에너지 분산 방법을 이용한 모델 간소화

권기호(Key Ho Kwon),최계근(Keh Kun Choi) 제어로봇시스템학회 1986 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.1 No.10

개체군 변환 유전자 알고리즘의 새로운 수명 할당 방식에 관한 연구

권기호,Kwon, Key-Ho 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, C Vol.c36 No.1

본 논문은 개체군 변환 알고리즘의 새로운 수명할당방식(allocation method)을 제안한다. 이 방법으로 개체군의 크기를 적합도(fitness)에 따라서 조절할 수 있다. 개체군(population)의 크기는 최적해(optimal value) 근처로 갈수록 안정된 상태로 가게 된다. 유전자 코딩에 있어서는 이배체(diploidy) 방식을 사용하였다. 시뮬레이션을 통하여 새로운 수명 할당 방식이 개체군의 크기를 조절할 수 있음을 확인한다. In this paper, we suggest a new lifetime allocation method of genetic algorithm with varying population size. This method can control the size of the population according to the fitness values. The population size is stabilized near the neighbourhood of the optimal value. We used the diploidy method in the coding of the chromosomes. Several simulations confirm that the new allocation method can control the size of the population.

W.L.S. 알고리즘을 사용한 직유전동기 속도의 적응제어

박준,권기호,최계근,Park, Jun,Kwon, Key-Ho,Choi, Kye-Keun 대한전자공학회 1983 전자공학회지 Vol.20 No.5

W.L.S. 알고리즘을 이용한 간접 M. R. L C. 방식으로서 직류전동기의 속도를 마이크로프로세서 M6509를 사용하여 제어하였으며 이를 통하여 W.L.S. 알고리즘의 빠른 수렴속도와 부하변동에 잘 적응하는 특성을 고략하였다. The indirect M.R.A.C. method using the W.L.S. algorithm is applied to the speed control of a D.C. motor on the assumption that the motor is the 1-st order, completely controllable and observable, non-minimum phase plant. By the help of M6809 microprocessor system the experiments are performed with respect to the sinusoidal and square reference input. The results show that the speed of a D.C. motor is well controlled by the indirect M.R.A.C. method using W.L.S, algorithm, and that the W.L.S. algorithm is quite suitable to the time-varying plant.

이중구속 통신망 설계를 위한 다목적 유전 알고리즘

김동일,권기호,Kim, Dong-Il,Kwon, Key-Ho 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.39 No.4

Network topology design is a multiobjective problem with various design components. The components such as cost, message delay and reliability are important to gain the best performance. Recently, Genetic Algorithms(GAs) have been widely used as an optimization method for real-world problems such as combinatorial optimization, network topology design, and so on. This paper proposed a method of Multi-objective GA for Design of the network topology which is to minimize connection cost and message delay time. A common difficulty in multiobjective optimization is the existence of an objective conflict. We used the prufer number and cluster string for encoding, parato elimination method and niche-formation method for the fitness sharing method, and reformation elitism for the prevention of pre-convergence. From the simulation, the proposed method shows that the better candidates of network architecture can be found. 통신망 설계는 다양한 설계 인자들이 고려되는 다목적 함수 문제이다. 특히 망의 구성 비용, 메시지 지연 그리고 신뢰도는 망의 최대 효율을 얻는데 중요한 설계 인자이다. 최근 들어 유전자 알고리즘은 조합최적화 문제, 통신망 설계문제와 같은 현실적 문제를 위한 최적화 기법으로 널리 활용되어 지고 있다. 본 논문은 망의 구성비용과 메시지 지연시간을 최소화 하는 통신망 설계를 위한 다목적 유전 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 다목적 함수의 최적화에서 일반적으로 어려운 목적 함수간의 최적화를 위해 파레토를 이용하였다. 부호화 방법으로 프뤼퍼 숫자와 클러스터링 문자를 사용했고, 적합도 배분방법으로 파레토 순위할당 제거방법과 생태적 적소형태(niche-formation)방법을 사용하였으며, 조기수렴을 방지위해 변형된 엘리트 기법을 사용했다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘이 망구성의 후보해를 효과적으로 찾음을 보여준다.

다개체군 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기의 설계

孫豪盛(Ho-Seung Sohn),權奇浩(Key-Ho Kwon) 대한전기학회 2000 전기학회논문지 D Vol.49 No.11

ATM 망에서 최적 가상 경로망 설계를 위한 유전자 알고리즘 응용

강주락,권기호,Kang, Ju-Rak,Kwon, Key-Ho 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.38 No.5

유전자 알고리즘은 어려운 최적화 문제를 해결하는데 효과적인 알고리즘으로 잘 알려져 있다. 최근 네트워크 디자인에 관련된 문제에 유전자 알고리즘의 응용사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 ATM 망에서 주어진 물리적 네트워크와 트래픽 요구를 바탕으로 최적의 가상경로망을 설계하는데 2단계의 유전자 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계는 경로 설정 단계로서 모든 네트워크의 노드쌍에 대한 경로를 설정하는 것이고 두 번째 단계는 이를 바탕으로 전체 VPs 수와 링크당 경유하는 VPs 수, VP 이동대상 수를 최소로하기 위한 VPs 설정단계이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘의 유용성과 성능을 평가 분석한다. The Genetic algorithm is well known as an efficient algorithm which can solve a difficult optimization problems. Recently, there has been increasing interest in applying genetic algorithm to problems related to network design. In this paper, we propose a two step genetic algorithm for designing an optimum virtual path network(VPN) for a given physical network and traffic demand. The first step is to span route between every node pair in the network. The second step assigns VPs to minimize the total number of VPs, the number of VPs carried by a link, and the VPs hopcount. The propose algorithm is evaluated using computer simulation. The result shows that the VPN generated by the proposed algorithm is good in minimizing the number of VPs, the load on a link, and the VPs hopcount.

