를 얻을 수 있도록 하였다. 또 이 모든 것을 웹상으로 구현하여 다른 사람들과 공유할 수 있는 것은 물론, 오픈 소스 레이싱 게임인 TORCS에 실제로 적용한 결과를 보여주어 비전문가들도 특별한 도구 없이 기본 웹브라우저만으로도 게임 오브젝트를 생성할 수 있는 기법에 대해 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.482-487
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• 2002

본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화 연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. IGA는 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 IGA가 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 'hidden population' , 'primitive avatar' , 'simplified genotype' 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다. 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.267-275
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• 2004

인공생명기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 개체 생성을 위하여 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 꽃을 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 생성하고, 이를 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 자연스러운 꽃을 자동으로 생성하게 하였다. 실험결과 감성적인 평가로 자연스러운 모양의 꽃이 생성됨을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권6호
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• pp.514-528
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• 2004

본 논문에서는 감성에 기반한 장면단위 비디오 검색방법을 제안한다 먼저 특정 줄거리를 담은 장면 비디오 클립에서 급진적/점진적 샷 경계 검출 후. "평균 색상 히스토그램", "평균 자기", "평균 에지 히스토그램", "평균 샷 시간", "점진적 샷 변화율"의 5가지 특징을 추출하고, 이 특징과 사람이 막연하게 가지고 있는 감성공간과의 매핑을 대화형 유전자 알고리즘(IGA, Interactive Genetic Algorithm)을 통하여 실현한다. 제안된 검색 알고리즘은 초기 모집단 비디오들에 대해 찾고자 하는 감성을 내포하고 있는 비디오를 선택하면 선택된 비디오들에서 추출된 특징 벡터를 염색체로 간주하고 이에 대해 교차연산(crossover)을 적용한다. 다음에 새롭게 생성된 염색체들과 특징벡터로 색인된 데이타베이스 비디오들간에 유사도 함수에 의해 가장 유사한 비디오들을 검색하여 다음 세대의 집단으로 제시한다. 이와 같은 과정을 여러 세대에 걸쳐서 실행하여 사용자가 가지고 있는 감성을 내포하는 비디오 집단들을 얻게 된다 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해, 300개의 광고 비디오 클립들에 대해 "action", "excitement", "suspense", "quietness", "relaxation", "happiness" 의 감성을 가진 비디오를 검색한 결과 평균 70%의 만족도를 얻을 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권4호
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• pp.282-287
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• 2006

This paper presents an original feature selection method for Emotion Recognition which includes many original elements. Feature selection has some merits regarding pattern recognition performance. Thus, we developed a method called thee 'Interactive Feature Selection' and the results (selected features) of the IFS were applied to an emotion recognition system (ERS), which was also implemented in this research. The innovative feature selection method was based on a Reinforcement Learning Algorithm and since it required responses from human users, it was denoted an 'Interactive Feature Selection'. By performing an IFS, we were able to obtain three top features and apply them to the ERS. Comparing those results from a random selection and Sequential Forward Selection (SFS) and Genetic Algorithm Feature Selection (GAFS), we verified that the top three features were better than the randomly selected feature set.