KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.2889-2909
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2017
Wireless sensor networks (WSNs) have attracted lots of attention in recent years due to their potential for various applications. In this paper, we seek how to efficiently deploy relay nodes into traditional static WSNs with constrained locations, aiming to satisfy specific requirements of the industry, such as average energy consumption and average network reliability. This constrained relay node deployment problem (CRNDP) is known as NP-hard optimization problem in the literature. We consider addressing this multi-objective (MO) optimization problem with an improved Artificial Bee Colony (ABC) algorithm with a linear local search (MOABCLLS), which is an extension of an improved ABC and applies two strategies of MO optimization. In order to verify the effectiveness of the MOABCLLS, two versions of MO ABC, two additional standard genetic algorithms, NSGA-II and SPEA2, and two different MO trajectory algorithms are included for comparison. We employ these metaheuristics on a test data set obtained from the literature. For an in-depth analysis of the behavior of the MOABCLLS compared to traditional methodologies, a statistical procedure is utilized to analyze the results. After studying the results, it is concluded that constrained relay node deployment using the MOABCLLS outperforms the performance of the other algorithms, based on two MO quality metrics: hypervolume and coverage of two sets.
본 논문은 회전형 역 진자 시스템(Rotary Inverted Pendulum System : RIPS)에 대한 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA) 기반 최적 퍼지 제어기 설계를 제안한다. 회전형 역 진자 시스템의 제어를 위해 퍼지제어기를 사용하였으며, 이때 퍼지제어기의 규칙은 LQR(Linear Quadratic Regulator) 제어기를 기반으로 하여 설계하였다. 유전자 알고리즘은 전역해를 구할 수 있는 장점이 있어 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있지만 조기수렴 문제로 인하여 지역해에 빠질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 병렬유전자 알고리즘이 개발되었으며, HFCGA는 병렬유전자 알고리즘을 개선한 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 퍼지 제어기의 파라미터의 최적화를 위해 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 LQR 제어기, 기존 단순유전자 알고리즘(SGA)을 이용한 퍼지제어기와 제안된 HFCGA 기반 퍼지제어기의 성능 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.
본 논문에서는 바닥고정형 선배열센서를 이용하여 다중경로 신호를 이용한 근거리표적의 위치추정 알고리즘을 제안하였다. 다중경로를 통하여 근거리 표적의 신호가 센서에 도달하는 경우 각 신호의 원추각이 다르므로 신호들의 원추각과 시간차를 추정해서 3차원 표적의 위치를 추정할 수 있다. 원거리표적으로 가정하고 추정한 원추각과 신호들의 시간차에 대한 관계식을 유도하였으며 이들을 연립하여 표적의 위치를 추정하였다. 그러나 표적이 위치한 기하학적인 위치에 따라 신호들의 원추각이 거의 같아지는 지점이 존재한다. 이 경우 부가적인 1차원 탐색으로 표적의 위치를 추정하였다.
The One Pass Method (OPM) previously presented for the identification of single input single output systems is used to estimate the parameters of a Decentralized Control System (DCS). The OPM is a linear and therefore a simple estimation method. All of the calculations are performed in one pass, and no initial parameter guess, iteration, or powerful search methods are required. These features are of interest especially when the parameters of multi input-output model are estimated. The benefits of the OPM are revealed by comparing its results against those of two recently published methods based on pulse testing. The comparison is performed using two databases from the literature. These databases include single and multi input-output process transfer functions and relevant disturbances. The closed loop responses of these processes are roughly captured by the previous methods, whereas the OPM gives much more accurate results. If the parameters of a DCS are estimated, the OPM yields the same results in multi or single structure implementation. This is a novel feature, which indicates that the OPM is a convenient and practice method for the parameter estimation of multivariable DCSs.
It is the time-varying dissolved oxygen(DO) dynamics that requires controlling for maintaining the DO concentration in the aeration tank. Many linear controllers have thus been applied. Because of the nonlinearity of the oxygen transfer function together with the time-varying respiration rate, however, the linear controllers are found to poorly perform in many cases. To overcome this limitation, a number of advanced controlling techniques have been developed and applied. In this study, designed GA-PI Controller using genetic algorithm(GA). Genetic algorithms(GAs) are search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics. As result of computer simulation, GA-PI controller shows the better control performance especially under the condition of the continuously changing DO set-point. This result represents that GA-PI controller can be a good measure to control the DO concentration in the SBR process which requires the sequential DO set-point change to accomplish the nitrification and denitrification in a single reactor.
