This study introduces an information granular-based fuzzy radial basis function neural networks (FRBFNN) based on multiobjective optimization and weighted least square (WLS). An improved multiobjective space search algorithm (IMSSA) is proposed to optimize the FRBFNN. In the design of FRBFNN, the premise part of the rules is constructed with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering while the consequent part of the fuzzy rules is developed by using four types of polynomials, namely constant, linear, quadratic, and modified quadratic. Information granulation realized with C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of the fuzzy neural network. To enhance the flexibility of neural network, we use the WLS learning to estimate the coefficients of the polynomials. In comparison with ordinary least square commonly used in the design of fuzzy radial basis function neural networks, WLS could come with a different type of the local model in each rule when dealing with the FRBFNN. Since the performance of the FRBFNN model is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules and the orders of the polynomials present in the consequent parts of the rules, we carry out both structural as well as parametric optimization of the network. The proposed IMSSA that aims at the simultaneous minimization of complexity and the maximization of accuracy is exploited here to optimize the parameters of the model. Experimental results illustrate that the proposed neural network leads to better performance in comparison with some existing neurofuzzy models encountered in the literature.
In this study, the design methodology of radial basis function neural networks based on incremental K-means clustering is introduced for learning and processing the big data. If there is a lot of dataset to be trained, general clustering may not learn dataset due to the lack of memory capacity. However, the on-line processing of big data could be effectively realized through the parameters operation of recursive least square estimation as well as the sequential operation of incremental clustering algorithm. Radial basis function neural networks consist of condition part, conclusion part and aggregation part. In the condition part, incremental K-means clustering algorithms is used tweights of the conclusion part are given as linear function and parameters are calculated using recursive least squareo get the center points of data and find the fitness using gaussian function as the activation function. Connection s estimation. In the aggregation part, a final output is obtained by center of gravity method. Using machine learning data, performance index are shown and compared with other models. Also, the performance of the incremental K-means clustering based-RBFNNs is carried out by using PSO. This study demonstrates that the proposed model shows the superiority of algorithmic design from the viewpoint of on-line processing for big data.
본 논문에서는 $GF(2^m)$상의 고속 타원곡선 암호 프로세서를 제안한다. 제안한 암호 프로세서는 타원곡선 정수 곱셈을 위해 Lopez-Dahab Montgomery 알고리즘을 채택하고, $GF(2^m)$상의 산술 연산을 위해 가우시안 정규 기저(Gaussian Normal Basis: GNB)를 이용한다. 본 논문에서 구현한 타원곡선 암호 프로세서는 m=163을 선택하였으며 NIST(National Institute of Standard and Technology)에서 권고하는 5개의 $GF(2^m)$ 필드 크기 중에서 가장 작은 값으로 GNB 타입 4가 존재한다. 제안한 타원곡선 암호 프로세서는 Host Interface, Data Memory, Instruction Memory, Control로 구성되어 있으며 Xilinx XCV2000E FPGA칩을 이용하여 구현한다. FPGA 구현결과 제안된 타원곡선 암호 프로세서는 기존의 연구결과에 비해 속도에서 약 2.6배의 성능 향상을 보이며 훨씬 낮은 하드웨어 복잡도를 가진다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제5권2호
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pp.227-245
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2013
Reliable strength assessment of the Liquefied Natural Gas (LNG) cargo containment system under the sloshing impact load is very difficult task due to the complexity of the physics involved in, both in terms of the hydrodynamics and structural mechanics. Out of all those complexities, the proper selection of the design sloshing load which is applied to the structural model of the LNG cargo containment system, is one of the most challenging one due to its inherent randomness as well as the statistical analysis which is tightly linked to the design sloshing load selection. In this study, the response based strength assessment procedure of LNG cargo containment system has been developed and proposed as an alternative design methodology. Sloshing pressure time history, measured from the model test, is decomposed into wavelet basis function targeting the minimization of the number of the basis function together with the maximization of the numerical efficiency. Then the response of the structure is obtained using the finite element method under each wavelet basis function of different scale. Finally, the response of the structure under entire sloshing impact time history is rapidly calculated by synthesizing the structural response under wavelet basis function. Through this analysis, more realistic response of the system under sloshing impact pressure can be obtained without missing the details of pressure time history such as rising pattern, oscillation due to air entrapment and decay pattern and so on. The strength assessment of the cargo containment system is then performed based on the statistical analysis of the stress peaks selected out of the obtained stress time history.
