초록 ▼

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야본 발명은 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법에 관한 것임.2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제본 발명은, 임의의 노드 수와 구성을 갖는 2진 트리의 형태로 최종 결과물이 제시되는 기계 학습시스템 등의 응용 프로그램에서, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 결과를 시각적으로 균형 있는 배치를 이루는 좌표로 표시하므로써, 사용자에게 보기 좋은 결과를 제공하기 위한 이진 트리 배치 방법을 제공하고자 함.3. 발명의 해결방법의 요지 본 발명은, 문제로 주어진 이진 트리를 염색체로 표현하

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야본 발명은 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법에 관한 것임.2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제본 발명은, 임의의 노드 수와 구성을 갖는 2진 트리의 형태로 최종 결과물이 제시되는 기계 학습시스템 등의 응용 프로그램에서, 유전자 알고리즘을 이용하여 그 결과를 시각적으로 균형 있는 배치를 이루는 좌표로 표시하므로써, 사용자에게 보기 좋은 결과를 제공하기 위한 이진 트리 배치 방법을 제공하고자 함.3. 발명의 해결방법의 요지 본 발명은, 문제로 주어진 이진 트리를 염색체로 표현하되, 좌표를 임의의 값으로 초기화하는 제 1 단계; 교차연산과 돌연변이 연산에 의해 진화를 거듭하고 평가요소를 사용해 적합도를 평가하여 염색체 코드의 변형을 통해 보다 적합도가 높은 유전자군을 이루는 제 2 단계; 및 상기 적합도 평가 기준에 따라, 진화 세대수를 수렴단계에 이르기 시작하는 세대로 적절히 선택하여, 그 세대의 최대 적합도의 염색체를 문제의 해로 선정하는 제 3 단계를 포함함.4. 발명의 중요한 용도본 발명은 기계학습 시스템 등에 이용됨.

대표청구항 ▼

기계학습시스템에 적용되는 트리배치 방법에 있어서,문제로 주어진 이진 트리를 염색체로 표현하되, 좌표를 임의의 값으로 초기화하는 제 1 단계;교차연산과 돌연변이 연산에 의해 진화를 거듭하고 평가요소를 사용해 적합도를 평가하여 염색체 코드의 변형을 통해 보다 적합도가 높은 유전자군을 이루는 제 2 단계; 및상기 적합도 평가 기준에 따라, 진화 세대수를 수렴단계에 이르기 시작하는 세대로 적절히 선택하여, 그 세대의 최대 적합도의 염색체를 문제의 해로 선정하는 제 3 단계 를 포함하여 이루어진 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법

기계학습시스템에 적용되는 트리배치 방법에 있어서,문제로 주어진 이진 트리를 염색체로 표현하되, 좌표를 임의의 값으로 초기화하는 제 1 단계;교차연산과 돌연변이 연산에 의해 진화를 거듭하고 평가요소를 사용해 적합도를 평가하여 염색체 코드의 변형을 통해 보다 적합도가 높은 유전자군을 이루는 제 2 단계; 및상기 적합도 평가 기준에 따라, 진화 세대수를 수렴단계에 이르기 시작하는 세대로 적절히 선택하여, 그 세대의 최대 적합도의 염색체를 문제의 해로 선정하는 제 3 단계 를 포함하여 이루어진 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법.제 1 항에 있어서,상기 제 2 단계의 교차연산은,두 염색체에서 교차점으로 선택된 노드의 자식노드 및 후손노드들의 좌표값을 선택된 두 염색체에서 서로 바꾸어 주는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법.제 2 항에 있어서,상기 제 2 단계의 돌연변이 연산은, 염색체 속에서 돌연변이점으로 선택된 노드의 좌표를 새롭게 정의된 임의의 좌표로 바꾸어 주는 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법.제 1 항 내지 제 3 항중 어느 한 항에 있어서,상기 평가요소는,실질적으로, 노드와 노드 사이의 공간이 소정 거리만큼 떨어져 있을 것, 상위 노드가 하위 노드보다 상위에 있을 것, 아크의 교차 수가 적을 것, 전체적으로 대칭 모양에 가까울 것, 그리고 노드로부터 나온 아크 사이의 각도가 적절한 것을 특징으로 하는 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법.제 4 항에 있어서,상기 평가요소를 사용해 적합도를 평가하는 과정은,서로 다른 두 노드를 이룰 수 있는 모든 조합에 대해, 두 노드 사이의 거리(Dn)가 노드 사이의 적절한 최소 거리(Dmin) 미만인 경우에, 제1 적합도에서 노드 사이의 적절한 최소거리(Dmin)에서 두 노드 사이의 거리(Dn)를 뺀 값(Dmin - Dn)을 감하는 제 4 단계;트리의 각 노드에 대해, 부모 노드(Xp, Yp)와 자식 노드(Xc, Yc)에서 Yp Yc이면, 제2 적합도에서 Yp에서 Yc를 뺀 값(Yp - Yc)을 감하는 제 5 단계;트리에서 부모노드와 자식노드에 의해서 생성되는 모든 아크에 대해, 각 아크가 어떤 다른 아크와 교차될 경우 제3 적합도에서 일(1)을 감하는 제 6 단계;자식 노드를 갖는 각 부모 노드(Xp, Yp)에 대해 두 개의 자식 노드를 엑스(X) 좌표값이 작은 순서로 (Xc1, Yc1), (Xc2, Yc2)로 정하고(Xc1 ≤ Xc2), Xc1 Xp이고 Xp Xc2가 아닌 경우에, 제4 적합도에서 일(1)을 감하는 제 7 단계;부모 노드(Xp, Yp)에 대해 두 개의 자식 노드를 가질 경우에, 부모 노드와 두 개의 자식 노드와 이루는 적합한 각도(A)와 부모 노드와 자식 노드 사이에 이루어지는 각도(A')와의 차이를 제5 적합도에서 감하는 제 8 단계; 부모 노드가 한 개의 자식 노드를 가질 경우에, 가상적으로 부모 노드와 같은 엑스(X) 좌표를 가지는 자식 노드가 있다고 가정하고, 부모 노드와 두 자식 노드 사이에 이루어지는 각도를 상기 제5 적합도에서 감하는 제 9 단계; 및상기 제 4 단계 내지 제 9 단계의 적합도 평가 기준에 의해 최종 적합도를 하기의 수학식에 의해 설정하는 제 10 단계를 포함하여 이루어진 유전자 알고리즘을 이용한 이진 트리 배치 방법.(C1×적합도1) + (C2×적합도2) + (C3×적합도3) + (C4×적합도4) + (C5×적합도5)(단, 비례상수 C1 내지 C5는 각 평가 기준의 중요도에 따라 조정되는데, 균형 있는 배치를 크게 깨뜨리는 상기 제 5 단계 및 상기 제 6 단계를 중요하게 평가하기 위해 C2와 C3를 C1, C4, C5에 비해 크게 설정함)프로세서를 구비한 기계학습시스템에,문제로 주어진 이진 트리를 염색체로 표현하되, 좌표를 임의의 값으로 초기화하는 기능;교차연산과 돌연변이 연산에 의해 진화를 거듭하고 평가요소를 사용해 적합도를 평가하여 염색체 코드의 변형을 통해 보다 적합도가 높은 유전자군을 이루는 기능; 및상기 적합도 평가 기준에 따라, 진화 세대수를 수렴단계에 이르기 시작하는 세대로 적절히 선택하여, 그 세대의 최대 적합도의 염색체를 문제의 해로 선정하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.