• Advances in concrete construction
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• 제13권5호
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• pp.385-394
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• 2022

Recently, an increasing number of cutting-edged studies have shown that designing a smart active control for real-time implementation requires piles of hard-work criteria in the design process, including performance controllers to reduce the tracking errors and tolerance to external interference and measure system disturbed perturbations. This article proposes an effective artificial-intelligence method using these rigorous criteria, which can be translated into general control plants for the management of civil engineering installations. To facilitate the calculation, an efficient solution process based on linear matrix (LMI) inequality has been introduced to verify the relevance of the proposed method, and extensive simulators have been carried out for the numerical constructive model in the seismic stimulation of the active rigidity. Additionally, a fuzzy model of the neural network based system (NN) is developed using an interconnected method for LDI (linear differential) representation determined for arbitrary dynamics. This expression is constructed with a nonlinear sector which converts the nonlinear model into a multiple linear deformation of the linear model and a new state sufficient to guarantee the asymptomatic stability of the Lyapunov function of the linear matrix inequality. In the control design, we incorporated H Infinity optimized development algorithm and performance analysis stability. Finally, there is a numerical practical example with simulations to show the results. The implication results in the RMS response with as well as without tuned mass damper (TMD) of the benchmark building under the external excitation, the El-Centro Earthquake, in which it also showed the simulation using evolved bat algorithmic LMI fuzzy controllers in term of RMS in acceleration and displacement of the building.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.312-334
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• 2023

In large-scale computing, cloud computing plays an important role by sharing globally-distributed resources. The evolution of cloud has taken place in the development of data centers and numerous servers across the globe. But the cloud information centers incur huge operational costs, consume high electricity and emit tons of dioxides. It is possible for the cloud suppliers to leverage their resources and decrease the consumption of energy through various methods such as dynamic consolidation of Virtual Machines (VMs), by keeping idle nodes in sleep mode and mistreatment of live migration. But the performance may get affected in case of harsh consolidation of VMs. So, it is a desired trait to have associate degree energy-performance exchange without compromising the quality of service while at the same time reducing the power consumption. This research article details a number of novel algorithms that dynamically consolidate the VMs in cloud information centers. The primary objective of the study is to leverage the computing resources to its best and reduce the energy consumption way behind the Service Level Agreement (SLA)drawbacks relevant to CPU load, RAM capacity and information measure. The proposed VM consolidation Algorithm (PVMCA) is contained of four algorithms: over loaded host detection algorithm, VM selection algorithm, VM placement algorithm, and under loading host detection algorithm. PVMCA is dynamic because it uses dynamic thresholds instead of static thresholds values, which makes it suggestion for real, unpredictable workloads common in cloud data centers. Also, the Algorithms are adaptive because it inevitably adjusts its behavior based on the studies of historical data of host resource utilization for any application with diverse workload patterns. Finally, the proposed algorithm is online because the algorithms are achieved run time and make an action in response to each request. The proposed algorithms' efficiency was validated through different simulations of extensive nature. The output analysis depicts the projected algorithms scaled back the energy consumption up to some considerable level besides ensuring proper SLA. On the basis of the project algorithms, the energy consumption got reduced by 22% while there was an improvement observed in SLA up to 80% compared to other benchmark algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.139-147
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• 2009

메모리 기반 추론 기법은 단순히 학습패턴이나 대표패턴의 형태로 메모리에 저장하며 테스트 패턴과의 거리 계산을 통하여 분류한다. 이 기법의 가장 큰 문제점은 학습 패턴 전체를 메모리에 저장하거나 학습 패턴들을 대표 패턴으로 대체하는 방법을 사용함으로 다른 기계학습 방법에 비하여 많은 메모리 공간을 필요로 하며, 저장되는 학습패턴이 증가할수록 분류에 필요한 시간도 많이 소요된다는 단점을 갖는다. 본 논문은 효율적인 메모리 사용과 분류 성능의 향상을 위한 EAS 기법을 제안하였다. 즉, 학습패턴에 대해 분할공간을 생성한 후 생성된 각 분할공간을 MDL기법과 PM기법으로 평가하였다. 그리고 평가 결과 가장 우수한 분할공간만을 취하여 대표패턴으로 삼고 나머지는 다시 분할하여 평가를 반복하는 기법이다. UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크 데이터를 발췌한 실험 자료를 사용하여 제안한 기법의 성능과 메모리 사용량에 있어 우수함을 입증하였다.

