The distributions of the minimum correlated F-variable arises in many applied statistical problems including simultaneous analysis of variance (SANOVA), equality of variance, selection and ranking populations, and reliability analysis. In this paper, negative binomial sampling technique is employed to derive the distributions of the minimum of chi-square variables and hence the distributions of the minimum correlated F-variables. The work presented in this paper is divided in two parts. The first part is devoted to develop some combinatorial identities arised from the negative binomial sampling. These identities are constructed and justified to serve important purpose, when we deal with these distributions or their characteristics. Other important results including cumulants and moments of these distributions are also given in somewhat simple forms. Second, the distributions of minimum, chisquare variable and hence the distribution of the minimum correlated F-variables are then derived within the negative binomial sampling framework. Although, multinomial theory applied to order statistics and standard transformation techniques can be used to derive these distributions, the negative binomial sampling approach provides more information regarding the nature of the relationship between the sampling vehicle and the probability distributions of these functions of chi-square variables. We also provide an algorithm to compute the percentage points of the distributions. The computation methods we adopted are exact and no interpolations are involved.
The quality control is a fundamental procedure for the standardization of herbal medicine to guarantee the consistency of efficacy and safety. For a long time, the quality analysis of herbal medicine has been largely dependent on the routine sensory evaluation, such as taste, smell, color, and shape. However, with the recent development of analytical instruments, various scientific approaches have been introduced in this field. On the basis of the theory that the biological activities of herbal medicine are mainly contributed by its chemical compositions, several types of chemical markers have been suggested for the quality evaluation. In addition to the analytical methods for the specific marker compound(s), including analytical marker and active marker, recently, chemical fingerprinting, a method comparing the chromatographic pattern of the whole chemical components, has been developed and widely accepted as a reliable approach for the quality control of herbal medicine. Moreover, in order to exactly understand the relationship between complex compounds and their holistic biological activities in herbal medicine, unique strategies, such as "BECCs (bioactive equivalent combinatorial components)" and "PhytomicsQC" have been established. In this article, we give an overview of the several categories of chemical markers and the recent research trends for the quality evaluation of herbal medicine.
Antimicrobial cyclic peptides derived from microbes bind stably with target sites, have a tolerance to hydrolysis by proteases, and a favorable degradability under field conditions, which make them an attractive proposition for use as agricultural fungicides. Antimicrobial cyclic peptides are classified according to the types of bonds within the ring structure; homodetic, heterodetic, and complex cyclic peptides, which in turn reflect diverse physicochemical features. Most antimicrobial cyclic peptides affect the integrity of the cell envelope. This is achieved through direct interaction with the cell membrane or disturbance of the cell wall and membrane component biosynthesis such as chitin, glucan, and sphingolipid. These are specific and selective targets providing reliable activity and safety for non-target organisms. Synthetic cyclic peptides produced through combinatorial chemistry offer an alternative approach to develop antimicrobials for agricultural uses. Those synthesized so far have been studied for antibacterial activity, however, the recent advancements in powerful technologies now promise to provide novel antimicrobial cyclic peptides that are yet to be discovered from natural resources.
본 연구에서 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 이론에 바탕을 두고 있는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP) 방법을 이용한 최적화 기탄 요소선택 방법(Feature Selection)을 제안한다. 이 새로운 방법은 좋은 요소 부분집합을 찾는 휴리스틱 탐색 절차를 채용하고 있으며 데이터의 인스턴스(Instances 또는 Records)의 무작위 추출(Random Sampling)을 이용하여 이 요소선택 방법의 처리시간 관점에서의 성능을 항상 시키고자 한다. 이 새로운 접근 방법은 처리시간 향상을 위해 2단계 샘플링 방법을 채용하여 근접 최적해로의 수렴(Convergence)을 보장하는 샘플 사이즈를 결정한다. 이는 앨고리듬이 유한한 시간내에 끝이날 때 최종 요소 부분집합 해의 질(Qualtiy)에 관한 정확한 설명을 할 수 있는 이론적인 배경을 제시한다. 중요 결과를 예시하기 위해서 다양한 형태의 다섯 개의 데이터 셋을 이용하였으며 다섯 번의 반복 실험을 통한 실험 결과가 제시되며, 이 새로운 접근 방법이 기존의 단순 네스티드 분할 방법 기반의 요소선택 방법보다 처리시간 관점에서 더욱 효율적임을 보여준다.
