본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선택연산자를 제안한다. 일반적으로 많이 쓰이는 적합도에 의한 선택 방법에 비해서 유사성에 대한 요소를 추가함으로써 조기에 수렴하는 현상의 감소와 성능향상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 세대형(generational)에서 점진형(steady-state)으로 진화 수행방식의 변형을 통해 보조적인 향상을 제공할 수 있다. 제안된 방법을 f3deceptive 와 f5trap 등의 기만적 문제에 대해서 실험하였으며, 다른 연산자를 이용한 결과에 비하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
Combat fatigues are issued to military personnel with ready made clothes. Ready made combat fatigues should be fitted to various bodies of military personnel within given standard size. This paper develops a standard sizes selection method in order to increase the coverage rate and fitness for combat fatigues. The method utilizes a generalized learning vector quantization(GLVQ) algorithm that is one of cluster algorithm in neural networks techniques. The GLVQ moves the standard sizes from initial arbitrary sizes to next sizes in order to increase more coverage rate and fitness. Finally, when it cannot increase those, algorithm is terminated. The results of this method show more coverage rate and fitness than those of the other methods.
This study analyzes the effects of lifestyle on wetsuits purchasing behavior and identifies various characteristics among lifestyle groups. A questionnaire survey of 213 domestic consumers with water sport activity and wetsuits experience indicated the following results: 1) Lifestyle factors were analyzed as 6 factors: social relation ships, development orientation, trend & appearance, domestic, positive acknowledgement of hobbies, pursuit of practicality. And the wetsuits selection criteria was 4 factors: wearing fitness, product information, design, reputation. 2) Social relationships, development orientation, positive acknowledgement of hobbies and pursuit of practicality factors had a positive effect fitness. Trend & appearance, development orientation, and pursuit of practicality factors had a positive effect on product information factors ; in addition, development orientation, and trend & appearance, a positive acknowledgement of hobbies factors had a positive effect design factors. Social relationships, trend & appearance, and pursuit of practicality factors had a positive effect on reputation factors. However, trend & appearance factors negatively affected the wearing fitness factors and the positive acknowledgement of hobbies factors had negative effect on product information, reputation factors. 3) The three groups of lifestyle factors showed differences in monthly average purchasing of clothes, average annual purchasing expenditures for water sports related products, number of water sport activity days and frequency, product selection criteria.
부사관으로서 요구되는 여러 가지 중 가장 중요하며 기본이 되는 것이 체력이라고 판단하여, 최근 부사관 선발시험 결과를 바탕으로 연구를 진행하고자 한다. 부사관 선발과정은 1차 필기, 2차 체력 및 면접을 통해 최종합격자를 발표하는 과정으로 이루어진다. 최근 지원자들의 두드러진 변화는 체력검정부분에 대한 준비가 많이 부족하며 기초체력 자체가 많이 부족한 학생들이 증가하는 추세이다. 초급간부의 기본이라고 할 수 있는 기초체력 그 중에서 오래달리기에 준비가 많이 필요해 보인 다. 따라서 부사관 준비생들의 기초자료분석 및 효과적인 수업적용을 통해 우리 군이 요구하는 정신적, 신체적 소양을 갖춘 우수한 인재 양성 모형을 제시하고자 한다.
특징 선택 알고리즘들은 좋은 해를 찾기 위해 거대한 문제 공간을 폭넓게 효율적으로 탐색하여야 한다. 이 논문에서는 문제 공간의 적합도 지형을 통찰해보고자 하였으며, 알고리즘들의 탐색 능력을 개선하였다. 지역 최고값과 최저값에 대한 통계에 의해 해 공간을 조사한다. 또한 기존 알고리즘들의 동작을 분석하고 이들의 해를 개선하였다.
