International Journal of Control, Automation, and Systems
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제2권3호
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pp.298-309
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2004
In this paper, a new evolutionary scheme to design a TSK fuzzy model from relevant data is proposed. The identification of the antecedent rule parameters is performed via the evolutionary algorithm with the unique fitness function and the various evolutionary operators, while the identification of the consequent parameters is done using the least square method. The occurrence of the multiple overlapping membership functions, which is a typical feature of unconstrained optimization, is resolved with the help of the proposed fitness function. The proposed algorithm can generate a fuzzy model with transparent membership functions. Through simulations on various problems, the proposed algorithm found a TSK fuzzy model with better accuracy than those found in previous works with transparent partition of input space.
Hysteretic behavior model of soft magnetic material usually used in electrical machines and electronic devices is necessary for numerical solution of Maxwell equation. In this study, a new dynamic hysteresis model is presented, based on the nonlinear dynamic system identification from measured data capabilities of fuzzy clustering algorithm. The developed model is based on a Gustafson-Kessel (GK) fuzzy approach used on a normalized gathered data from measured dynamic cycles on a C core transformer made of 0.33mm laminations of cold rolled SiFe. The number of fuzzy rules is optimized by some cluster validity measures like 'partition coefficient' and 'classification entropy'. The clustering results from the GK approach show that it is not only very accurate but also provides its effectiveness and potential for dynamic magnetic hysteresis modeling.
역류분배 방법을 이용한 단백질의 분리정제 가능성을 높이기 위하여 4가지 모델단백질에 대하여 수용성 액체 2상계에서의 분획계수를 pH 변화에 따라 조사하였다. 또한 역류분배를 이용한 다중분배추출방식으로 모델 단백질의 혼합물을 수준의 pH(4.5-12.0)에서 분획하였다. 그 결과 pH에 따라 단백질들의 등전점 차이로 인한 분획계수(K)값이 다르게 나타서, 다중분배를 행할 때 각 단백질 분획들이 위치하는 튜브번호가 다르게 되므로 역류분배 방법을 통한 단백질의 분리 가능성을 보여주었다.
A number of different methods have been used for modeling the sorption of volatile organic chlorinated compounds such as tetrachloroethylene/perchloroethylene (PCE). In this study, PCE was adsorbed in several natural sorbents, i.e., Pahokee peat, vermicompost, BionSoil®, and natural soil, in the batch experiments. Several sorption models such as linear, Freundlich, solubility-normalized Freundlich model, and Polanyi-Manes model (PMM) were used to analyze sorption isotherms. The relationship between sorption model parameters, organic carbon content (foc), and elemental C/N ratio was studied. The organic carbon normalized partition coefficient values (log Koc = 1.50-3.13) in four different sorbents were less than the logarithm of the octanol-water partition coefficient (log Kow = 3.40) of PCE due to high organic carbon contents. The log Koc decreased linearly with log foc and log C/N ratio, but increased linearly with log O/C, log H/C, and log (N+O)/C ratio. Both log KF,oc or log KF,oc decreased linearly with log foc (R2 = 0.88-0.92) and log C/N ratio (R2 = 0.57-0.76), but increased linearly with log (N+O)/C (R2 = 0.93-0.95). The log qmax,oc decreased linearly as log foc and log C/N increased, whereas it increased with log O/C, log H/C and log (N+O)/C ratios. The log qmax,oc increased linearly with (N+O)/C indicating a strong dependence of qmax,oc on the polarity index. The results showed that PCE sorption behaviors were strongly correlated with the physicochemical properties of soil organic matter (SOM).
