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서기성(Kisung Seo) 대한전기학회 2018 전기학회논문지 Vol.67 No.12
A convolutional neural network (CNN), which is one of the deep learning models, has been very successful in a variety of computer vision tasks. Filters of a CNN are automatically generated, however, they can be further optimized since there exist the possibility of existing redundant and less important features. Therefore, the aim of this paper is a filter reduction to accelerate and compress CNN models. Evolutionary algorithms is adopted to remove the unnecessary filters in order to minimize the parameters of CNN networks while maintaining a good performance of classification. We demonstrate the proposed filter reduction methods performing experiments on CIFAR10 data based on the classification performance. The comparison for three approaches is analysed and the outlook for the potential next steps is suggested.
Hierarchical Topology/Parameter Evolution in Engineering Design
Kisung Seo(서기성) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.1
This paper suggests a control method for efficient topology/parameter evolution in a bond-graph-based GP design framework that automatically synthesizes designs for multi-domain, lumped parameter dynamic systems. We adopt a hierarchical breeding control mechanism with fitness-level-dependent differences to obtain better balancing of topology/parameter search - biased toward topological changes at low fitness levels, and toward parameter changes at high fitness levels. As a testbed for this approach, an eigenvalue assignment problem, which is to find bond graph models exhibiting minimal distance errors from target sets of eigenvalues, was tested and showed improved performance for various sets of eigenvalues.
서기성(Kisung Seo),방철혁(Cheulhyuk Pang) 제어로봇시스템학회 2008 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.14 No.11
In this paper, we suggest GP operators based on tree structure considering tree distributions in structure space and structural difficulties. The main idea of the proposed genetic operators is to place generated offspring into the specific region which nodes and depths are balanced and most of solutions exist. To enable that, the proposed operators are designed to utilize region information where parents belong and node/depth rates of selected subtree. To demonstrate the effectiveness of our proposed approach, experiments of binomial-3 regression, multiplexer and even parity problem are executed. The experiments results show that the proposed operators based on tree structure is superior to the results of standard GP for all three test problems in both success rate and number of evaluations.
Genetic Programming 기반 플랜트/제어기 동시 최적화 방법
서기성(Kisung Seo) 대한전기학회 2016 전기학회논문지 Vol.65 No.12
This paper presents a methodology based on evolutionary optimization for simultaneously optimizing design parameters of controller and components of plant. Genetic programming(GP) based bond graph model generation is adopted to open-ended search for the plant. Also GP is applied to represent the controller with a unified method. The formulations of simultaneous plant-controller design optimization problem and the description of solution techniques based on bond graph are derived. A feasible solutions for a plant/controller design using the simultaneous optimization methodology is illustrated.
진화적 비선형 보정 및 SVM 분류에 의한 강풍 특보 예측 기법
서기성(Kisung Seo) 대한전기학회 2017 전기학회논문지 Vol.66 No.12
This paper introduces the prediction methods of windstorm advisory using GP nonlinear compensation and SVM. The existing special report prediction is not specialized for strong wind, such as windstorm, because it is based on the wide range of predicted values for wind speed from low to high. In order to improve the performance of strong wind reporting prediction, a method that can efficiently classify boundaries of strong wind is necessary. First, evolutionary nonlinear regression based compensation technique is applied to obtain more accurate values of prediction for wind speed using UM data. Based on the prediction wind speed, the windstorm advisory is determined. Second, SVM method is applied to classify directly using the data of UM predictors and windstorm advisory. Above two methods are compared to evaluate of the performances for the windstorm data in Jeju Island in South Korea. The data of 2007-2009, 2011 year is used for training, and 2012 year is used for test.
GA를 이용한 4족 보행로봇의 걸음새 자동 생성 및 성능향상
서기성(Kisung Seo),최준석(Junseok Choi),조영완(Young-Wan Cho) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.4
GA 기반의 4족 보행로봇의 걸음새의 속도와 안정성을 최적화하는 걸음새의 자동 생성 방법을 구현한다. 기존에 사용된 걸음새 파라미터 집합에서 중요 파라미터의 영향을 분석하였고, 이를 통해 효율적인 탐색 방향을 설정하였다. 또한 속도 위주의 기존 연구와는 달리 반복 정확도가 수반된 결과를 얻도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 SONY Aibo 4족 보행 로봇에 대해서 ODE 기반의 물리적 특성을 포함한 정교한 시뮬레이션이 가능한 Webots 을 이용하여 실험을 수행하였고, 속도와 안정성 면에서 향상된 결과를 얻었다. This Paper introduces new approach to develop fast and reliable gaits for quadruped robot using GA(genetic algorithm). Planning gaits for legged robots is a challenging task that requires optimizing parameters in a highly irregular and multidimensional space. Recent approaches have problems to select proper parameters which are not known in advance and optimize more than ten to twenty parameters simultaneously. In our approach, the effects of major gait parameters are analysed and used to guide the search more efficiently. The experiments of Sony AIBO ERS-7 in Webots environment indicate that our approach is able to produce much improved results in fast velocity and reliability.
서기성(Kisung Seo),현수환(Soohwan Hyun) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.1
본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선택연산자를 제안한다. 일반적으로 많이 쓰이는 적합도에 의한 선택 방법에 비해서 유사성에 대한 요소를 추가함으로써 조기에 수렴하는 현상의 감소와 성능향상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 세대형(generational)에서 점진형(steady-state)으로 진화 수행방식의 변형을 통해 보조적인 향상을 제공할 수 있다. 제안된 방법을 f3deceptive 와 f5trap 등의 기만적 문제에 대해서 실험하였으며, 다른 연산자를 이용한 결과에 비하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다. This paper introduces a selection operator which utilized similarity and fitness of individuals based on fuzzy inference. Adding similarity feature to fitness, proposed selector obtained the decrease of premature convergence and better performances than other selectors. Moreover, an adoption of steady-state evolution provided enhancement of performances additionally. Experiments of proposed method for deceptive problems were tested and showed better performances than conventional methods.
구조적으로 열린 공학 디자인을 위한 진화적 설계 방법론
서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.1
공학시스템의 설계 문제는 시스템 구성이 복잡하고, 구조적으로 열려있으며, 전기, 기계, 유압, 열등의 서로 다른 에너지 도메인 구성 요소를 포함한다. 최적의 설계를 위해서는 각 도 메인에 대한 통합된 설계 방법과 자동적이고 구조적으로 열린 공간에 대한 효율적인 탐색방법이 요구된다. 본 논문은 도메인에 독립적이며 모델링과 해석에 장점을 가진 본드 그래프 (bond graph)와 대규모 공간 해의 탐색에 접합한 진화 알고리즘의 일종인 유전자 프로그래밍 (Genetic Programming)을 결합하여 멀티 도메인 동적시스템에 대한 디자인 해를 자동적으로 생성해주는 설계 방법을 제시하고, 제안된 설계방법의 효용성을 입증하기 위해서 이를 아나로 그 필터 설계에 문제에 적용하였다.