In this paper, induction machine operation efficiency and torque is improved using Machine Learning based Gene Optimization (ML-GO) Technique is introduced. Optimized Genetic Algorithm (OGA) is used to select the optimal induction machine data. In OGA, selection, crossover and mutation process is carried out to find the optimal electrical machine data for induction machine design. Initially, many number of induction machine data are given as input for OGA. Then, fitness value is calculated for all induction machine data to find whether the criterion is satisfied or not through fitness function (i.e., objective function such as starting to full load torque ratio, rotor current, power factor and maximum flux density of stator and rotor teeth). When the criterion is not satisfied, annealed selection approach in OGA is used to move the selection criteria from exploration to exploitation to attain the optimal solution (i.e., efficient machine data). After the selection process, two point crossovers is carried out to select two crossover points within a chromosomes (i.e., design variables) and then swaps two parent's chromosomes for producing two new offspring. Finally, Adaptive Levy Mutation is used in OGA to select any value in random manner and gets mutated to obtain the optimal value. This process gets iterated till finding the optimal value for induction machine design. Experimental evaluation of ML-GO technique is carried out with performance metrics such as torque, rotor current, induction machine operation efficiency and rotor power factor compared to the state-of-the-art works.
The purpose of this study was to find the relationship between standing posture biomechanics and physical fitness in the elderly. Physical fitness variables and postural variables for 227 (140 women and 87 men) elderly individuals were tested. Physical fitness tests (Korean Institute of Sports Science, 2012) included 3m sit, walk, and return, grip test, 30 second chair sit and stand, sit and reach, figure 8 walks, and 2 minute stationary march. Postural biomechanics variables included resting calcaneal stance position (RCSP), shoulder slope, pelvic slope, knee flexion angle, leg length difference, thoracic angle, and upper body slope. In statistical analysis, multiple regression was conducted by using stepwise selection method via SAS (version 9.2). Analysis for both men and women revealed significant relationships between physical fitness and age, upper body slope, knee flexion angle, leg length difference. Pelvic and thoracic angle were only related to figure 8 walking and sit and reach in women, while RCSP and shoulder slope had no relationship with any physical fitness variables.
Psychiatric disorder as dysfunctional behavioural syndrome is a paradoxical phenomenon that is difficult to explain evolutionarily because moderate prevalence rate, high heritability and relatively low fitness are shown. Several evolutionary genetic models have been proposed to address this paradox. In this paper, I explain each model by dividing it into selective neutrality, mutation-selection balance, and balancing selection hypothesis, and discuss the advantages and disadvantages of them. In addition, the feasibility of niche specialization and frequency dependent selection as the plausible explanation about the central paradox is briefly discussed.
This paper presents a model for R&D project selection and evaluation system design developed through literature review. The model emphasizes the fitness between the five elements of the system : evaluation phase and purpose, personnel and organization, evaluation critiria and decision model, evaluation form and procedure, and projects. The model was applied in real situation as a test case. The important findings are that a good project selection and evaluation model contributes only partially to the effectiveness of the project selection and that system development and implementation activity is a dynamic and multi-facetted learning process.
무선 센서 네트워크의 클러스터링 시스템에서 클러스터 헤드가 기지국으로부터 멀리 떨어져있어 다중홉으로 통신하는 경우, 센싱된 데이터는 중간 클러스터 헤드를 통해 기지국으로 전송한다. 기지국에 가까이 있는 헤드 노드가 먼 노드보다 더 많은 패킷을 중계할 필요가 있기 때문에 핫 스팟 문제가 생긴다. 이런 문제로 기지국 가까이에 있는 클러스터 헤드는 에너지가 쉽게 고갈되고 이로 인해 네트워크의 수명을 단축시킨다. 본 논문에서는 궤적 클러스터링 기법을 이용한 클러스터 그룹 헤드 선정 기법을 제안한다. 제안하는 방법에서 클러스터 헤드 및 그룹 헤드의 선정은 궤적 클러스터링 기법 및 적합도 함수를 이용함으로써 에너지 효율을 높인다. 또한 핫 스팟 문제는 여러 계층을 클러스터 그룹으로 지정하고 그에 대한 적합도 함수를 이용하여 에너지 소모의 균형을 맞춤으로써 해결한다. 실험을 통해 이전의 클러스터링 기법보다 네트워크 에너지 효율성이 향상됨을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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