본 논문에서는 일반적인 신경회로망의 단점인 느린 학습속도를 획기적으로 개선한 네트워크인 Extreme Learning Machine과 전문가들의 언어적 정보들을 기술 할 수 있는 퍼지 이론을 접목한 퍼지 Extreme Learning Machine을 최적화하기 위하여 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하였다. 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수를 일반적인 시그모이드 함수를 사용하지 않고, 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘의 활성화 레벨 함수를 이용하였다. Particle Swarm Optimization 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 통하여 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수의 파라미터들을 최적화 한다. Particle Swarm Optimization과 같은 최적화 알고리즘을 통한 제안된 모델의 최적화 하고 최적화된 모델의 분류성능을 평가하기 위하여 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용하여 평가한다.
As a basic study on the machine tools of modular structure, a Computer Aided Design of feed driving unit and an optimization of the dynamic characteristics of a machine tool structure are carried out.. Computer-aided design technique enables designers to save time and to easily do the job in variant design by effectively documenting design techniques and data. In this study a computer program package was developed for automatic design of a proper feed driving units by utilizing building block principle of OIWA CADET.
The optimization problems with quadratic constraints often appear in various fields such as network flows and computer tomography. In this paper, we propose an algorithm for solving those problems and prove the convergence of the proposed algorithm.
본 연구는 중등수학교육에서 도구화된 CAS에 기반한 최적화 문제해결 활동을 통해 CAS가 교육과정 내용제시 순서에 영향을 줄 수 있는지를 분석하기 위해 설계되었다. 이를 위하여 본 연구자는 CAS를 활용한 최적화 문제해결 활동을 구안하였으며 3개월간의 CAS 활용 수업 경험이 있으나 아직 미적분학을 접해 본 적이 없는 고등학교 2학년 7명을 선정하여 총 9차시의 수업을 실시하고, 수업녹화자료와 면담을 통해 학생들의 활동을 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 CAS를 이용하여 미 학습된 교육내용인 미분과 삼차방정식, 무리방정식의 해구하기와 그래프 분석이 포함된 최적화 문제해결활동을 수준 높게 다룰 수 있는 것으로 나타나 CAS가 교육과정 내용제시 순서에 영향을 줄 수 있음을 확인할 수 있었다.
Given the recent surge of interest towards utilization of renewable distributed energy resources (DER), in particular in remote areas, this paper aims at designing an optimal hybrid system in order to supply loads of a village located in Esfarayen, North Khorasan, Iran. This paper illustrates the optimal design procedure of a standalone hybrid system which consists of Wind Turbine Generator (WTG), Photo Voltaic (PV), Diesel-generator, and Battery denoting as the Energy Storage System (ESS). The WTGs and PVs are considered as the main producers since the site's ambient conditions are suitable for such producers. Moreover, batteries are employed to smooth out the variable outputs of these renewable resources. To this end, whenever the available power generation is higher than the demanded amount, the excess energy will be stored in ESS to be injected into the system in the time of insufficient power generation. Since the standalone system is assumed to have no connection to the upstream network, it must be able to supply the loads without any load curtailment. In this regard, a Diesel-Generator can also be integrated to achieve zero loss of load. The optimal hybrid system design problem is a discrete optimization problem that is solved, here, by means of a recently-introduced meta-heuristic optimization algorithm known as Lightning Attachment Procedure Optimization (LAPO). The results are compared to those of some other methods and discussed in detail. The results also show that the total cost of the designed stand-alone system in 25 years is around 92M€ which is much less than the grid-connected system with the total cost of 205M€. In summary, the obtained simulation results demonstrate the effectiveness of the utilized optimization algorithm in finding the best results, and the designed hybrid system in serving the remote loads.
인터넷이 주요 마케팅과 영업의 통로로 사용됨에 따라 검색 엔진 결과의 상위 순위가 웹 사이트들 사이의 핵심경쟁대상이 되어가고 있다. 검색엔진에서 웹사이트의 상위 순위를 유지하기 위해 다양한 방법이 존재하며 일반적으로 유기적인 코딩이나 검색엔진 최적화에 많은 비용을 투자한다. 본 논문의 목적은 웹사이트 가시성을 충족하지 못할 경우 검색엔진색인에서 순위가 뒤떨어지거나 완전히 제거될 수 있기 때문에 검색엔진 최적화(Serch Engine Optimization : SEO)를 위해 웹사이트 가시성을 고려하여 웹페이지를 설계할 때 부정적 요소로써 제거되어져야 할 요인들을 인식하여 순위를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 웹사이트 가시성의 부정적 요인을 인식하고 순위를 결정한 실험은 기존의 웹사이트 가시성 분석 모델을 기반으로 이론과 실험을 통해 제공되어졌다. 본 논문에서 분석된 모델들은 각 모델의 방법론을 기반으로 점수로 표현되거나 계량화되었으며 실험을 통해 부정적 요인으로 10개의 항목이 선정되어 높은 점수로 순위가 결정되었다. 따라서 웹사이트를 설계할 때 부정적인 요인들인 높은 순위의 항목들을 배제하여 설계함에 따라 웹사이트가 검색엔진 색인 대상에서 제거되지 않도록 고려되어져야 한다.