대규모의 데이터를 다루는 여러 시스템에서 데이터를 다수의 병렬 디스크에 분산시켜 저장한 후 질의 처리시 동시에 여러 개의 디스크를 접근함으로써 입출력 성능의 향상을 위한 많은 노력들이 행해져 왔다. 대부분 이전 연구들은 데이터 공간을 이루는 각 차원이 겹치지 않는 여러개의 구간으로 나누어져 전체 데이터 공간이 그리드 형태로 분할되어 있다는 가정하에 각 차원의 구간 번호로 결정되는 그리드 셀에 대해서 효과적으로 디스크 번호를 할당하는 알고리즘 개발에 집중되었다. 하지만, 그들은 데이터 공간을 그리드 형태로 분할하는 방법이 전체 디클러스터링 알고리즘 성능에 미치는 영향을 간과하였다. 본 논문에서 우리는 효과적인 그리드 분할을 통하여 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 향상 시켰다. 이를 위하여 영역 질의 크기가 주어졌을 때 겹치는 그리드 셀의 수를 예측하는 모델을 제시하였으며 이를 이용하여 가능한 그리드 분할 방법들 중에서 질의 크기를 감소시키는 분할 방법을 선택하였다. 일반적으로, 다차원 데이터에 대해서는 이진 분할을 하지만 본 논문에서는 더 작은 수의 차원을 선택해서 여러 번 분할함으로써 질의를 만족하는 그리드 셀의 수를 감소시켰다. 다양한 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제시한 예측 모델은 질의 크기와 차원에 관계없이 0.5% 이내의 에러율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 효과적인 그리드 분할을 통하여 다차원 데이터에 대해서 가장 성능이 좋은 것으로 소개되고 있는 Kronecker sequence 매핑 함수를 이용하는 디클러스터링 알고리즘의 성능을 최대 23배까지 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
This paper presents image analysis method using a Markov random field(MRF) model. Particulary, image esgmentation is to partition the given image into regions. This scheme is first segmented into regions, and the obtained domain knowledge is used to obtain the improved segmented image by a Markov random field model. The method is a maximum a posteriori(MAP) estimation with the MRF model and its associated Gibbs distribution. MAP estimation method is applied to capture the natural image by TMS320C80(MVP) and to realize the segmented image by a MRF model.
Masonry-infilled walls have been used in reinforced concrete(RC) frame structures as interior and exterior partition walls. Since these walls are considered as nonstructural elements, they were only considered as additional mass. However, infill walls tend to interact with the structure's overall strength, rigidity, and energy dissipation. Infill walls have been analyzed by finite element method or transposed as equivalent strut model. The equivalent strut model is a typical method to evaluate masonry-infilled structure to avoid the burden of complex finite element model. This study compares different strut models to identify their properties and applicability with regard to the characteristics of the structure and various material models.
Knowledge of organic micropollutant transfers in barrier seal materials from waste storage facilities is limited to volatile organic compounds and phenolic compounds at ambient temperature. This study focused on the sorption of chlorophenols (CPs) from various geotextiles from clay geosynthetics under the influence of temperature. Also to study the impact of the polarity or the amount of CPs adsorbed on geotextiles with the partition coefficient. The effect of various parameters such as contact time, effect of temperature, initial CPs concentration and adsorbent dosage has been carried out in this study. The result obtained is non-linear and the data was calculated for affinity with Freundlich isotherm model. An important observation is that the amount of CPs sorbed on geotextiles increases with a growing number of chlorine atoms, ie increases with the partition coefficient (log Kow). During this study, a decrease in adsorbent properties was observed with the rise in temperature from 23℃ to 55℃. The partitioning coefficients for CPs examined range are from 2.4 (R2 = 0.86) to 8.4 mL/g (R2 = 0.90). Among the CPs studied, the highest adsorbed quantity was observed for pentachlorophenol with 0.052 g/g at 23℃, this quantity will decrease with the increase in temperature.
퍼지 모델링을 하기 위해서는 퍼지 규칙의 생성이 필연적이며, 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 시스템 데이터를 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할하는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하여 퍼지 규칙을 생성하고 추론하는 시스템을 소개한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정되며 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현된다. 제안된 모델은 수치 데이터를 이용하여 평가한다.
다양한 데이터 마이닝 기법들의 발전과 더불어, 속성(Feature 또는 Attribute)의 범위(Dimension)를 줄이기 위해 많은 요소 선택 방법이 개발되었다. 이는 확장성(Scalability)을 향상시킬 수 있고 학습 모델(Learning Model)을 더욱 쉽게 해석할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP)을 이용한 새로운 최적화 기반 속성 선택 방법을 NP 기본 구조와 다양한 실험 문제의 수치적 결과들과 함께 제시하여 어떻게 NP의 최적화 구조가 속성 선택 과정에 기여를 하고 있는지 보여준다. 그리고 이 새로운 지능적인 분할 방법이 어떻게 매우 효율적인 분할을 수행하는지를 제시한다. 이 새로운 속성 선택 방법은 필터(Filter)방법과 래퍼(Wrapper)방법 두 가지로 구현될 수 있다. 사례 연구로서, B2B e-비즈니스 시스템에서 효과적으로 사용될 수 있는 추천 시스템(Recommender System)을 제안하였다. 이 추천 시스템은 분류 기법(Classification Rule)과 제시된 NP 기반 요소 선택 방법을 사용하고 있다. 이 추천 시스템은 사용자의 인터넷 경매 참여를 추천하는데 사용되며, 이 때 제안된 요소 선택 앨고리듬은 추천 규칙들이 쉽게 이해될 수 있도록 모델을 간략화 하는데 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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