퍼지 논리를 이용한 병렬 유전 알고리즘

안영화,권기호,An Young-Hwa,Kwon Key-Ho 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지 A Vol.13 No.1

유전 알고리즘은 자연 선택과 유전적 성질에 기반을 둔 알고리즘으로 기존 방법으로는 쉽게 해결할 수 없는 어려운 문제에서도 성공적으로 적용되었다. 기존의 유전 알고리즘은 해 집단이 큰 경우 시간이 많이 걸리는 문제점이 있다. 병렬 유전 알고리즘은 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 기존의 유전 알고리즘의 확장이라 할 수 있다. 병렬 유전 알고리즘에서 중요한 요소는 이주와 유전 연산으로 이를 적절하게 설계함으로서 좋은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 이용하여 기존의 병렬 유전 알고리즘을 개선하고자 한다. Genetic algorithms(GA), which are based on the idea of natural selection and natural genetics, have proven successful in solving difficult problems that are not easily solved through conventional methods. The classical GA has the problem to spend much time when population is large. Parallel genetic algorithm(PGA) is an extension of the classical GA. The important aspect in PGA is migration and GA operation. This paper presents PGAs that use fuzzy logic. Experimental results show that the proposed methods exhibit good performance compared to the classical method.

유전자 알고리즘을 이용한 적응 퍼지 제어 시스템의 새로운 방법

장원빈,김동일,권기호,Chang, Won-Bin,Kim, Dong-Il,Kwon, Key-Ho 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.38 No.2

본 논문은 적응 피지 제어 시스템에 있어 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법을 제안한다. 다중개체군 유전자 알고리즘을 이용한 이전의 논문은 염색체를 두부분(제어규칙과 소속함수)으로 분할하였다. 그러나 이런 경우 좋지 못한 제어규칙은 좋은 제어규칙과 잘 진화된 소속함수의 최적화를 방해한다. 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법은 염색체를 세부분(좋은 제어규칙, 좋지 못한 제어규칙 및 소속함수)으로 분할하는 것이다. 이 방법에 대한 효율성을 입증하기 위해 트럭 배킹 문제에 적용하였다. 시뮬레이션 결과 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 제안된 방법이 좋은 적응성을 보여 주었다. This paper describes a new method of Genetic Algorithms for Adaptive Fuzzy Control System. Previous works using a Multi-population Genetic Algorithm have divided chromosome into two components, rule sets and membership functions. However, in this case bad rule sets disturb optimization in good rule sets and membership functions. A new method for a Multi population Genetic Algorithm suggests three components, good rule sets, bad rule sets, and membership functions. To show the effectiveness of this method, fuzzy controller is applied to a Truck Backing Problem. Results of the computer simulation show good adaptation of the proposed method.

다중 개체군 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 규칙 최적화

류시열,장원빈,권기호,Lou, See-Yul,Chang, Won-Bin,Kwon, Key-Ho 대한전자공학회 1999 電子工學會論文誌, C Vol.c36 No.8

본 논문은 퍼지 규칙 베이스와 소속함수의 모양을 결정하기 위해서, 유전적 다양성을 개선시키는 변형 유전자 알고리즘의 하나인 다중 개체군 유전자 알고리즘(MGA)을 적용하였다. 대부분 퍼지 제어를 위한 퍼지 규칙 베이스의 일반화는 전문가의 경험에 의해 많이 좌우된다. 이러한 점을 개선하여 퍼지 규칙을 최적화하기 위한 방법으로 새로운 평가함수를 제안한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 우수함을 보여준다. In this paper, we apply one of modified Genetic Algorithms, a Multi-population Genetic Algorithm(MGA) that improves the genetic diversity to determine the fuzzy rule base and the shape of membership functions. The generation of the fuzzy rule base for fuzzy control, generally, depends on expert's experience. We suggest a new evaluation function to optimize fuzzy rule base. Simulation shows that the proposed method has good result.

펌웨어 프로그램 분석을 위한 전문가시스템의 개발에 대한 연구

윤민철(Min-Churl Yoon),권기호(Key-Ho Kwon) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.1A

본 연구의 목적은 firmware 프로그램 개발자가 source code에 대하여 알고 싶어하는 다양한 정보를 제공하여 개발자가 범할 수 있는 오류와 개발에 소요되는 시간을 줄이고 개발이후 관리의 측면에서도 생산성을 높일 수 있는 수단을 마련해 주는 데 있다. 알고리즘, 변수와 함수들간의 관계, 시스템 자원의 이용에 대한 정보 그리고 논리적 오류의 유무와 같은 정보를 source code안에 담겨진 지식으로 보고 이를 GUI 환경에서 firmware 개발자에게 제공하는 CAFE(Code Analyzing of Firmware Engineer)의 설계를 제안하고 CAFE의 개발에 있어서의 현 단계를 소개한다. 또 CAFE가 제공 할 기능들이 실제 산업 현장에서 도움이 되는 정보를 평가하는 방법에 대해서도 생각해 본다.