Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.4
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pp.359-365
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2001
In this paper, we propose the design methodology of target tracking system using fuzzy basis function expansion(FBFE) based on virus evolutionary genetic algorithm (VEGA). In general, the objective of target tracking is to estimate the future trajectory of the target based on the past position of the target obtained from the sensor. In the conventional and mathematical nonlinear filtering method such as extended Kalman filter(EKF), the performance of the system may be deteriorated in highly nonlinear situation. To resolve these problems of nonlinear filtering technique, by appling artificial intelligent technique to the tracking control of moving targets, we combine the advantages of both traditional and intelligent control technique. In the proposed method, after composing training datum from the parameters of extended Kalman filter, by combining FDFE, which has the strong ability for the approximation, with VEGA, which prevent GA from converging prematurely in the case of lack of genetic diversity of population, and by idenLifying the parameters and rule numbers of fuzzy basis function simultaneously, we can reduce the tracking error of EKF. Finally, the proposed method is applied to three dimensional tracking problem, and the simulation results shows that the tracking performance is improved by the proposed method.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.17
no.6
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pp.665-674
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2015
A TSL (Thin Spray-on Liner) which consists of polymers has a higher initial strength, faster construction time and higher waterproofing performance than the conventional cementitious shotcrete. Main supporting mechanism of TSL is the adhesion and tensile strength which is distinct from the conventional shotcrete. Even though highly in demand due to its outstanding characteristics, TSL is not yet well-known support material. In this study, to evaluate contact behavior of TSL, numerical analysis was performed with comparing result from laboratory tests. From the analysis, cohesive behavior at the contact surface between TSL and rock can be evaluated by using combination of cohesive and the damage model. In addition, results show that the cohesive stiffness controled slope between force and displacement, the fracture energy controled level of force at the contact.
In order to analyze effects of strain rate on consolidation characteristics of Busan clay, a series of constant rate of strain (CRS) consolidation tests with different strain rate and incremental loading tests (ILT) were performed. From experimental test results on Busan clay, it was found that the preconsolidation pressure was dependent on the corresponding strain rate occurring during consolidation process. Also, consolidation curves normalized with respect to preconsolidation pressure gave a unique stress-strain curve. Coefficient of consolidation and permeability estimated from CRS test had a tendency to converge to a certain value at normally consolidated range regardless of strain rate. An increase in excess pore pressure was observed after the end of loading without change of total stress on the incremental loading test, which phenomenon is called Mandel-Cryer effect. It was also found that rapid generation of excess pore pressure took place due to collapse of soil structure as effective stress approached to preconsolidation pressure.
Won Chulho;Lee Seung-Ik;Lee Jung-Hyun;Seo Young-Soo;Kim Myung-Nam;Cho Jin-Ho
Journal of Korea Multimedia Society
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v.8
no.5
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pp.641-650
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2005
In this parer, curve stopping function based on the CT number of lung parenchyma from CT lung images is proposed to detect lung region in replacement of conventional edge indication function in geodesic active contour model. We showed that the proposed method was able to detect lung region more effectively than conventional method by applying three kinds of measurement numerically. And, we verified the effectiveness of proposed method visually by observing the detection Procedure on actual CT images. Because lung parenchyma region could be precisely detected from actual EBCT (electron beam computer tomography) lung images, we were sure that the Proposed method could aid to early diagnosis of lung disease and local abnormality of function.
In this paper, we proposed an algorithm that used a direct method to set an initial value of Broydon-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS) method and, accordingly, conducted an experiment in optimal directivity synthesis of adaptive ultrasonic transducer by point source array. To certify the efficiency of this method, quasi-ideal beam with arbitrary beam width, rotating beam, and multi beam, all with the limited side lobe level -30dB, were chosen to check the problem of directivity synthesis that was formed by point source array in the second dimensional sound field. The numerical calculation results showed that the proposed method performed the directivity synthesis faster than the BFGS method did. In addition, the proposed method showed a good error correction for directivity synthesis, and did not demand the choice of initial value. Finally, it is also shown that the proposed method can be used for the adaptive control that was not possible with the direct method alone.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.1
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pp.80-87
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2010
The method of function synthesis is essential when we control the systems not known their characteristic, by predicting the function to satisfy a relation between input and output from the given pairs of input-output data. In general the most systems operate non-linearly, it is easy to come about problem is composed with combinations of parameter, constant, condition, and so on. Genetic programming is proposed by one of function synthesis methods. This is a search method of function tree to satisfy a relation between input and output, with appling genetic operation to function tree to convert function into tree structure. In this paper, we indicate problems of a function synthesis method by an existing genetic programming propose four type of new improved method. In other words, there are control of function tree growth, selection of local search method for early convergence, effective elimination of redundancy in function tree, and utilization of problem characteristic of object, for preventing function from complicating when the function tree is searched. In case of this improved method, we confirmed to obtain superior structure to function synthesis method by an existing genetic programming in a short period of time by means of computer simulation for the two-spirals problem.
