• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2925-2948
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• 2019

In order to improve the utilization of irrigation water resources of greenhouse tomatoes, a water-saving irrigation decision-making model based on genetic optimization T-S fuzzy neural network is proposed in this paper. The main work are as follows: Firstly, the traditional genetic algorithm is optimized by introducing the constraint operator and update operator of the Krill herd (KH) algorithm. Secondly, the weights and thresholds of T-S fuzzy neural network are optimized by using the improved genetic algorithm. Finally, on the basis of the real data set, the genetic optimization T-S fuzzy neural network is used to simulate and predict the irrigation volume for greenhouse tomatoes. The performance of the genetic algorithm improved T-S fuzzy neural network (GA-TSFNN), the traditional T-S fuzzy neural network algorithm (TSFNN), BP neural network algorithm(BPNN) and the genetic algorithm improved BP neural network algorithm (GA-BPNN) is compared by simulation. The simulation experiment results show that compared with the TSFNN, BPNN and the GA-BPNN, the error of the GA-TSFNN between the predicted value and the actual value of the irrigation volume is smaller, and the proposed method has a better prediction effect. This paper provides new ideas for the water-saving irrigation decision in greenhouse tomatoes.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권12호
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• pp.1306-1316
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• 1990

A controller using a multilayer neural network is proposed to the dynamic control of a PUMA 560 robot arm. This controller is developed based on an error back-propagation (BP) neural network. Since the neural network can model an arbitrary nonlinear mapping, it is used as a commanded feedforward torque generator. A Proportional Derivative (PD) feedback controller is used in parallel with the feedforward neural network to train the system. The neural network was trained by the current state of the manipulator as well as the PD feedback error torque. No a priori knowledge on system dynamics is needed and this information is rather implicitly stored in the interconnection weights of the neural network. In another experiment, the neural network was trained with the current, past and future positions only without any use of velocity sensors. Form this thim window of position values, BP network implicitly filters out the velocity and acceleration components for each joint. Computer simulation demonstrates such powerful characteristics of the neurocontroller as adaptation to changing environments, robustness to sensor noise, and continuous performance improvement with self-learning.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권11호
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• pp.83-88
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• 2002

In order to predict the moldability of a injection molded part, a simulation of filling is needed. Short shot is one of the most frequent troubles encountered during injection molding process. The adjustment of process conditions is the most economic way to troubleshoot the problematic short shot in cost and time since the mold doesn't need to be modified at all. But it is difficult to adjust the process conditions appropriately in no times since it requires an empirical knowledge of injection molding. In this paper, the intelligent CAE system synergistically combines fuzzy-neural network (FNN) for heuristic knowledge with CAE programs for analytical knowledge. To evaluate the intelligent algorithms, a cellular phone flip has been chosen as a finite element model and filling analyses have been performed with a commercial CAE software. As the results, the intelligent CAE system drastically reduces the troubleshooting time of short shot in comparison with the experts' conventional methodology which is similar to the golden section search algorithm.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.587-599
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• 1995

This paper proposes a method for pattern recognition using spectral analysis and a hybrid genetic-neural-fuzzy networks. The feature vectors using spectral analysis on contour sequences of 2-D images are extracted, and the vectors are not effected by translation, rotation and scale variance. A combined model using the advantages of conventional method is proposed, those are supervised learning BP, global searching genetic algorithm, and unsupervised learning fuzzy c-method. The proposed method is applied to 10 aircraft recognition to confirm the performance of the method. The experimental results show that the proposed method is better accuracy than conventional method using BP or fuzzy c-method, and learning speed is enhanced.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.256-261
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• 2007

본 논문은 이미지 완성(Image Completion)을 위한 근사적 에너지 최적화 알고리즘을 제안한다. 이미지 완성이란 이미지의 특정영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서 이미지 완성은 유사-확률적(pseudo-probabilistic) 시스템인 Markov Random Field로 모델링된다. MRF로 모델링된 이미지 완성 시스템에서 사후 확률(posterior probability)을 최대로 만드는 MAP(Maximum A Posterior) 문제는 결국 시스템의 전체 에너지를 낮추는 에너지 최적화 문제와 동일하다. 본 논문에서는 MRF의 최적화 알고리즘들 중에서 Belief Propagation 알고리즘을 이용한다. BP 알고리즘이 이미지 완성 분야에 적용될 때 다음 두 가지가 계산시간을 증가시키는 요인이 된다. 첫 번째는 완성시킬 영역이 넓어 MRF를 구성하는 정점의 수가 증가할 때이다. 두 번째는 비교할 후보 이미지 조각의 수가 증가할 때이다. 기존에 제안된 Priority-Belief Propagation 알고리즘은 우선순위가 높은 정점부터 메시지를 전파하고 불필요한 후보 이미지 조각의 수를 제거함으로써 이를 해결하였다. 하지만 우선순위를 정점에 할당하기 위한 최초 메시지 전파의 경우 Belief Propagation의 단점은 그대로 남아있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 이미지 완성을 위한 MRF 모델을 피라미드 구조와 같이 층위로 나누어 정점의 수를 줄이고, 계층적으로 메시지를 전파하여 시스템의 적합성(fitness)을 정교화 해나가는 Hierarchical Priority Belief Propagation 알고리즘을 제안한다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1998년도 추계학술대회
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• pp.177-178
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• 1998

This paper is a study on compensation for error in estimation of mean pressure according to the change of arterial pressure shape. Because arterial pressure shape affects the mean pressure and blood volume which are important factors for measurement of blood pressure(BP), change of arterial pressure shape cause BP measurement error. In order to solve this problem, we add the compensation function C($\alpha$), depending on arterial pressure shape, to mathematical oscillometric model. Consequently, we could accurately estimate the blood pressure by correcting of the error using compensation function.