• Animal Bioscience
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• 제35권10호
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• pp.1545-1555
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• 2022

Objective: Our study aimed to investigate the effects of a 2% increase in dietary total digestible nutrients (TDN) value during the growing (7 to 12 mo of age) and fattening (13 to 30 mo of age) period of Hanwoo steers. Methods: Two hundred and twenty Hanwoo steers were assigned to one of two treatments: i) a control group (basal TDN, BTDN, n = 111 steers, growing = 70.5%, early fattening = 71.0%, late fattening = 74.0%) or high TDN (HTDN, n = 109 steers, growing = 72.6%, early = 73.1%, late = 76.2%). Growth performance, carcass traits, blood parameters, and gene expression of longissimus dorsi (LD) (7, 18, and 30 mo) were quantified. Results: Steers on the BTDN diets had increased (p≤0.02) DMI throughout the feeding trial compared to HTDN, but gain did not differ appreciably. A greater proportion of cattle in HTDN received Korean quality grade 1 (82%) or greater compared to BTDN (77%), while HTDN had a greater yield grade (29%) than BTDN (20%). Redness (a^*) of LD muscle was improved (p = 0.021) in steers fed HTDN. Feeding the HTDN diet did not alter blood parameters. Steers fed HTDN diet increased (p = 0.015) the proportion of stearic acid and tended to alter linoleic acid. Overall, saturated, unsaturated, monounsaturated, and polyunsaturated fatty acids of LD muscle were not impacted by the HTDN treatment. A treatment by age interaction was noted for mRNA expression of myosin heavy chain (MHC) IIA, IIX, and stearoyl CoA desaturase (SCD) (p≤0.026). No treatment effect was detected on gene expression from LD muscle biopsies at 7, 18, and 30 mo of age; however, an age effect was detected for all variables measured (p≤0.001). Conclusion: Our results indicated that feeding HTDN diet could improve overall quality grade while minimum effects were noted in gene expression, blood parameters, and growing performance. Cattle performance prediction in the feedlot is a critical decision-making tool for optimal planning of cattle fattening and these data provide both benchmark physiological parameters and growth performance measures for Hanwoo cattle feeding enterprises.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권4호
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• pp.383-392
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• 2000

다중프로세서 시스템에 대한 대부분의 기존 연구는 과학계산용 응용을 중심으로 수행되어 왔으며, 또 다른 응용 분야인 상용 응용을 이용한 연구는 아직까지 초보 단계에 머물고 있는 실정이다. 이는 상용 DBMS의 소스 프로그램을 액세스하기가 쉽지 않으며, POSTGRES와 같은 공개된 소스 프로그램을 액세스 할 수 있더라도 컴퓨터 구조 설계자가 수십만 라인의 그 소스 프로그램을 이해하여 의미있는 성능분석을 수행하기는 사실상 불가능하기 때문이다. 본 연구에서는 상용 응용을 이용하여 다중프로세서 시스템을 분석하기 위하여, SQL로 작성된 병렬 프로그램을 아키텍처 시뮬레이터 상에서 수행할 수 있는 EZDB라는 병렬 DBMS를 자체 개발하였다. EZDB가 POSTGRES와 다른점은 그 목적이 다중프로세서 시스템에서 상용 응용을 수행시키고 그 성능을 쉽게 분석할 수 있다는 점이다. EZDB의 유용함을 확인하기 위해, 본 논문에서는 다중프로세서 시스템에서 TPC-B 작업부하를 수행시켰을 때의 캐쉬 성능을 분석한다. 구축된 작업부하를 기반으로 프로그램 구동 시뮬레이션을 수행한 결과, 상용 응용에서 데이터 구조의 공유 특성이 매우 특별하며 국부성 및 작업 세트가 과학계산 응용의 경우와 매우 상이함을 확인하였다.

• 한국의료질향상학회지
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• 제5권2호
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• pp.324-334
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• 1998

Background : Strategic planning is an organizationwide or systemwide, ongoing look into the future usually of 2~3 years, based on objective analysis of the current environment and trends, but it can incorporate both short-term and long-term goals. The strategic planning process includes external analysis, internal analysis, issue analysis, development of mission, vision and values, and lastly development of organizational goals and objectives. As a part of the strategic quality planning process, certain service lines, important organizationwide functions, or key processes supporting these functions can be prioritized to expedite and roll out certain strategic goals. This is called strategic quality initiatives. Methods : We organized a quality improvement team, a subgroup of 21st century vision planning corps of our medical center, and pursued QI activities for improvement of healthcare environment, particularly in the admission setting. We developed a strategic quality initiative based on the results of patient satisfaction surveys, and carried out functions of self-directed work team. Results : The strategic goal was to be the benchmark for peer group hospitals in Korea for providing cost-effective best-practice. The QI team included 3 medical doctors, 1 nurse, 1 social worker, and 1 QI consultant as well as many operational members to support services and quality initiatives met every Tuesday for 18 weeks. Outcome objectives were to improve patient satisfaction score. The issues included in the objectives were comfort, temperature, noise, cleanliness of the admission wards, quality and education of patient meals, matters regarding the admission process, and an appurtenant facility such as restaurant or convenience store. Every issue was discussed and recommendations, conclusions and opportunities were implemented. Conclusions : By developing a strategic quality initiative as a part of the strategic quality planning process, and pursuing a self-directed work team, certain sen/ice lines, important organizationwide functions, or key processes supporting these functions can be improved effectively within a short period. Strategic quality initiatives serve to support, or roll out, certain strategic goals that are relevant to performance improvement and development of specific measurable outcome objectives, and associated performance measure for each initiative. Each strategic quality initiative should include a statement of intent outcome objectives, and performance measures. We will come back with follow up of the strategic quality initiative, for improvement of healthcare environment, and results of patient satisfaction re-survey.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권3호
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• pp.191-198
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• 2009

