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국문 등재지 기반 하모니 서치 알고리즘의 이론과 응용사례 리뷰
김종우(Zong Woo Geem) 한국지능시스템학회 2022 한국지능시스템학회논문지 Vol.32 No.3
세계적으로 연구의 영향력이 있는 과학기술논문들을 모아 SCI (Science Citation Index) 데이터베이스에서 관리한다. 비슷하게 국내에서도 KCI (Korea Citation Index)를 만들어 논문을 관리하고 있다. 본 연구에서는 그동안 KCI에 등재된 하모니 서치 관련 국문 논문에 대한 광범위한 리뷰를 하였다. 하모니 서치는 음악에서 영감을 받은 지능형 최적화 알고리즘으로 그동안 다양한 문제에 적용되었는데 본 리뷰에서는 이론분야 (알고리즘 구조개선, 알고리즘간의 융합)나 응용분야 (토목공학, 전기/전자/통신공학, 컴퓨터학, 기타공학 및 의사결정분야)의 주요한 60여편의 논문을 선정하여 요약정리 하였다. 이를 통해 그동안 알고리즘이 국내에 적용된 분야를 확인 할 수 있었고 또 추후 나아가야할 연구의 방향을 제시하였다. Science Citation Index (SCI) database manages world influential research papers in science and technology. Similarly, Korea Citation Index (KCI) manages domestic influential research papers. This paper reviewes major harmony search (HS) papers written in Korean that are indexed in KCI. It gives an extensive summary of HS, music-inspired intelligent optimization algorithm, in the fields of theory (algorithm structure enhancement and hybridization with other algorithms) and applications (civil engineering, electrical/electronic/commucation engineering, computer science, and other technology & decision-making) which may enable readers to view the past, present, and future of the algorithm.
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김종우(Zong Woo Geem),김원배(Won Bae Geem),우효섭 대한토목학회 2007 대한토목학회지 Vol.55 No.2
토목사업은 국가차원에서 막대한 재원이 투입되므로 보다 효율적인 설계를 통해 그 성능을 제고하고 국민의 세금을 절감하는 것이 설계자에 있어 중요한 덕목이라 볼 수 있다. 비용절감을 도모하는 최적화 설계는 전통적으로 수학의 미분을 이용하는 방법(예를 들어, 라그랑지 승수법이나 BFGS법)이나 방향을 선택하여 나열하는 방법(예를 들어, 분지한계법) 등 이 널리 사용되어 왔다. 하지만, 다변수를 가진 대규모 설계나 미분이 불가능한 이산변수를 가진 설계에서는 이러한 방법의 사용이 불가능하다. 해서, 근자에는 자연현상이나 행동현상을 모방한 진화연산(예를 들어, 유전알고리즘, 모의담금질, 혹은 개미군집 알고리즘)이 각광받기 시작했다. 본 연구에서는 음악가들의 즉흥연주에서 아이디어를 얻어 새로이 개발된 하모니써치 알고리즘을 소개하고, 토목공학의 다양한 분야에 적용예를 알아보며, 기존의 진화연산 알고리즘과도 연산능력을 비교하였다. 특히, 예제수준이 아닌, 대규모 토목시설의 설계문제에 적용하여 기존의 유전알고리즘보다 월등히 좋은 결과를 얻었는데, 그 이유를 설명하기 위해 미분도함수가 아닌 하모니써치가 가진 새로운 형태의 추계 도함수를 제시 하였다. 또한, 보다 수월히 최적화를 도모할 수 있도록 IT기술을 활용한 웹기반 최적화 연산툴을 만들었으며, 다른 연구자들이 보다 용이하게 하모니써치 알고리즘에 접근할 수 있게 하기 위하여 논문과 프로그래밍 예제를 제공하는 웹사이트도 구축하였다. Cost-savings in civil engineering projects can be one of the cardinal virtues for design engineers because the projects require enormous budget paid by tax payers. Optimization, which seeks efficient and economical design, has traditionally adopted mathematical differentiation (ex, Lagrangian multiplier, BFGS techniques, etc) or reduced enumeration (ex, branch and bound method). However, for a design with numerous variables or that with discrete variables (instead of continuous variables), the above-mentioned techniques have failed to search desirable solutions. Hence, researchers have turned their interests to evolutionary algorithms (ex, genetic algorithm, simulated annealing, and ant colony algorithm) that mimic natural or behavioral phenomenon. This study introduced another phenomenon-based algorithm (harmony search) which mimics the improvization process of musicians, then compared its performance with other algorithms in various civil engineering problems. Especially, when applied to large-scale real-world problem, the harmony search algorithm found much better results than those of genetic algorithm because it has a novel stochastic derivative which is different from traditional calculus-based one. In addition, a web-based optimal computing tool and informative website have been developed in order for other researchers to easily understand and utilize the harmony search algorithm.
