게임 캐릭터의 성장은 능력 수치의 가감으로 표현되는데, 이때 능력 요소는 게임에 따라 다양하게 정의되고, 사용된다. 본 논문에서는 캐릭터의 능력 요소가 어떻게 정의되고 사용되는지 알아보고, 캐릭터의 생성할 때, 능력 수치를 부여하는 방식에 대해 제안하고자 한다. 본 방식은 캐릭터의 성장을 시간이라는 요소와 연결하여 시간의 변화에 맞추어 캐릭터가 적합한능력 수치를 가지고 생성되도록 유전 알고리즘을 활용하여 디자인한다. 시간의 변화에 맞춘실험을 통해 제안한 방식의 유효성을 검증한다.

축구 시뮬레이션 게임에서 축구 선수들의 능력치를 현실에 가깝게 만드는 것은 게임의 흥미 를 위해 매우 중요한 요소이다. 스포츠 시뮬레이션 게임에 경영 개념이 도입되면서 장시간 게 임을 플레이하게 되면 기존 선수 캐릭터의 은퇴문제가 발생하고 새로운 선수 캐릭터를 생성하 여 게임의 환경을 유지하게 된다. 본 연구에서는 새로운 선수 캐릭터를 생성할 때 유전 알고리 즘을 활용하여 기존의 선수와 유사하면서 최적의 능력을 갖추게 하는 방식을 제안한다. 기존의 랜덤 생성방식, 보정 랜덤방식과 제안한 알고리즘으로 선수 캐릭터를 생성하여 비교, 평가하여 제안한 방식의 유효성을 검증한다.

경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용 기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path–finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.

Recently, as the awareness of safety has become more important, studies on damage assessment techniques for building structures have been actively conducted. The damage of the building structure is caused by the decrease of the stiffness which is inherent dynamic characteristic of the structural system, and the decrease of stiffness acts as a direct variable connected to the collapse of the structure. there have been developed techniques for estimating the inherent dynamics of a structure to identify and evaluate damage to the structure. In this study, we estimate the layer mass due to the modeling error through the optimization algorithm, Genetic Algorithm, and use the optimization algorithm GA to optimize the error covariance matrix, system noise and measured noise covariance matrix We propose an optimal state estimation algorithm. The objective function of the GA algorithm is obtained by the residual which is the difference between the measured values obtained from the EKF calculation and the values obtained from the system model. We verified the feasibility of the algorithm through a 4-DOF system.

우리나라에서 유효우량을 구하는 방법은 미국의 NRCS-CN 방법을 채택하여 사용하고 있으나, 70%가 산악지역인 우리나라의 지형적인 특성과 담수재배를 하는 논의 유출특성이 반영되지 않고 있다. 이러한 문제점으로 인해 NRCS-CN 방법으로 유효우량을 산정하는 경우 실제의 강우-유출 특성을 정확히 반영하지 못하고 있다. 정확한 실험과 연구를 통하여 우리나라의 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 산정해야 하지만 현실 적으로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 대상지역을 선정하고 유출분석을 실시하여 대상지역의 유출곡선지수를 재산정하였다. 이를 위하여 먼저 유전자 알고리즘을 적용하여 토양형 A에 대한 유출곡선지수를 산정하고, 토양형 A의 유출곡선지수를 CN aligner 공식에 적용하여 나머지 토양형 B, C, D에 대한 유출곡선지수를 추정하였다. 초기 유출곡선지수와 계산된 유출곡선지수를 비교한 결과, 천왕은 0, 춘양은 –1, 장기는 –3의 차이를 보였다. 위와 같은 과정을 통하여 실제 강우-유출을 반영할 수 있는 토지이용 분류기준에 따른 유출곡선지수를 제시하였다.