Genetic algorithms are powerful optimization methods based on the mechanism of natural genetics and natural selection. Genetic algorithms reduce chance of searching local optima unlike most conventional search algorithms and especially show good performances in complex nonlinear optimization problems because they do not require any information except objective function value. This paper presents a new model based on sexual reproduction in nature. In the proposed Sexual Reproduction model(SR model), individuals consist of the diploid of chromosomes, which are artificially coded as binary string in computer program. The meiosis is modeled to produce the sexual cell(gamete). In the artificial meiosis, crossover between homologous chromosomes plays an essential role for exchanging genetic informations. We apply proposed SR model to optimization of the design parameters of Single-sided Linear Induction Motor(SLIM). Sequential Unconstrained Minimization Technique(SUMT) is used to transform the nonlinear optimization problem with many constraints of SLIM to a simple unconstrained problem, We perform optimal design of SLIM available to FA conveyer systems and discuss its results.
Model uncertainty is a key factor that could influence the accuracy and reliability of numerical model-based analysis. It is necessary to acquire an appropriate updating approach which could search and determine the realistic model parameter values from measurements. In this paper, the Bayesian model updating theory combined with the transitional Markov chain Monte Carlo (TMCMC) method and K-means cluster analysis is utilized in the updating of the structural model parameters. Kriging and polynomial chaos expansion (PCE) are employed to generate surrogate models to reduce the computational burden in TMCMC. The selected updating approaches are applied to three structural examples with different complexity, including a two-storey frame, a ten-storey frame, and the national stadium model. These models stand for the low-dimensional linear model, the high-dimensional linear model, and the nonlinear model, respectively. The performances of updating in these three models are assessed in terms of the prediction uncertainty, numerical efforts, and prior information. This study also investigates the updating scenarios using the analytical approach and surrogate models. The uncertainty quantification in the Bayesian approach is further discussed to verify the validity and accuracy of the surrogate models. Finally, the advantages and limitations of the surrogate model-based updating approaches are discussed for different structural complexity. The possibility of utilizing the boosting algorithm as an ensemble learning method for improving the surrogate models is also presented.
This paper deals with conversion from the STL file to the Slice to the Slice cross-sectional information for Stereolithography. The STL file is widely used for Stereolithography, but it is very difficult to convert STL file into Slice file directly. Because it consists of an ordered list of triangular net without any topological information other than the orientation of each facet. So, The system is accomplished by data flow through several intermediate stages such as Reference. SL1. .SL2L. .SL3. and .SLC file. The data processing is performed in 5 steps: 1) Create a Reference file including common information. 2) Modify STL file within the effective range of SL machine. 3) Calculate a point of intersection between plane equation and line equation. 4) Sort z values in ascending order using quick sort algorithm. 5) Search the adjacent points and formulate a closed loop usingsingly linked linear list. The system is developed by using Borland C++ 3.1 compiler in the environment of Pentium PC, and verified to be satisfactory by making some prototypes of electric household appliances.
웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.
이 연구에서는 인접한 두 빌딩의 진동제어를 위한 방법으로 선형 점성 감쇠기의 위치별 용량의 최적설계방법을 제시하고자 한다. 기존 연구들에서는 감쇠기의 균등분포 또는 층별 감쇠비의 민감도에 비례하는 분포의 가정 하에서의 준최적(suboptimal) 설계문제를 다룬 반면, 이 연구에서는 감쇠기의 위치별 용량을 독립적인 설계인자로 고려함으로써 전역 최적해를 결정하는 최적화기법을 다루었다. 이를 위하여 넓은 영역에서 다수의 설계변수를 효율적으로 검색할 수 있는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입하였으며, 제어 성능 및 감쇠용량에 대한 목적함수의 정의를 달리함으로써 얻어지는 여러 최적설계 결과를 상호 비교하여 보다 최적의 해를 구할 수 있는 목적함수를 정립하였다. 기존 연구결과와의 제어성능 및 감쇠용량의 비교를 통하여 제시하는 방법의 효율성을 검증하였다. 아울러 서로 상이한 주파수 성분을 띄는 실제 역사지진에 대한 시간이력해석을 통하여 제시하는 방법이 인접 구조물의 효과적인 제진설계방법이 될 수 있음을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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