This paper describer a design expert system which determines the design values of shadow mask using Case-Based Reasoning. In Case-Based Reasoning, it is important to both retrieve similar cases and adapt the cases to meet the design specifications exactly. Especially, the difficulty in automating the adaptation process will prevent the designers from using the design expert systems efficiently and easily. This paper explains knowledge-based design support systems for shadow mask through neural network-based case adaptation. Specifically, we developed 1) representing design knowledge and 2) adaptive case-based reasoning method using RBFN (Radial Basis Function Network).
A new approach to die shape optimal design in bimetal extrusion of rods is presented. In this approach, the design problem is formulated as a constrained optimization problem incorporated with the finite element model, and optimization of the die shape is conducted on the basis of the design sensitivities. The combinations of the core and sleeve materials.
According to a progress in the quality of life and economy, recent years have seen an increase in interest in the cruise travel. However, it is important to provide them the optimum embarkation environment since there are to be many and unspecified persons staying for a long period on the cruise ship. In the architectural design field, a wide range of efforts are being recently made to meet customer's requirements by considering the rapidly changing society, environment, and economic trend. The most representative one of such efforts is the inclusive design concept. This concept means to perform design satisfying all the function, convenience, aesthetic appreciation, and utility, regardless of sex, age, ability, nationality, cultural background or any kinds of disabilities. Regarding this trend, the convenience-oriented design of a cruise ship using the inclusive design concept was performed in this study. To do this, the composition of cabins and swimming pools, and the exterior of the cruise ship were classified into several groups through literature survey. Then, in the point of view of the inclusive design concept, inconvenience matters of passengers about the cabins, swimming pools, and exterior were also extracted from literature survey. Next, basis designs for them were selected among the classified groups in order to solve such inconvenience matters. Finally, the convenience-oriented design of the Emerald Princess Cruise considering the inclusive design concept was performed by applying the basis designs. As a result, we can see that the inclusive design concept can be applied to cruise ship design.
현재 그린 디자인은 제품 디자인 분야에서 대부분 개념적으로 거론되고 있다. 디자이너와 제조사는 환경문제에 대한 관심이 부족하고, 디자이너는 그린 디자인에 대한 명확한 원칙적인 이론 기초가 부족하다. 이 때문에 그린 디자인의 방법과 과정 연구는 매우 절실하다. 본 연구에서는 DFX (Design for "X")방법은 우수한 디자인을 창출하기 위해 원칙적인 방법이라고 설명한다. "x"는 여러 가지 창조성 가치를 의미한다. 이를 근거로서 본 연구에 DFMs, DFR, DFA, DFD의 원칙을 방향으로 시계 제품 시장 중에 어떤 제품을 그린디자인 개념을 유지한다는 것과 긍정적 표현을 설명한다. 본문은 현제 시장에 시계 제품의 중류를 대표할 수 있는 30개 제품을 샘플으로 선정하여 DFX의 원칙을 기반으로 평가를 하였다. Framework을 이용하여 평가결과에 따라 그린 디자인 원칙을 가장 맞추지 않은 원료문제를 중심으로DFMs 원칙들을 지침으로 실험을 전개한다. 그린 디자인 기본 개념보다 DFMs방법을 도입하여 실험과정에서는 핵심요점을 더욱 쉽게 파악할 수 있고 최종 원성 결과물을 통한 DFX방법의 중요성을 간접적인 설명하게 된다.
In this paper, two sets of spectrally efficient ultra-wideband (UWB) pulses using zinc and frequency-domain Walsh basis functions are proposed. These signals comply with the Federal Communications Commission (FCC) regulations for UWB indoor communications within the stipulated bandwidth of 3.1 GHz to 10.6 GHz. They also demonstrate high energy spectral efficiency by conforming more closely to the FCC mask than other UWB signals described in the literature. The performance of these pulses under various modulation techniques is discussed in this paper, and the proposed pulses are compared with Gaussian monocycles in terms of spectral efficiency, autocorrelation, crosscorrelation, and bit error rate performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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