FAT 호환 파일 시스템은 다양한 플랫폼에서 데이터가 호환 가능하기 때문에 메모리 카드나 임베디드 시스템에서 널리 사용된다. 최근 임베디드 시스템에서는 갑작스런 전원 정지 시 복수 기법뿐만아니라 다양한 응용의 요구를 만족시키기 위해 더 나은 파일 시스템의 성능을 요구하고 있다. 이런 요구를 수용하기 위해서는 파일 시스템의 구조에 대해 변경이 필요해 진다. 파일 시스템의 구조에 대한 변경은 데이터의 호환성에 심각한 문제를 발생시키게 된다. 메타데이터 저널링(Metadata Journaling)은 데이터 호환성 문제를 최소화하면서 뛰어난 성능을 만족시킬 수 있는 기법이다. 이 기법을 FAT 호환 파일 시스템에 구현하여 벤치마크를 수행하였다. 벤치마크 결과는 작은 크기의 불규칙적인 메타데이터 쓰기를 저널 영역에 순차적으로 씀으로써 성능의 향상을 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 제안된 기법은 자연적으로 복구 기법을 제공함으로써 빠른 시간 내에 부팅이 가능하다. 그렇지만 일시적으로 FAT 호환 파일 시스템과 호환이 불가능한 지점이 존재한다. 이런 문제는 파일 시스템이 언마운트(un-mount)시점에 저널 영역에 쓰인 내용들을 원래의 위치로 복사함으로써 FAT 파일 시스템과 호환성을 유지시킬 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.304-315
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• 2018

화음탐색법은 근래에 개발된 메타휴리스틱 알고리즘 중 하나로, 다양한 분야의 최적화 문제에 적용되어 많은 연구자들에게 널리 알려진 바 있다. 하지만 최적화 문제의 복잡성이 날로 증가하여 기존 화음탐색법으로는 최적해를 효율적으로 탐색할 수 없는 경우가 증가하고 있다. 이를 개선하기 위해 기존 매개변수 설정의 변경 및 다른 메타휴리스틱 알고리즘의 특성과의 융합 등을 통해 화음탐색법의 성능을 향상시킨 연구가 다수 존재한다. 본 연구에서는 기존 화음탐색법의 매개변수설정 방법과 해탐색 성능을 개선한 모방 화음탐색법 (Copycat Harmony Search, CcHS)을 제시하였다. 모방 화음탐색법의 성능을 검증하기 위하여 대표적인 수학적 최적화 문제에 적용하여 기존에 개발되었던 향상된 형태의 화음탐색법 알고리즘들과 결과를 비교하였다. 모방 화음탐색법은 모든 수학적 최적화 문제에서 다른 알고리즘보다 전역해에 가까운 해를 찾음으로써 최적해 탐색의 효율성을 입증하였다. 또한, 알고리즘의 공학문제의 적용성을 분석하기 위하여 기존에 널리 적용되었던 상수도관망 최적설계 문제에 CcHS를 적용하였다. 그 결과 본 연구에서는 기존 화음탐색법이 제안한 최소 설계비용보다 약 21.91% 더 저렴한 비용을 제시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.72-80
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• 2015

본 연구에서는 총 10가지 다양한 컨테이너 활하중 분포에 따른 콘크리트 부유식 컨테이너 터미널 하부슬래브의 휨응력분포와 변위분포를 비교분석하였다. 또한, 대상구조물의 구조성능과 거동을 수치해석적으로 검토하였다. 활하중 분포에 따른 구조성능 검토결과 3가지 하중분포 (A, B, D-type)는 인장거동을 보이며, 그 외의 7가지 하중분포 (C, E, F, G, H, I, J-type)에서는 압축거동을 나타내었다. 특히, D, F-type에서는 과도한 압축응력이 발생하였으며, 부력 프리플랙션 제어를 통하여 압축응력을 저감할 수 있을 것으로 사료된다. 활하중 분포에 따른 구조거동 검토결과 B, E, F, I-type에 대한 부유구조체의 기울기가 메가플로트 기준을 초과하였으며, 이와 같은 하중분포는 컨테이너 적하 시에 회피해야 될 것으로 판단된다. 종합적으로, 부유식 컨테이너 터미널에 관련된 기준 및 연구가 많지 않은 현실을 감안할 때, 본 연구는 컨테이너 터미널의 구조성능 및 거동을 검토를 위한 초석이 될 것이며, 사용 가이드라인으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.