바둑은 단순한 규칙에도 불구하고 매우 복잡한 전략보드 게임이다. 몬테카를로 트리탐색을 이용하여 컴퓨터 바둑 프로그램들이 접바둑으로 프로기사를 제압해 왔다. 몬테카를로 트리탐색은 전략의 개념보다는 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률에 근간을 한다. 반면에 적절한 적합도 함수로 된 유전 알고리즘은 게임 내 최적 해를 찾아낼 수 있다. 삼목 게임(또는 ◯x게임)은 가장 대중적인 게임 중의 하나이다. 저자는 삼목 게임에서의 최선의 전략을 찾고자 했다. 실험 결과로 유전 알고리즘은 효율적인 전략들을 찾을 수가 있으며, 바둑과 서양장기와 같은 여타 보드게임들에 적용할 수 있음을 보였다.

In this study, an adaptive shared control system for adjacent tall building structures subjected to seismic loads has been investigated using multi-objective genetic algorithms. A tuned mass damper (TMD) was shared with an adjacent building structure in this study. Variable damping or stiffness devices were used to make a controllable shared TMD. Control objectives of the adjacent tall buildings connected by a adaptive shared TMD can be conflict. This kind of problem can be solved using multi-objective optimization techniques that provide a suite of Pareto-optimal solutions. A possibility of application of multi-objective genetic algorithms to design of a adaptive shared TMD for vibration control of adjacent tall buildings has been investigated.

In this paper, decentralized data process based system identification(SI) method for building structure is proposed. For verification of the method, an experimental study was performed and the validity of the method was confirmed using unused displacement response in SI.

자동화 컨테이너 터미널에서 자동화 장치장 크레인(ASC)은 장치장 블록 내에서의 컨테이너 운송을 담당한다. 본 논문에서는 크기와 사양이 동일한 두 대의 ASC의 작업 할당 문제를 해결하기 위한 다중 평가 기준 전략을 제안한다. 제안 방안은 컨테이너 터미널의 상황을 다각적으로 고려하기 위하여 여러 평가 요소를 통해 후보 작업을 평가하고, 결과를 가중합함으로써 가장 높은 점수를 얻은 작업을 크레인에 할당하는 방식을 취한다. 본 논문에서는 작업 할당을 위한 평가 기준을 고안하고, 평가 결과를 취합하기 위한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 최적화하는 방안을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 방안이 낮은 계산 비용으로 실시간 터미널에 적합함을 보이고, 다양한 평가 기준을 통한 작업 할당이 컨테이너 터미널의 효율을 개선시킴을 확인하였다.

타워 디펜스 게임에서 레벨 디자인은 게임의 재미에 가장 큰 영향을 미치는 요소이다. 각 레벨의 난이도는 레벨 내에 등장하는 공격대의 조합에 따라 결정된다. 게임 기획 단계에서 게임의 재미를 주면서도 적절한 난이도를 갖춘 공격대를 구성하기 위하여 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타워 디펜스 게임에서 공격대 조합을 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 레벨 디자이너는 난이도 목표치의 입력만으로도 다양한 공격대 유닛 조합을 자동으로 생성할 수 있게 된다. 이는 게임 기획 단계에서 원하는 공격대 조합을 생성하는데 필요한 수작업 시간을 단축시킴으로서 업무 효율을 높일 수 있을 것이다.

본 논문에서는 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 도시유출해석모형인 SWMM(Storm Water Management Model) 5.0 DLL과 연계하여 최근에 활발히 진행 중인 도심지하저류지 조성사업과 관련한 최적의 위치와 규모를 선정하였다. 이에 따라 도시유역에서 지하저류지 사업의 진행시 중요하게 고려해야 할 설치 위치와 규모의 선정을 위해 가상유역에 적용하였으며, 각 위치와 규모의 결정에 따른 최적의 조합을 제안하였다. 또한 가장 큰 피해를 불러일으키는 집중호우의 경우를 고려하여 50년, 80년 및 100년 빈도의, 60분, 120분 및 180분의 지속기간을 갖는 다양한 초과강우사상을 적용하여 지하저류지의 위치에 규모의 최적 조합에 따른 월류량의 감소를 비교·확인하였다(표 1참조). 분석결과 적용된 가상 유역 내에서 월류량을 최소화하는 저류지의 최적위치와 규모를 선정해 본 결과, 1개의 저류지를 설치 할 경우 A8번 지점에 저류지를 설치하였을 때 월류량 감소효과가 가장 크게 나타났다. 또한 2개, 3개를 설치하였을 때 각각 A5, A8번과 A5, A7, A8번이 선정되었다. 선정된 위치를 보았을 때 공통적으로 A8번이 포함되어 있는 것으로 보아 주요 관리대상 지점임을 파악할 수 있다. 본 논문에서 제안한 최적화 알고리즘을 이용한 도심지하저류지의 최적위치와 규모 선정은 투수면적의 감소, 도달시간의 단축 등으로 인한 도시화 지역의 피해 감소 및 추후 정비 사업 계획 추진에 있어 위치와 규모의 결정으로써 활용될 수 있을 것이다.

