We propose a multi-objective space search algorithm (MSSA) and introduce the identification of fuzzy inference systems based on the MSSA and information granulation (IG). The MSSA is a multi-objective optimization algorithm whose search method is associated with the analysis of the solution space. The multi-objective mechanism of MSSA is realized using a non-dominated sorting-based multi-objective strategy. In the identification of the fuzzy inference system, the MSSA is exploited to carry out parametric optimization of the fuzzy model and to achieve its structural optimization. The granulation of information is attained using the C-Means clustering algorithm. The overall optimization of fuzzy inference systems comes in the form of two identification mechanisms: structure identification (such as the number of input variables to be used, a specific subset of input variables, the number of membership functions, and the polynomial type) and parameter identification (viz. the apexes of membership function). The structure identification is developed by the MSSA and C-Means, whereas the parameter identification is realized via the MSSA and least squares method. The evaluation of the performance of the proposed model was conducted using three representative numerical examples such as gas furnace, NOx emission process data, and Mackey-Glass time series. The proposed model was also compared with the quality of some "conventional" fuzzy models encountered in the literature.
Lee, Hyun soo;Kim, You Lim;Lee, Hae ji;Lee, Byounghee
Journal of Korean Physical Therapy Science
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v.28
no.3
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pp.11-29
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2021
Background: The purpose of this study is to investigate the effects of virtual reality on gait, balance, and upper extremity functions compared to other independent variables or no variables. Additionally, the possibility of virtual reality for stroke patients was discussed. Design: Meta-analysis. Methods: The search for this study was a search term that combined stroke, virtual reality, and training, and the electronic search was conducted through EMBASE, MEDLINE, and Cochrane Library. As a result of the search, 21 studies satisfying the selection criteria of the target study were confirmed as the final analysis target. This study consisted of 21 randomized experimental studies and 21 randomized controlled trials, and the total number of participants was 642. [Experimental group (n=314), control group (n=328); total 642]. As a result of the study, upper extremity function was assessed using a box and block test, a modified Ashworth scale, and a scale including range of motion. The balance was evaluated by the berg balance scale. Gait was a Timed Up and Go test (TUG), stride length, and gait function. Scales including a walking rate scale were evaluated. The effect size for the intervention of the analytical study was meta-analyzed with the RevMan 5.3.3 program of the Cochrane library. Results: The results of the study showed that the function of walking was statistically significant. Balance showed statistically significant results. The upper extremity function showed no statistically significant results. Conclusion: Through this rehabilitation treatment by applying virtual reality environment to the rehabilitation of stroke patients in the future can be proposed as an effective intervention method for the balance and gait function of stroke patients.
The service, 'Hot Search Keywords', provides a list of the most hot search terms of different web services such as Naver or Daum. The service, bases the changes in rank of a specific search keyword on changes in its users' interest. This paper introduces a temporal modelling framework for predicting the rank change of hot search keywords using past rank data and machine learning. Past rank data shows that more than 70% of hot search keywords tend to disappear and reappear later. The authors processed missing rank value, using deletion, dummy variables, mean substitution, and expectation maximization. It is however crucial to calculate the optimal window size of the past rank data. We proposed an optimal window size selection approach based on the minimum amount of time a topic within the same or a differing context disappeared. The experiments were conducted with four different machine-learning techniques using the Naver, Daum, and Nate 'Hot Search Keywords' datasets, which were collected for 2 years.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.23
no.3
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pp.402-413
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1999
The objectives of this study were to investigate the relationships among the degree of delinquency and clothing buying behavior information search and fashion involvement and to examine the causal relationships of adolescent delinquency demographic variables and fashion involvement on information search. Subjects for this study were 537 high school students(male ; 225, female : 312) in Seoul Korea. the results of the study were as follow. 1. Four factors of adolescent's delinquency derived by factor analysis : F. 1 'general position delinquency' F. 2 'school-norm delinquency' F3. 'personal delinquency' : F.4 'sexual delinquency'. 2. There were partially significant correlations between the degree of adolescent's delinquency and information search and fashion involvement. There were significant relationships between degree of delinquency and degree of clothing purchasing frequency. companion while shopping and source of clothing expenses. 3. In the case of male students fashion involvement and sexual delinquency had a direct effect on information search(R2 =.278) General position delinquency and allowance had a indirect effect on information search through Father's level of education had a direct effect on allowance. the present findings provide that in general the more allowance students received the higher the general position delinquency for both males and females, The higher the general position delinquency the higher the degree of fashion involvement and information search. Therefore it can be concluded that relatively mild delinquency acts such as drinking. smoking and going to discothque have more influence on fashion involvement and information search that serious delinquency acts such as violence and robbery.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.6
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pp.57-65
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2015
Manufacturing optimization problem is to find the optimal solution under satisfying various and complicated constraints with the design variables of nonlinear types. To achieve the objective, this paper proposes a hybrid approach. The proposed hybrid approach is consist of genetic algorithm(GA), cuckoo search(CS) and hill climbing method(HCM). First, the GA is used for global search. Secondly, the CS is adapted to overcome the weakness of GA search. Lastly, the HCM is applied to search precisely the convergence space after the GA and CS search. In experimental comparison, various types of manufacturing optimization problems are used for comparing the efficiency between the proposed hybrid approach and other conventional competing approaches using various measures of performance. The experimental result shows that the proposed hybrid approach outperforms the other conventional competing approaches.
