In this study, parameters of long and short term runoff model were optimized using genetic algorithm as a basic research for integrated water management in a watershed. In case of Korea where drought and flood occurr frequently, the integrated water management is necessary to minimize possible damage of drought and flood. Modified TANK model was optimized as a long term runoff model and storage-function model was optimized as a short term runoff model. Besides distinguished parameters were applied to modified TANK model for supplementing defect that the model estimates less runoff in the storm period. As a result of application, simulated long and short term runoff results showed 7% and 5% improvement compared with before optimized on the average. In case of modified TANK model using distinguished parameters, the simulated runoff after optimized showed more interrelationship than before optimized. Therefore, modified TANK model can be applied for the long term water balance as an integrated water management in a watershed. In case of storage-function model, simulated runoff in the storm period showed high interrelationship with observed one. These optimized models can be applied for the runoff analysis of watershed.
이 논문에서는 철근콘크리트 프레임 구조물을 대상으로 직접탐색기법을 도입하여 보다 개선된 유전자 알고리즘을 이용한 최적설계 기법을 제안하고 있다. 먼저 유전자 알고리즘을 이용하여 다양한 초기 가정 단면을 발생시키고, 이로부터 도출되는 각 설계 부재력 조건에 대해 미리 구성한 설계 단면 데이터베이스(DB)를 기반으로 회귀분석과 직접탐색을 이용하여 최적해를 도출한 후 여러 세대에 걸쳐 누적된 결과로부터 전역 최적해(global minimum)를 선택하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 유전자 알고리즘만을 이용할 경우 전역 최적해에 도달하기까지 수렴성이 떨어져서 그 결과 해의 적합도(Fitness)가 저하되는 단점을 보완하여 빠른 수렴성과 함께 최종해의 경제성에서도 향상된 결과를 보인다. 또한, 작용 하중 조건 하에서 전 부재가 최대의 효율로 저항함으로써 보다 경제적인 설계가 되도록 하기 위하여 비선형 해석을 수행하여 도출된 부재력을 바탕으로 설계 단면을 결정하였으며, 제안된 알고리즘을 예제 구조물에 적용하여 그 효율성을 검증하였다.
In this paper, we propose the integrated Bayesian network framework to reconstruct genetic regulatory networks from genome expression data. The proposed model overcomes the dimensionality problem of multivariate analysis by building coherent sub-networks from confined gene clusters and combining these networks via intermediary points. Gene Shaving algorithm is used to cluster genes that share a common function or co-regulation. Retrieved clusters incorporate prior biological knowledge such as Gene Ontology, pathway, and protein protein interaction information for extracting other related genes. With these extended gene list, system builds genetic sub-networks using Bayesian network with MDL score and Sparse Candidate algorithm. Identifying functional modules of genes is done by not only microarray data itself but also well-proved biological knowledge. This integrated approach can improve there liability of a network in that false relations due to the lack of data can be reduced. Another advantage is the decreased computational complexity by constrained gene sets. To evaluate the proposed system, S. Cerevisiae cell cycle data [1] is applied. The result analysis presents new hypotheses about novel genetic interactions as well as typical relationships known by previous researches [2].
This study proposes an integrated technique of Genetic Algorishim (GA) and Geographic Information System (GIS) for designing the water quality monitoring networks. To develop solution scheme of the integrated system, fitness functions are defined by the linear combination of five criteria which stand for the operation objectives of water quality monitoring stations. The criteria include representativeness of a river system, compliance with water quality standards, supervision of water use, surveillance of pollution sources and examination of water quality changes. The fitness level is obtained through calculations of the fitness functions and input data from GIS. To find the most appropriate parameters for the problems, the sensitivity analysis is performed for four parameters such as number of generations, population sizes, probability of crossover, and probability of mutation. Using the parameters resulted from the sensitivity analysis, the developed system proposed 110 water quality monitoring stations in the Nakdong River. This study demonstrates that the integrated technique of GA and GIS can be utilized as a decision supporting tool in optimized design for a water quality monitoring network.
영상 인식은 영상획득이 용이하다는 것과 실생활에서 광범위하게 사용될 수 있다는 것으로 인해 활발하게 연구되고 있는 분야이다. 그러나 얼굴영상은 높은 차원의 영상공간으로 인해 이미지 처리가 쉽지 않다. 본 논문은 얼굴 영상 데이터의 차원을 특징적인 벡터로 표현하고 이러한 특징벡터를 통해 얼굴 영상을 인식하는 방법은 제안한다. 제안되는 알고리즘은 두 부분으로 나뉜다. 첫째로는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환할 때 RGB 세 개의 플레인의 평균이 아닌 세 플레인의 주성분을 사용하는 PCA(Principal Component Analysis)를 적용한다. PCA는 칼라 영상을 그레이 영상으로 변환하는 과정과 인식률을 높이기 위한 영상 대비 개선 과정이 동시에 수행한다. 두 번째로는 PCA와 LDA(Linear Discriminant Analysis) 방식을 하나의 과정으로 통합하는 개선된 통합 LDA 방법이다. 두 과정을 통합함으로서 간결한 알고리즘 표현이 가능하며 분리된 단계에서 있을 수 있는 정보 손실을 방지할 수 있다. 제안된 알고리즘은 잘 제어된 대용량 얼굴 데이터베이스에서 개인을 확인하는 분야에 적용되어 성능을 향상시키고 있음을 보여주었고, 추후에는 실시간 상황에서 특정 개인을 확인하는 분야의 기초 알고리즘으로 적용될 수 있다.
