• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권4호
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• pp.537-549
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• 2022

In this paper, a novel multi-feature model predictive control (MPC) framework with real-time and adaptive performances is proposed for intelligent structural control in which some drawbacks of the algorithm including, complex control rule and non-optimality, are alleviated. Hence, Linear Programming (LP) is utilized to simplify the resulted control rule. Afterward, the Whale Optimization Algorithm (WOA) is applied to the optimal and adaptive tuning of the LP weights independently at each time step. The stochastic control rule is also achieved using Kalman Filter (KF) to handle noisy measurements. The Extreme Learning Machine (ELM) is then adopted to develop a data-driven and real-time control algorithm. The efficiency of the developed algorithm is then demonstrated by numerical simulation of a twenty-story high-rise benchmark building subjected to earthquake excitations. The competency of the proposed method is proven from the aspects of optimality, stochasticity, and adaptivity compared to the KF-based MPC (KMPC) and constrained MPC (CMPC) algorithms in vibration suppression of building structures. The average value for performance indices in the near-field and far-field (El earthquakes demonstrates a reduction up to 38.3% and 32.5% compared with KMPC and CMPC, respectively.

• Design & Manufacturing
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• 제18권2호
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• pp.17-22
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• 2024

Lightweight of plastic containers is becoming an important issue due to increasing environmental legislation and consumer awareness. In this study, the CAE analysis was conducted to optimize the shape of a 500 ml lightweight square polyethylene terephthalate(PET) bottle. First, the linear buckling alaysis using the finite element method was performed to analyze the correlation between the primary geometric parameters of the bottle and the buckling critical load. Then, the optimal geometry parameters were derived, and the actual buckling load was predicted by non-linear buckling simulation. The validity of the simulation results was verified by top-loading tests of PET bottles molded with the optimized geometry. The elastic modulus and tensile yield strength of PET through tensile tests were measured to improve the accuracy of the simulation. As a result of the tensile tests, the modulus of elasticity of PET increased from 2,900 MPa to 4,275 MPa, and the tensile yield strength increased from 52.4 MPa to 88.1 MPa. Finally the buckling load of the optimized PET bottle was found to be approximately 236 N, which is very similar to the simulation precition of 238 N. This study shows the feasibility and accuracy of the CAE analysis approach for the lightweight design of PET bottles, and will provide useful guidelines for the design of PET bottles.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.7-18
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• 1998

본 연구는 소프트웨어의 사용자 품질수준 극대화를 위한 세 가지 자원할당 모델을 제시한다. 제시되는 모델들은 소프트웨어 개발 특성상 가장 중요시되는 인적자원과 각 품질요소의 관리적 제약수준을 고려하고 있다. 각 모델의 최적 자원할당 해법은 할당된 자원량과 제품품질 수준의 관계를 규정하는 효용함수의 형태에 따라 다르다. 본 연구는 효용함수의 형태를 선형과 비선형 모델로 구분하며 또한 선형 모델은 기본모델과 확장모델로 구별하여 제시한다. 각 모델에 따른 최적 자원해법을 제시하고 비선형 모델의 경우 최적해임을 수리적으로 증명한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제39권5호
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• pp.8-17
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• 2002

본 논문에서는, 섭동과 제어기 이득 섭동을 갖는 이산 대규모 시간지연 시스템의 강인 비약성 제어기 설계에 관하여 논한다. 리아프보프 해석법을 의거하여 선형행렬 부등식으로 표현되는 주어진 시스템의 강인 안정화를 꾀하는 상태 궤환 제어기의 존재를 보장하는 조건 식을 구한다. 이 조건 식의 해로부터 각 부 시스템에서의 제어기의 이득 및 제어기의 비약성 지수도 얻을 수 있다. 제시된 선형행렬 부등식은 잘 알려진 최적화 기법으로 쉽게 풀 수 있으며, 예제를 통하여 제어기 설계 방법을 보인다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제28권9호
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• pp.1472-1476
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• 2007

Artificial neural networks (ANNs) are successfully developed for the modeling and prediction of normalized polarity parameter (ETN) of 216 various solvents with diverse chemical structures using a quantitative-structure property relationship. ANN with architecture 5-9-1 is generated using five molecular descriptors appearing in the multi-parameter linear regression (MLR) model. The most positive charge of a hydrogen atom (q+), total charge in molecule (qt), molecular volume of solvent (Vm), dipole moment (μ) and polarizability term (πI) are input descriptors and its output is ETN. It is found that properly selected and trained neural network with 192 solvents could fairly represent the dependence of normalized polarity parameter on molecular descriptors. For evaluation of the predictive power of the generated ANN, an optimized network is applied for prediction of the ETN values of 24 solvents in the prediction set, which are not used in the optimization procedure. Correlation coefficient (R) and root mean square error (RMSE) of 0.903 and 0.0887 for prediction set by MLR model should be compared with the values of 0.985 and 0.0375 by ANN model. These improvements are due to the fact that the ETN of solvents shows non-linear correlations with the molecular descriptors.