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HS 알고리즘을 이용한 CNN의 Hyperparameter 결정 기법
이우영(Woo-Young Lee),고광은(Kwang-Eun Ko),김종우(Zong-Woo Geem),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.1
Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다. The Convolutional Neural Network(CNN) can be divided into two stages: feature extraction and classification. The hyperparameters such as kernel size, number of channels, and stride in the feature extraction step affect the overall performance of CNN as well as determining the structure of CNN. In this paper, we propose a method to optimize the hyperparameter in CNN feature extraction stage using Parameter-Setting-Free Harmony Search (PSF-HS) algorithm. After setting the overall structure of CNN, hyperparameter was set as a variable and the hyperparameter was optimized by applying PSF-HS algorithm. The simulation was conducted using MATLAB, and CNN learned and tested using mnist data. We update the parameters for a total of 500 times, and it is confirmed that the structure with the highest accuracy among the CNN structures obtained by the proposed method classifies the mnist data with an accuracy of 99.28%.
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PSF-HS 알고리즘을 이용한 신발 갑피의 점착제 도포 경로 생성
이우영(Woo-Young Lee),이성원(Sung-Won Lee),박승민(Seung-Min Park),김태형(Tae-Hyoung Kim),김종우(Zong-Woo Geem),장인훈(Geem, In-Hoon Jang),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.1
스칼라 로봇을 이용한 신발 갑피의 열용융 접착재봉 자동화 공정에는 점착제를 이용하여 갑피 조각을 고정하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 신발 갑피의 모양을 고려하여 점착제 도포용 경로점을 생성하는 방법과 경로점을 이용하여 경로를 생성했을 때 스칼라 로봇의 유클리디안 거리가 가장 짧도록 경로를 최적화하는 방법을 제안한다. 자동으로 점착제 도포를 위한 경로점을 생성하기 위하여 갑피에 모폴로지 연산을 이용하여 스켈레톤을 적용하였고 스켈레톤의 끝점과 분기점을 점착제 도포를 위한 경로점으로 사용하였다. 또한 경로점들을 연결한 유클리디안 거리가 최소가 되도록 PSF-HS 알고리즘의 목적 함수로 각 경로점간의 유클리디안 거리를 사용하였다. 제안하는 방법을 이용하여 점착제 도포를 위한 경로를 생성한 결과 경로점이 갑피 표면에 골고루 분포되어있었고 별도의 설정 없이 자동으로 경로를 생성할 수 있었다. It is necessary to fix the shoe-upper piece by using the adhesive in the fuse sewing automation process of the shoe-upper using the scalar robot. In this paper, we propose a method to create a path point for application of adhesive by considering the shape of a shoe upper and a method to optimize the path so that the euclidean distance of the scalar robot is the shortest when the path is created using the path points. The skeleton was applied by using morphology operation on the shoe-upper to automatically create the path point for applying the adhesive, and the end points and the branch points of the skeleton were used as the path points for applying the adhesive. In order to optimize the path, we used euclidean distance between each path point as the objective function of the parameter-setting-free harmony search (PSF-HS) algorithm. As a result of applying the proposed method, the path points for applying adhesive was uniformly distributed on the surface ofh et shoe-upper, and the path was automatically generated withou atny setting.
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