아시아태평양지역연구소 춘계 학술 세미나 ( 1999 . 6 . 1 ) : 제 2 회의 / ' 발전 ' 에 대한 사회문화적 인식과 갈등 ; 제 2 주제 / 개혁 , 개방 이후 국가 - 농민관계의 변화 양상

장수현 전남대학교 아시아태평양지역연구소 1998 전환기의 중국 , 그 위상과 향방 Vol.- No.-

유전자알고리즘을 이용한 탐색공간분할 학습방법에 의한 규칙 생성

장수현,윤병주,Jang, Su-Hyun,Yoon, Byung-Joo 한국정보처리학회 1998 정보처리학회논문지 Vol.5 No.11

The production-rule generation from training examples is a hard problem that has large space and many local optimal solutions. Many learning methods are proposed for production-rule generation and genetic algorithms is an alternative learning method. However, traditional genetic algorithms has been known to have an obstacle in converging at the global solution area and show poor efficiency of production-rules generated. In this paper, we propose a production-rule generating method which uses genetic algorithm learning. By analyzing optimal sub-solutions captured by genetic algorithm learning, our method takes advantage of its schema structure and thus generates relatively small rule set. 학습 예(training examples)로 부터 규칙을 생성하는 문제는 큰 탐색 공간상에서 많은 지역최소치를 가지고 있는 최적화 문제로 귀결되므로 복잡하고 어려운 문제로 알려져 있다. 이러한 생성규칙을 만들기 위한 여러 가지 학습방법들이 제안되었으며, 그 중 한가지 학습방법이 유전자알고리즘을 연산모델로 사용하는 것이다. 그러나 전통적인 유전자알고리즘은 전역해 부근에서 수렴속도가 떨어지고, 추출된 규칙의 효율성에 문제가 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘의 학습과정에서 포착되는 염색체의 스키마를 분석하여 탐색공간을 부분해(subsolution)를 구할 수 있는 공간들로 분할함으로써, 보다 일반화된 분류 규칙집합을 찾는 방법을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 기존의 기계학습 방법을 사용한 경우와 효율을 상호 비교하여 제안한 방법을 타당성을 입증하였다.

신자유주의 세계화 시대의 중미 영화산업 교류

장수현,김희교,한홍석,박진빈,박소라,이준웅,김미란,박승현,김태만,전보옥,이평식,강영매 중국 연변경제학회 2006 동북아 경제 논단 Vol.9 No.-

인류학과 문학적 상상력

장수현 새한영어영문학회 2000 새한영어영문학 Vol.42 No.2

나는 외투를 벗지 못했으나 외 1편

장수현 고요아침 2003 열린시학 Vol.8 No.2

冷凍 갑오징어에 關한 細菌學的 硏究

張壽賢 군산대학교 1981 群山水産專門大學 硏究報告 Vol.15 No.1

Most of the bacteria found in fish and shellfish are psychrophilic ones. Some species of bacteria survive longer at freezing temperature. Because the fish distribution system has been changing to cold chains, the bacteria on fish may play important role in the transmission of diseases and in the keeping of quality of fish. The catches of cuttle fish in Yellow sea was 16,471 tons in 1978 and most of them were exported as frozen fillet. However bacteriological study of this has not been made. In this study, specimens of fillet made of cuttle fish obtained from the fish market of Kunsan on April 1980 were subjected to bacteriological studies before and after freezing. Also studied were trimethylamine (TMA) levels. The following results were obtained. 1.The total plate count of the samples before freezing was 6.5 × 104/g. Among the sanitary indicative bacteria, the number of enterococcus was greater than coliforms. TMA level was 0.014mg % (wet base). 2.Enterococcus was most resistant to freezing. Therefore the use of this organism was considered better suited for the testing of sanitary conditions. Although plate count decreased markedly during cold storage, the increase of TMA value was noted. 3.Before freezing, the more frequently isolated bacteria were Pseudomonas and Vibrio species. After frozen storage, Micrococcus, Staphylococcus and Flavobacterium-Cytophage became predominating organisms. 4.After 50-days frozen storage, the survival of bacteria which was added before freezing was highter in Micrococcus, Staphylococcus and Flavobacterium-Cytophaga, the rate beeing 98%, 89% and 83% respectively. Only 1% of Vibrio and 17% of Pseudomonas survived. 5.All of the bacteria isolated from the samples grew at 25℃ and 30℃, At 0℃ all of the Moraxella showed growth. Only 9% of Staphylococcus was able to grow at 0℃.