Galileo 위성항법시스템은 GPS에 대응하기 위해 EU에서 구축중인 시스템으로 실험위성GIOVE-A의 테스트가 끝났으며 두 번째 테스트 위성 GIOVE-B가 발사 예정이다. GPS와 Galileo 신호 모두 이용할 경우 도심지나 숲과 같은 음영지역에서도 가시위성수의 증가로 위치해를 구할 수 있고 보다 정확한 위치해를 얻을 수 있다. GPS와 Galileo 위성항법시스템은 독자적인 시각과 좌표체계를 갖추고 있으며 항법해를 계산을 위해서 서로 다른 오차 모델을 이용한다. 본 논문에서는 각 위성항법시스템의 오차 모델과 시각 및 좌표체계의 차이에 대해서 분석하였으며 이를 바탕으로 GPS와 Galileo 통합하는 항법 알고리즘을 구현하였다. 시뮬레이션을 통하여 시각, 좌표 시스템의 불일치에 의한 항법오차를 분석하고 가시위성수와 Dilution of Precision(DOP)를 계산하여 통합항법알고리즘의 성능을 검증하였다.
This study describes the jump error smoothing scheme with fuzzy logic based on the scalar adaptive filter. The scalar adaptive filter is an useful algorithm for smoothing abrupt jump errors. However, the performances of scalar adaptive algorithm depend on the variance of real signal. So to design an effective algorithm, many informations of real and jump signal are required. In this paper, the fuzzy rules are designed by the analysis of scalar adaptive filter, and then the improved and simplified scheme is developed for smoothing the jump error. Simulations to INS/GPS integrated system show that the proposed method is effective.
Establishment of an efficient routing technique in multiple-input-multiple-output (MIMO) based mobile ad hoc network (MANET) is a new challenge in wireless communication system to communicate in a complex terrain where permanent infrastructure network implementation is not possible. Due to limited power of mobile nodes, a minimum power consumed routing (MPCR) algorithm is developed which is an integration of cooperative transmission process. This algorithm select relay node and support short distance communication. The performance analysis of proposed routing algorithm increased signal to noise interference ratio (SNIR) resulting effect of cooperative transmission. Finally performance analysis of the proposed algorithm is verified with simulated result.
Most recognition algorithms for intelligent surveillance system are based on analysis of the video collected from one camera. Video analysis is also used to compute the internal parameters used in the recognition process. The algorithm computes only the video of the fixed area so that it is a insufficient method and it could not use information of the related areas. However, intelligent integrated surveillance system should be constructed to correlate the events in the other areas as well as in the fixed area. In this paper, in order to construct the intelligent integrated surveillance system, we describe the method not to focus on the video of each camera but to aware the whole event by sharing information between cameras, which is more accurate. The method would be used to aware the event in the fixed area such as stations in urban transit.
급전시뮬레이션과 함께 수행될 수 있는 '레일 전위 상승 분석을 위한 컴퓨터 알고리즘'이 제안되었다. 본 알고리즘에서 레일전위상승 분석은 2 단계로 진행된다. 첫 단계에서는 급전시스템의 조류해석을 수행하여 차량 및 변전소에서의 인젝션(injection) 전류를 구한다. 두 번째 단계에서는 급전시스템의 등가회로에서 변전소 및 차량을 전류 소스로 대치하고 레일의 대지로의 누설 저항이 삽입된 등가회로를 다시 구성한다. 새로 구성된 등가회로를 해석하여 변전소 및 차량 위치에서의 레일 전위를 구한다. 알고리즘의 타당성을 분석하기 위하여 컴퓨터 프로그램을 작성하여 레일전위상승을 구하였고 동일한 시스템을 대상으로 MatLab 사의 Simulink/SymPowerSystems 소프트웨어를 이용하여 레일전위를 구하였다. 2가지 방법에 의한 결과를 상호 비교 분석한 결과는 그 오차가 허용범위 내에 있음을 보여주었다. 본 알고리즘은 급전시뮬레이션과 연동하여 수행될 수 있는 장점을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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