Grain design has always been a vital and integral part of Solid Rocket Motor(SRM) design. Basing on the design objectives set by the system designer, the SRM designer has many options available for selecting the Grain configuration. Many of the available configurations may fulfill the required parameters of volumetric loading fraction, web fraction & Length to diameter ratios and produce internal ballistic results that may be in accordance to the design objectives. However, for any given set of design objectives, it is deemed necessary that best possible configuration be selected, designed and optimized. Hence optimal results of all applicable configurations are vital to be attained in order to compare and finalize the design that will produce most efficient performance. Generally the engineers pay attention and have skills on a specific grain configuration. The designing methodologies and computer codes available usually focus on single grain configuration may it be Star, Wagon Wheel or slotted tube. Hardly one can find a software or a design methodology where all such configurations can be worked on jointly and not only adequate designs be found but optimal solutions reached by applying an optimization method to find final design best suited for any design objective. In the present work design requirements have been set, grain configurations have been selected and their designing has been conducted. The internal ballistic parameters have been calculated and after finding the preliminary design solutions, the optimal solutions have been found. In doing so, software has been developed comprising of computer programs for designing the 2D grains including Star, Wagon Wheel and Slotted Tube configurations. The optimization toolbox of Matlab Fmincon has been used for getting optimal solutions. The affects of all the independent geometric design variables on the optimized solutions have been analyzed. Based on results attained from Optimization Method, an in depth comparison of Grain Configurations and analysis of performance prediction outputs have been conducted to come to conclusion as to which grain configuration is ideal for the current design requirement under study.
물리기반 캐릭터 애니메이션에서 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법은 캐릭터 동작에 대한 시스템 동역학 모델(system dynamics model)에 기반하여 가까운 최적의 미래 상태를 예측하여 캐릭터의 동작을 자동적으로 생성하는데 널리 사용되어 왔다. 캐릭터와 환경 간의 접촉 현상을 강체 충돌로 다루는 경우 일반적으로 시스템 동역학 모델은 그 수식이 닫힌 형식(closed form)으로 유도되지 못하고 미분이 불가능하다. 따라서 최근까지 많은 연구자들이 접촉 완화(contact smoothing) 기법을 통해 시스템 동역학의 수치적 미분에 기반한 효율적인 궤적 최적화 기법을 발표해 왔다. 하지만 수치적 미분 정보는 분석적 미분과 달리 부정확하기 때문에 궤적 최적화의 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 접촉 완화 모델에 대한 근사화를 통해 시스템 동역학을 분석적으로 미분하여 닫힌 형식의 도함수를 유도하고, 이를 기반으로 사용자의 온라인 입력에 따라 예제 데이터 없이 이족 캐릭터의 동작을 안정적으로 생성하는 예측 제어 기법(model predictive control (MPC))을 제안한다.
실내 측위 시스템에 사용되는 Beacon의 신호는 반사 및 왜곡되어 노이즈 신호가 발생한다. 이 노이즈를 제거하기 위해 KF(Kalman Filter)가 널리 사용되어 왔다. KF를 적용하기 위해서는 각 제품의 신호 종류와 강도, 환경을 고려한 Parameters 최적화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 BLE Beacon 기반 실내 측위 시스템에서 GA(Genetic Algorithm)를 활용한 KF Parameters의 최적화 문제 해결 방안을 제안한다. Beacon과 수신기 사이에 일정 거리를 두고 제안한 기법을 적용하여 KF Parameters를 최적화한 후, KF를 통과한 추정거리와 필터링을 거치지 않은 거리를 비교하였다. 제안하는 기법은 RSSI(Received Signal Strength Indi- cation)를 기반으로 하는 실내 측위 시스템에서 KF의 Parameters 최적화 소요시간 단축과 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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