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가변길이의 객체를 복수 개 생성하는 단계;상기 복수 개의 객체에 대해 객체 집단 최적화 학습을 수행하는 단계;상기 학습 결과에 따라 상기 복수 개의 객체에 대해서 성능 평가를 수행하는 단계;상기 성능 평가 결과 상기 복수 개의 객체 중 하위로부터 소정 비율 내에 포함되는 객체들을 제거하는 단계; 및 상기 복수 개의 객체 중 제거되지 않은 객체들로부터 선택된 객체들 사이에 교배 연산을 수행하는 단계를 포함하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제1항에 있어서,상기 복수 개의 객체 각각은 서로 다른 길이를 가질 수 있고, 상기 복수 개의 객체는 각각 복수 개의 컨텍스트로 구성되는 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제2항에 있어서, 상기 복수 개의 객체 각각을 구성하는 컨텍스트의 순서 및 개수는 동일한 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제2항 또는 제3항에 있어서, 조건부 클러스터링을 이용하여 상기 복수 개의 컨텍스트 각각에 해당하는 클러스터 집합이 복수 개 생성되는 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제4항에 있어서, 상기 복수 개의 컨텍스트 각각에 해당하는 상기 복수 개의 클러스터 집합은 서로 다른 개수의 클러스터를 가질 수 있는 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제5항에 있어서, 상기 가변길이의 객체를 복수 개 생성하는 단계에서, 상기 복수 개의 객체 각각을 구성하는 상기 복수 개의 컨텍스트 각각은, 해당 컨텍스트에 해당하는 상기 복수 개의 클러스터 집합으로부터 임의로 선택되는 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제5항에 있어서, 상기 선택된 객체들 사이에 교배 연산을 수행하는 단계에서, 상기 교배 연산은 상기 선택된 객체들 중 두 개의 객체에서 임의의 동일한 컨텍스트 사이의 교환을 통해 이루어지는 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제7항에 있어서, 상기 교배 연산을 통해서 새로운 객체들이 상기 제거된 객체의 개수만큼 생성되며, 상기 새로운 객체들 및 상기 복수 개의 객체 중 제거되지 않은 객체들에 대해서, 상기 객체 집단 최적화 학습을 수행하는 단계; 상기 성능 평가를 수행하는 단계; 상기 성능 평가 결과에 따라 객체들을 제거하는 단계; 및 상기 교배 연산을 수행하는 단계를 순차적으로 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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제4항에 있어서, 상기 조건부 클러스터링 결과 정보 및 상기 각 단계의 결과 정보가 클러스터 뱅크에 저장되며, 상기 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법의 수행시에 상기 클러스터 뱅크에 저장된 상기 결과 정보를 이용할 수 있는 것을 특징으로 하는, 가변길이의 객체를 이용한 지능 시스템의 모델링 방법
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