중국 청도 한국인 교민사회에 대한 연구: 지구화 시대 초국적 이주의 구조적 유동성

장수현 중국학연구회 2012 中國學硏究 Vol.- No.62

This paper aims to examine the structural fluidity of the South Korean new-comer immigrant community in Qingdao, China. In recent years, this community has shown unusually high instability and mobility: many Korean companies closed their factories in Qingdao and either returned to Korea or moved to other locations; small businesses run by Korean immigrants have shown a high turnover rate and mobility. I argue that this trend is not simply a temporary and irregular phenomenon caused by the recent global economic crisis, but a structural fluidity formed by, on one hand, unavoidable changes in international division of labor following China’s rapid economic growth, and on the other by sharpened competition between small businesses targeting Korean customers. Korean residents in Qingdao oscillate between temporary sojourners and long-term immigrants, as they daily experience the structural fluidity which accompanies transnational migration in the age of globalization.

[대표작] 교감(交感) 외 1편

장수현 고요아침 2005 시조시학 Vol.- No.-

파레토 지배순위와 밀도의 가중치를 이용한 다목적 최적화 진화 알고리즘

장수현 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.2

Evolutionary algorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objective. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. Recently, pareto-based evolutionary algorithms uses a density information in fitness assignment scheme for generating uniform distributed global pareto optimal front. However, the usage of density information is not important elements in a whole evolution path but plays an auxiliary role in order to make uniform distribution. In this paper, we propose an evolutionary algorithms for multi-objective optimization which assigns the fitness using pareto dominance rank and density weighting, and thus pareto dominance rank and density have similar influence on the whole evolution path. Furthermore, the experimental results, which applied our method to the six multi-objective optimization problems, show that the proposed algorithms show more promising results. 진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 우수한 평가를 받고 있다. 최근의 파레토 기반 진화알고리즘들은 전체 파레토 프론트에 균일하게 분포하는 해집합의 생성을 위해 개체들의 밀도를 개체의 적합도를 평가하기 위한 하나의 요소로 사용하고 있다. 그러나 밀도의 역할은 전체 진화과정에서 중요한 요소가 되기보다는 파레토 프론트에 어느 정도 수렴된 후, 개체의 균일 분포를 만들기 위해 사용된다. 본 논문에서 우리는 파레토 지배 순위와 밀도에 대한 임의가중치를 적용한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 진화 개체의 적합도를 평가하기 위해 파레토 순위와 밀도에 대한 임의의 가중치를 적용하므로 전체 진화과정에서 파레토 순위와 밀도가 비슷한 영향을 미치도록 하였다. 또한, 제안한 방법을 6개의 다목적 최적화 문제에 적용한 결과 비교적 우수한 결과를 보였다.

균일분포의 파레토 최적해 생성을 위한 다목적 최적화 진화 알고리즘

장수현,윤병주 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.11 No.7

진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 편중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적해를 생성할 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-Ⅱ보다 우수한 수렴 결과를 보였다. Evolutionary algorithms are well-suited for multi-objective optimization problems involving several, often conflicting objectives. Pareto-based evolutionary algorithms, in particular, have shown better performance than other multi-objective evolutionary algorithms in comparison. However, generalized evolutionary multi-objective optimization algorithms have a weak point, in which the distribution of solutions are not uniformly distributed onto pareto optimal front. In this paper, we propose an evolutionary algorithm for multi-objective optimization which uses seed individuals in order to overcome weakness of algorithms published. Seed individual means a solution which is not located in the crowded region on pareto front. And the idea of our algorithm uses seed individuals for reproducing individuals for next generation. Thus, proposed algorithm takes advantage of local searching effect because new individuals are produced near the seed individual with high probability, and is able to produce comparatively uniform distributed pareto optimal solutions. Simulation results on five testbed problems show that the proposed algorithm could produce uniform distributed solutions onto pareto optimal front, and is able to show better convergence compared to NSGA-Ⅱ on all testbed problems except multi-modal problem.