• 한국독성학회:학술대회논문집
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• 한국독성학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.34-45
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• 2006

Chemical toxicants are metabolically converted to numerous metabolites in the body. Toxicokinetic characteristics of metabolites could be therefore used as biomarker of exposure for human risk assessment. Biologically based dose response (BBDR) model was proposed for future direction of risk assessment. However, this area has not been developed well enough for human application. Benzo(a)pyrene (BP), for example, is a well-known environmental carcinogen and may produce more than 100 metabolites and BPDE-DNA adduct, a covalently bound form of DNA with benzo(a)pyrene diolepoxides (BPDES), has been applied to qualitatively or quantitaively estimate human exposure to BP. In addition, di(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP), a widely used plasticize. in the polymer industry, is one of endocrine-disrupting chemicals (EDCs) and has been monitored in humans using urinary or serum concentrations of DEHP or its monomer MEHP for exposure and risk assessment. However, it is difficult to estimate the actual level of toxicants using these biomarkers in humans using. This presentation will discuss a methodology of exposure and risk assessment by application of metabolic profiling kinetics.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.73-78
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• 2001

특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.

• Advances in concrete construction
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• 제10권6호
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• pp.479-488
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• 2020

The experimental and numerical works were carried out on high performance fiber reinforced concrete (HPFRC) with w/cm ratios ranging from 0.25 to 0.40, fiber volume fraction (Vf)=0-1.5% and 10% silica fume replacement. Improvements in compressive and flexural strengths obtained for HPFRC are moderate and significant, respectively, Empirical equations developed for the compressive strength and flexural strength of HPFRC as a function of fiber volume fraction. A relation between flexural strength and compressive strength of HPFRC with R=0.78 was developed. Due to the complex mix proportions and non-linear relationship between the mix proportions and properties, models with reliable predictive capabilities are not developed and also research on HPFRC was empirical. In this paper due to the inadequacy of present method, a back propagation-neural network (BP-NN) was employed to estimate the 28-day compressive strength of HPFRC mixes. BP-NN model was built to implement the highly non-linear relationship between the mix proportions and their properties. This paper describes the data sets collected, training of ANNs and comparison of the experimental results obtained for various mixtures. On statistical analyses of collected data, a multiple linear regression (MLR) model with R2=0.78 was developed for the prediction of compressive strength of HPFRC mixes, and average absolute error (AAE) obtained is 6.5%. On validation of the data sets by NNs, the error range was within 2% of the actual values. ANN model has given the significant degree of accuracy and reliability compared to the MLR model. ANN approach can be effectively used to estimate the 28-day compressive strength of fibrous concrete mixes and is practical.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제51권1호
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• pp.33-41
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• 2008

목 적 : 소아 청소년 건강관리에서 혈압 측정의 중요성이 점차 강조되고 있는 시점에서 한국의 소아 청소년들을 위한 정상 혈압 참고 치를 만들고자 하였다. 방 법 : 2005년에 새로운 신체성장 표준치를 만들기 위해 시행한 전국 소아 청소년들의 신체계측사업에 혈압 계측사업을 포함시켜 7-20세에 해당하는 소아 청소년 57,433명(남: 29,443명, 여: 27,990명)에서 신장, 체중 및 혈압 계측치를 얻었다. 혈압은 자동 진동혈압계인 Dinamap Procare 200(GE Inc., Milwaukee, Wi, USA)를 이용하여 측정하였고 앉은 자세에서 안정한 후 우측 팔에서 5분 간격으로 2번 측정하였다. 두 측정치의 평균치를 수축기 혈압과 이완기 혈압으로 기록하여 원 자료로 하였다. 체중이 +3SD 이상인 과체중아들 2,373명의 혈압은 제외하고 분석 하였다. 혈압 백분위수 표는 성별, 연령별, 신장 백분위수별로 만들어 졌으며 통계기법은 2004 Task Force in NHLBI (USA)이 사용한 통계기법을 원용한 고정 변형 LMS 방법을 사용하였다. 결 과 : 성별, 연령별(7-18세), 신장 백분위수별(5th, 10th, 25th, 50th, 75th, 90th, 95th) 혈압 참고치가 완성되었으며 신장 백분위수에 대한 자료는 질병관리본부 홈페이지인 http://www.cdc.go.kr/webcdc/에서 확인 할 수 있다. 고혈압의 기준치는 성별, 연령별, 신장대비에서 95 백분위수 이상으로 하고, 전고혈압 기준치는 90-95 백분위수 또는 수축기 및 이완기 혈압 130/80 mmHg 이상으로 정하였다. 결 론 : 이번에 마련된 우리나라 소아 청소년 정상 혈압 참고치는 처음이기 때문에 사용기준 및 고혈압의 기준은 앞으로 지속적인 논의와 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한 본 혈압 표는 자동 진동혈압계로 마련된 것이기 때문에 수동 수은 혈압계를 이용한 혈압 치를 평가하는 기준표로 사용하는 것은 주의해야 할 것이다.