• 대한전기학회논문지
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• 제37권5호
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• pp.272-281
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• 1988

The problem of optimal transmission system planning is to find the most economical locations and time of transmission line construction under the various constraints such as available rights-of-way, finances, the technical characteristics of power system, and the reliability criterion of power supply, and so on. In this paper the constraint of right-of-way is represented as a finite set of available rights-of-way. And the constructed for a unit period. The electrical constraints are represented in terms of line overload and steady state stability margin. And the reliability criterion is dealt with the suppression of failure cost and with single-contingency analysis. In general, the transmission planning problem requires integer solutions and its objective function is nonlinear. In this paper the objective function is defined as a sum of the present values of construction cost and the minimum operating cost of power system. The latter is represented as a sum of generation cost and failure cost considering the change of yearly load, economic dispatch, and the line contingency. For the calculation of operating cost linear programming is adopted on the base of DC load flow calculation, and for the optimization of main objective function nonlinear Branch-and-Bound algorithm is used. Finally, for improving the efficiency of B & B algorithm a new sensitivity analysis algorithm is proposed.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.21-31
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• 2023

In this paper, we focused on the problem of evaluating multi-class classification accuracy and simulation of multiple classifier performance metrics. Multi-class classifiers for sentiment analysis involved many challenges, whereas previous research narrowed to the binary classification model since it provides higher accuracy when dealing with text data. Thus, we take inspiration from the non-linear Support Vector Machine to modify the algorithm by embedding dynamic hyperplanes representing multiple class labels. Then we analyzed the performance of multi-class classifiers using macro-accuracy, micro-accuracy and several other metrics to justify the significance of our algorithm enhancement. Furthermore, we hybridized Enhanced Convolution Neural Network (ECNN) with Dynamic Support Vector Machine (DSVM) to demonstrate the effectiveness and efficiency of the classifier towards multi-class text data. We performed experiments on three hybrid classifiers, which are ECNN with Binary SVM (ECNN-BSVM), and ECNN with linear Multi-Class SVM (ECNN-MCSVM) and our proposed algorithm (ECNNDSVM). Comparative experiments of hybrid algorithms yielded 85.12 % for single metric accuracy; 86.95 % for multiple metrics on average. As for our modified algorithm of the ECNN-DSVM classifier, we reached 98.29 % micro-accuracy results with an f-score value of 98 % at most. For the future direction of this research, we are aiming for hyperplane optimization analysis.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.117-125
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• 2023

가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.537-543
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• 2006

최근들어 강우-유출 현상에 관한 비선형 모델링에 관하여 많은 연구가 있어 왔는데, 그 중에서도 신경망을 이용한 결과는 매우 성공적인 것으로 보고되어 왔다. 선형 구조가 갖는 근본적인 한계성으로 인하여, 이 분야에 선형 모델을 활용하는 것은 신경망을 사용하는 경우에 비하여 불리할 것으로 여겨지곤 한다. 하지만 우리는, 선형 모델의 경우 주어진 문제가 갖는 근본적 동특성의 원리를 보다 잘 이해할 수 있도록 해주므로, 적절한 확장 과정을 거치면 선형 임펄스 응답의 개념은 매우 경쟁력 있는 도구가 될 수 있을 것으로 생각한다. 이러한 생각에 따라, 본 논문에서 우리는 복수의 임펄스 응답의 이용을 강우-유출 해석의 문제에 적용하는 방안을 제안한다. 제안된 방법은 복수의 임펄스 응답 모델 사이에 적용되는 단순하고 고정된 스위칭 전략에 기반을 두고 있으며, 각 임펄스 응답은 음이 아닌 성분을 갖도록 하고, 동시에 한개의 봉우리만 갖는 형태를 만족하도록 한다. 우리나라의 특정한 지역의 수문기상학 자료를 대상으로 하여 적용해 본 결과, 제안된 방법은 매우 의미 있는 결과를 제공함을 보여주었다.

• Journal of Ship and Ocean Technology
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• 제11권2호
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• pp.10-25
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• 2007

With the sharp increase of the oil price, the issue of the energy saving requires even higher propulsive efficiency of the propellers. Traditionally the propellers have been designed with the criteria such as that of Lerbs optimum based on the lifting line theory and the empirical formulae of Lerbs and van Manen giving relations of the wake pitch with the wake non-uniformity. With the aid of the high speed computer, it is now possible to apply the time-consuming iterative approaches for the solution of the lifting surface problems. In this paper we formulate the variational problem to optimize the efficiency of the propeller operating in the given ship wake using the lifting surface method. The variational formulation relating the spanwise circulation distribution with the propulsive efficiency to be maximized is however non-linear in circulation distribution functions, thus the iterative method is applied to the quasi-linearized equations. The blade shape design also requires the iterative procedures, because the shape of the blade which is represented by the lifting surface is unknown a priori. The numerical code was validated with the DTNSRDC propeller 4119 which is well-known to be optimum in uniform inflow condition. In addition existing (well-designed) commercial propellers were selected and compared with the results of the open water tests and the self-propulsion tests.