This paper is meaningful in that it empirically studies the good job condition of which young people think and the impact of job search behavior on employment. In addition, employment status and additional job search performance were set as performance variables. The main research results of this study are as follows. First, as for the good job condition considered by young people, wages and salaries in terms of companies, job stability in terms of environment, and work-life balance in terms of individuals were found. Second, job search behavior was found to be a key variable influencing employment status and job search performance. Third, it was found that job-search stress injures employment. Finally, work experience promotes employment and job search performance. Therefore, to increase the employment success rate of young people, above all, various supports for increasing the frequency of young job seekers' active job search behavior are needed. To this end, it suggests that it is necessary to develop a customized youth policy service model and to provide systematic services to meet the needs of young people.
This article examines the relationship of career indecision, job search behavior, and employment among college seniors based on sub-scales of career indecision (lack of career information, lack of self-clarity, decisiveness, lack of necessity recognition, external Barrier). This study explored the effect of career indecision, job search behavior, and employment successes(number of application, number of interview, number of job offer) in longitudinal method. In result, career indecision had negative effect on job search behavior. In other words, the higher career indecision level is, the less job search behavior is performed. Especially, career indecision is connected with preparatory job search behavior and informal job search behavior. Another finding is that job search behavior in time 1 (first semester of college senior) had a strong effect on all of employment success variables in time 2(second semester of college senior). Finally, the theoretical and practical implications of this research were discussed. Based on the limitation of this study, several directions for future research were also suggested.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.23
no.3
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pp.213-217
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2014
A hybrid search method based on the artificial bee colony algorithm (ABCA) with harmony search (HS) is suggested for finding a global solution in the field of optimization. Three cases of the suggested algorithm were examined for improving the accuracy and convergence rate. The results showed that the case in which the harmony search was implemented with the onlooker phase in ABCA was the best among the three cases. Although the total computation time of the best case is a little bit longer than the original ABCA under the prescribed conditions, the global solution improved and the convergence rate was slightly faster than those of the ABCA. It is concluded that the suggested algorithm improves the accuracy and convergence rate, and it is expected that it can effectively be applied to optimization problems with many design variables and local solutions.
To estimate relational models and test the theoretical hypotheses of binary tree search algorithms, we built binary search trees with random permutations of n (number of nodes) distinct numbers, which ranged from three to seven. Probabilities for building binary search trees corresponding to each possible height and balance factor were estimated. Regression models with variables of number of nodes, height, and average number of comparisons were estimated and the theorem of O(1g(n)) was accepted experimentally by a Lack of Test procedure. Analysis of Variance model was applied to compare the average number of comparisons with three groups by height and balance factor of the trees to test theoretical hypotheses of a binary search tree performance statistically.
This work presents a method of optimum design for reinforced concrete building frames with rectangular cross sections. To overcome difficulties arising from the presence of two materials in one element(concrete and steel) , the principle of divided parameters is adopted. The design variable parameters are divided into two groups - external and internal. The optimization is also divided into external and internal procedure. Several scarxh algorithms are tested to verify their accuracy for the external optimization. This work proposes a new search method, a modified pattern search, and sample problems prove its accuracy and uscf'ulness. The design obtained by this method is an optimum and in full accord with ACI Building Code Ftequirements(ACI'318-89).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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