자동차 운송선사들은 보다 많은 차량을 수송하고, 수송비용을 줄이기 위해서 보다 효율적인 운송계획을 통하여 자동차 운송선을 운용하고자 하지만 차량 해상운송 계획업무는 주로 실무자의 경험에 의존하여 수작업으로 이루어지고 있다. 해상운송은 국제 물류에서 차지하는 비중만큼이나 연구자의 높은 관심으로 다양하고 많은 연구들이 이루어져 왔지만, 자동차 운반선과 같이 해상운송 시장에서 작은 비중을 차지하는 경우에는 관심 부족으로 연구가 거의 이루어지지 못하였다. 이에 본 연구에서는 자동차 운반선사의 수작업 기반의 계획방식을 체계화된 알고리즘을 통해 최적의 해상운송 계획안을 제공할 수 있는 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 제안하고, 제안된 알고리즘은 정수계획 모형으로 얻어진 최적해와 비교하여 평가한다.

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 액션 게임에서 지능 캐릭터의 경로 탐색 방법을 제안하였다. 실험방법으로는 유전자 알고리즘의 특성을 살려 이동 캐릭터가 최단 경로를 선택 할 뿐만 아니라 최적경로 탐색이 가능하도록 하였다. 이 때 염색체의 코드화를 그대로 적용할 경우 많은 치사 유전자가 발생하는데 이 문제를 DNA의 행동 특성의 스플라이싱 방법을 이용하여 해결하였다. 탐색 과정에서 여러 개의 후보 해를 생성하는 유전자 알고리즘의 특징을 이용해서 최단 경로 이외에 최적 경로를 1회의 처리로서 지능 캐릭터가 경로를 탐색하였다.

탱크모형과 PRMS(Precipitation Runoff Modeling-modular System) 모형으로 섬진강댐 유역의 유출량을 1981년부터 2001년까지 모의 발생하였다. 적용된 각각의 단일모형인 Tank 모형과 PRMS 모형에 의하여 모의된 유출량은 서로 상이한 모의 양상을 나타낸다. 본 연구에서는 Tank 모형과 PRMS 모형과 같은 단일모형에 의하여 모의되는 유출량의 편차를 최소화하고 관측유출량에 보다 잘 부합되는 유출모의결과를 생산하기

본 연구의 목적은 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 우수유출 저류지를 소유역에 분담하여 설치 계획하는데있다. 이를 위해 우수유출 저류지의 위치 및 규모를 최적화하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 크게 2가지로 나뉘어 지는데, 유역유출모형과 최적해를 구하기 위하여 도입한 다목적 유전자 알고리즘(MOGAs)이다. 이러한 최적화 모형을 모의하기 위하여 목적함수는 첨두유출량과 저류지 저류용량의 함수로 설정하고, 제한조건은 기본적으로 구조적 제한과 저류용량

본 연구에서는 고등해석과 유전자 알고리즘을 이용한 트러스 구조물의 최적설계를 수행하였다. 본 연구에서 사용한 고등해석은 기하학적 비선형과 재료적 비선형을 동시에 고려한다. 최적화 알고리즘으로 마이크로 유전자 알고리즘을 사용하였다. 목적함수로 구조물의 중량을 사용하였으며, 제약조건식은 구조시스템의 하중-저항능력 및 변위 조건을 고려하였다. 제안된 방법에 의한 최적설계 결과를 기존의 연구결과와 비교하여 그 타당성을 증명하였다.

스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법