• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.93-102
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• 2005

제한된 통신 환경 상에서 P2P 어플리케이션에 의해 발생되는 과도한 트래픽은 네트워크 대역폭 문제와 연관된다. 또한 P2P시스템은 피어들의 P2P 오버레이 네트워크에의 연결성이 매우 약한 약결합 시스템으로 검색 단계에서 원하는 자원을 찾는다 하여도 다운로드 단계에서 반드시 그 피어에서 자원을 다운받을 수 있다는 보장이 없다. 이전 검색 알고리즘(1)에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Random Walks 기반의 휴리스틱 피어 선택 기법을 적용하였다. 본 논문에서는 각 피어의 컴퓨팅 파워에 영향 받는 노드 분산율을 개선하기 위해 이전 알고리즘(1) 기반의 적응적 P2P 검색 알고리즘을 제안하였다. 또한 트래픽 양을 줄이기 위해 부가적으로 질의율 기반의 차별적 리플리케이션 기법을 채택했다. 제안한 시스템의 성능 평가 결과 검색의 방향성과 통신 발생의 분포 측면에서 적절한 타협점에서 동작함을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5132-5148
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• 2017

Cyber attacks are evolving commensurate with recent developments in information security technology. Intrusion detection systems collect various types of data from computers and networks to detect security threats and analyze the attack information. The large amount of data examined make the large number of computations and low detection rates problematic. Feature selection is expected to improve the classification performance and provide faster and more cost-effective results. Despite the various feature selection studies conducted for intrusion detection systems, it is difficult to automate feature selection because it is based on the knowledge of security experts. This paper proposes a feature selection technique to overcome the performance problems of intrusion detection systems. Focusing on feature selection, the first phase of the proposed system aims at constructing a feature subset using a sequential forward floating search (SFFS) to downsize the dimension of the variables. The second phase constructs a classification model with the selected feature subset using a random forest classifier (RFC) and evaluates the classification accuracy. Experiments were conducted with the NSL-KDD dataset using SFFS-RF, and the results indicated that feature selection techniques are a necessary preprocessing step to improve the overall system performance in systems that handle large datasets. They also verified that SFFS-RF could be used for data classification. In conclusion, SFFS-RF could be the key to improving the classification model performance in machine learning.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2298-2304
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• 2015

본 논문은 다중 셀 다중입력 단일 출력 (MISO : multiple-input single-output) 하향링크 능동 안테나 시스템 (AAS : active antenna systems)에서 기지국의 수직 각도를 최적화하는 새로운 기법을 제시한다. 본 연구에서는 기존의 전역 탐색 방식 대신 간단하면서 최적의 값에 근사한 알고리듬들을 제안한다. 먼저, random matrix theory의 특성을 반영하여 평균 전송용량에 large system approximation이 적용된 수직적 빔포밍 알고리듬을 소개한다. 다음으로, signal-to-leakage-and-noise ratio (SLNR)을 기반으로 최적화 문제를 간단하게 만드는 수직적 빔포밍 알고리듬을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬들의 성능이 기존의 전역 탐색 알고리듬에 비해 복잡도가 매우 감소됨에도 불구하고 거의 비슷한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.83-91
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• 1995

본 연구에서는 종래에 학습법으로 널리 이용되고 있는 역전파학습법의 문제점으로 지적되어 온 학습에 많은 시간이 걸리는 점과 국소적 최적해에 해가 수렴하여 오차가 충분히 작게 되지 않는 등의 문제점을 해결하기 위해, Hu에 의해 고안된 random tabu 탐색법을 이용하여 신경회로망의 연결강도를 최적화하는 학습알고리즘을 새로이 제안하였다. 그리고 이 방법을 배타적 논리합 문제에 적용하여 기존의 역전파학습법과 학습상수 $, $에 tabu탐색법을 이용한 결과와 비교 검토하여 본 방법이 국소적 최적해에 수렴하지 않고 수렴정도를 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.499-505
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• 2003

이동 무선 통신 시스템을 설계할 때 기지국의 위치는 매우 중요한 파라미터 중 하나이다. 기지국 위치를 설계할 때 여러 가지 복잡한 변수들을 잘 조합하여 코스트가 최소가 되도록 설계해야 한다. 이러한 문제를 해결하는데 필요한 알고리즘이 조합 최적화 알고리즘이며, 지금까지 조합 최적화 기술로 Random Walk, Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm과 같은 전역 최적화 기술이 사용되어 왔다. 본 논문은 이동 통신시스템의 기지국 위치 최적화에 위의 4가지 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘의 결과를 비교 분석하며 알고리즘에 의한 최적화 과정을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1861-1866
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• 2000

본 논문은 인공지능의 한 연구 분야인 다중 제약을 갖든 대학의 시간표 작성 문제를 해결하는 것으로서, 이를 위해 두 강좌 간의 시간 충동 제약과 요일 충동 제약을 동시에 표현 가능하도록 2-유형 에지(edge) 그래프를 정의하였다. 또한 이를 유전자 알고리즘으로 해결하는 방법을 제안하고 무작위 탐색의 효율을 높이기 위해 국부 탐색을 수행하는 방법을 소개하였다. 본 논문에서는 제안된방버버이 실험결과가 무작위 탐새고가비교하여 탐색 비용을 10000번의 반복횟수에서 평균 71% 달한 것으로 나타났다.

• 산업공학
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• 제17권spc호
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• pp.103-110
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• 2004

This paper presents a two-phase method for the vehicle routing problems with time windows(VRPTW). In a supply chain management(SCM) environment, timely distribution is very important problem faced by most industries. The VRPTW is associated with SCM for each customer to be constrained the time of service. In the VRPTW, the objective is to design the least total travel time routes for a fleet of identical capacitated vehicles to service geographically scattered customers with pre-specified service time windows. The proposed approach is based on ant colony optimization(ACO) and improvement heuristic. In the first phase, an insertion based ACO is introduced for the route construction and its solutions is improved by an iterative random local search in the second phase. Experimental results show that the proposed two-phase method obtains very good solutions with respect to total travel time minimization.

• 대한산업공학회지
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• 제30권2호
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• pp.120-129
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• 2004

This paper provides a simple but effective method, cost relaxation to escape from a local optimum of the traveling salesman problem. We would find a better solution if we repeat a local search heuristic at a different initial solution. To find a different initial solution, we use the cost relaxation method relaxing the cost of arcs. We used the Lin-Kernighan algorithm as a local search heuristic. In experimental result, we tested large instances, 30 random instances and 34 real world instances. In real-world instances, we found average 0.17% better above the optimum solution than the Concorde known as the chained Lin-Kernighan. In clustered random instances, we found average 0.9% better above the optimum solution than the Concorde.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 추계학술대회논문집A
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• pp.698-702
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• 2001

This paper presents a combinatorial method to compute the solutions of optimization problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The hybrid algorithm is not only faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. And the enhanced artificial life algorithm is applied to optimum design of high-speed, short journal bearings and the usefuless is verified through this example.