Park Kyun-Bin;Kim Jeong-Tae;Na Won-Bae;Ryu Yeon-Sun
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.19
no.1
s.71
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pp.27-37
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2006
A Metropolis genetic algorithm (MGA) is developed and applied for the structural design optimization. In MGA, favorable features of Metropolis criterion of simulated annealing (SA) are incorporated in the reproduction operations of simple genetic algorithm (SGA). This way, the MGA maintains the wide varieties of individuals and preserves the potential genetic information of early generations. Consequently, the proposed MGA alleviates the disadvantages of premature convergence to a local optimum in SGA and time consuming computation for the precise global optimum in SA. Performances and applicability of MGA are compared with those of conventional algorithms such as Holland's SGA, Krishnakumar's micro GA, and Kirkpatrick's SA. Typical numerical examples are used to evaluate the computational performances, the favorable features and applicability of MGA. The effects of population sizes and maximum generations are also evaluated for the performance reliability and robustness of MGA. From the theoretical evaluation and numerical experience, it is concluded that the proposed MGA Is a reliable and efficient tool for structural design optimization.
연기연금제도는 연금 지급개시연령 도달 이후 일정 기간 연금수급을 포기하는 대신 급여에 일정액을 가산하여 지급하는 제도이다. 연기연금은 지급개시연령 도달 이전에 수급을 신청하면 일정액을 가산하여 차감하고 지급하는 조기연금과 상호보완적인 기능을 수행하며 유연은퇴(flexible retirement)의 주요한 축을 구성한다. 연기연금제도의 정책적 목적은 수급자별 다양한 재무적 상황에 따라 보다 유연한 은퇴설계와 노후소득 확충을 지원하는 제도적 장치를 마련하는 것이다. 하지만 현재 연기연금제도는 국민연금에는 시행되고 있으나 사학연금을 비롯한 직역연금에는 도입되지 않고 있다. 최근 공적연금간 급여규정 수렴화에도 불구하고 사학연금을 비롯한 직역연금에서 연기연금을 도입하지 않는 배경에는 공적연금간 급여 형평성 등 많은 쟁점사항들이 영향을 미치기 때문일 것이다. 하지만 이 연구는 그러한 기저의 논쟁에서 벗어나 제도의 재무적 특성 분석을 목적으로 한다. 분석자료는 연금수급을 위한 요건을 충족한 퇴직자 중 연금수급연령 미도달자로 이들 대기자 그룹의 미시자료를 이용해 연기연금 적용 시 제도의 총급여액 증가를 야기하지 않는 재정 중립적 증액률(plan-neutral deferral rate)을 산출하였다. 분석결과, 분석자료를 대상으로 한 산술적 증액률은 6.75%였으나 민감도 분석의 결과를 반영한 적정수준은 6% 이하일 것으로 사료된다. 이는 장기적 추정의 특성상 적용되는 가정변수 수준에 따라 변동폭이 클 뿐만 아니라 하위 구성집단간의 이질적 특성으로 산출되는 증액률의 편차가 크기 때문이다. 따라서 재정 안정성을 훼손하지 않기 위해서는 보수적 관점의 접근이 필수적이다. 연구의 구성은 크게 세 부분으로 II장에서는 소득활동관련 연금의 주요한 수단으로 연기연금의 제도적 필요성을 검토하고, III장에서는 실제 사학연금 가입자 자료를 이용해 재정 중립적 증액률을 산출하고 주요 변수별, 특성 집단별 증액률에 대한 분석결과 및 시사점을 기술하였다. IV장에서는 장기 재정안정성을 저해하지 않기 위해 적정 증액률 산정 시 추가적으로 고려해야 되는 재무적 관련사항을 기술하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.10
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pp.1490-1499
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2022
Arrhythmia is a condition in which the heart has an irregular rhythm or abnormal heart rate, early diagnosis and management is very important because it can cause stroke, cardiac arrest, or even death. In this paper, we propose arrhythmia classification using hybrid combination model of CNN-BLSTM. For this purpose, the QRS features are detected from noise removed signal through pre-processing and a single bit segment was extracted. In this case, the GAN oversampling technique is applied to solve the data imbalance problem. It consisted of CNN layers to extract the patterns of the arrhythmia precisely, used them as the input of the BLSTM. The weights were learned through deep learning and the learning model was evaluated by the validation data. To evaluate the performance of the proposed method, classification accuracy, precision, recall, and F1-score were compared by using the MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate 99.30%, 98.70%, 97.50%, 98.06% in terms of the accuracy, precision, recall, F1 score, respectively.
Gwanghyeong Lee;Hyunjung Myung;Deepak Ghimire;Donghoon Kim;Sewoon Cho;Sunghwan Jeong;Bvouneiun Kim
Smart Media Journal
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v.13
no.8
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pp.39-48
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2024
Recently, various studies have emerged that utilize hyperspectral imaging for crop growth analysis and early disease diagnosis. However, the challenge of using numerous spectral bands or finding the optimal bands for crop area remains a difficult problem. In this paper, we propose a method of searching the optimized spectral band of crop area based on deep learning using the hyper-spectral image. The proposed method extracts RGB images within hyperspectral images to segment background and foreground area through a Vision Transformer-based Seformer. The segmented results project onto each band of gray-scale converted hyperspectral images. It determines the optimized spectral band of the crop area through the pixel comparison of the projected foreground and background area. The proposed method achieved foreground and background segmentation performance with an average accuracy of 98.47% and a mIoU of 96.48%. In addition, it was confirmed that the proposed method converges to the NIR regions closely related to the crop area compared to the mRMR method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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