Ant Colony System(ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 이것은 greedy search뿐만 아니라 exploitation of positive feedback을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 Traveling Salesman Problem(TSP)를 풀기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 전통적 전역갱신과 지역갱신 방법에 개미들이 방문한 각 간선에 대한 방문 횟수를 강화값으로 추가한 새로운 방법의 ACS를 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TCS 문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 ACS 방법을 비교 평가해, 최적해에 더 빨리 수렴함을 실험을 통해 알 수 있었다.
In the past decades, several algorithms based on evolutionary approaches have been proposed for solving job shop scheduling problems (JSP), which is well-known as one of the most difficult combinatorial optimization problems. Most of them have concentrated on finding optimal solutions of a single objective, i.e., makespan, or total weighted tardiness. However, real-world scheduling problems generally involve multiple objectives which must be considered simultaneously. This paper proposes an efficient particle swarm optimization based approach to find a Pareto front for multi-objective JSP. The objective is to simultaneously minimize makespan and total tardiness of jobs. The proposed algorithm employs an Elite group to store the updated non-dominated solutions found by the whole swarm and utilizes those solutions as the guidance for particle movement. A single swarm with a mixture of four groups of particles with different movement strategies is adopted to search for Pareto solutions. The performance of the proposed method is evaluated on a set of benchmark problems and compared with the results from the existing algorithms. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm is capable of providing a set of diverse and high-quality non-dominated solutions.
Priya, R. Sathia;Prakash, A. John;Uthariaraj, V. Rhymend
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3619-3637
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2022
Big data analytics offers endless opportunities for operational enhancement by extracting valuable insights from complex voluminous data. Hadoop is a comprehensive technological suite which offers solutions for the large scale storage and computing needs of Big data. The performance of Hadoop is closely tied with its configuration settings which depends on the cluster capacity and the application profile. Since Hadoop has over 190 configuration parameters, tuning them to gain optimal application performance is a daunting challenge. Our approach is to extract a subset of impactful parameters from which the performance enhancing sub-optimal configuration is then narrowed down. This paper presents a statistical model to analyze the significance of the effect of Hadoop parameters on a variety of performance metrics. Our model decomposes the total observed performance variation and ascribes them to the main parameters, their interaction effects and noise factors. The method clearly segregates impactful parameters from the rest. The configuration setting determined by our methodology has reduced the Job completion time by 22%, resource utilization in terms of memory and CPU by 15% and 12% respectively, the number of killed Maps by 50% and Disk spillage by 23%. The proposed technique can be leveraged to ease the configuration tuning task of any Hadoop cluster despite the differences in the underlying infrastructure and the application running on it.
A novel combinatorial type-2 adaptive neuro-fuzzy inference system (T2-ANFIS) and robust proportional integral derivative (PID) control framework for intelligent vibration mitigation of uncertain structural system is introduced. The fuzzy logic controllers (FLCs), are designed independently of the mathematical model of the system. The type-1 FLCs, have a limited ability to reduce the effect of uncertainty, due to their fuzzy sets with a crisp degree of membership. In real applications, the consequent part of the fuzzy rules is uncertain. The type-2 FLCs, are robust to the fuzzy rules and the process parameters due to the fuzzy degree of membership functions and footprint of uncertainty (FOU). The adaptivity of the proposed method is provided with the optimum tuning of the parameters using the neural network training algorithms. In our approach, the PID control force is obtained using the generalized type-2 neuro-fuzzy in such a way that the stability and robustness of the controller are guaranteed. The robust performance and stability of the presented framework are demonstrated in a numerical study for an eleven-story seismically-excited building structure combined with an active tuned mass damper (ATMD). The results indicate that the introduced type-2 neuro-fuzzy PID control scheme is effective to attenuate plant states in the presence of the structured and unstructured uncertainties, compared to the conventional, type-1 FLC, type-2 FLC, and type-1 neuro-fuzzy PID controllers.
개미군락시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 기법으로 생물학적 기반의 메타휴리스틱 접근법이다. 지나간 경로에 대하여 페로몬을 분비하고 통신 매개물로 사용하는 실제 개미들의 추적 행위를 기반으로 한다. 최적 경로를 찾기 위해서는 보다 다양한 에지들에 대한 탐색이 필요하다. 기존 개미군락시스템의 지역 갱신 규칙에서는 지나간 에지에 대하여 고정된 페로몬 갱신 값을 부여하고 있다. 그러나 본 논문에서는 현재 선택한 노드에 대한 이전 iteration 에서 방문한 총 빈도수를 고려한 페로몬 부여 방법을 지역갱신규칙에 사용하고자 한다. 탐색을 위해서는 부경로를 이용한 ACS알고리즘을 사용하였다. 보다 많은 정보를 탐색에 활용함으로써 기존의 방법에 비해 지역 최적화에 빠지지 않고 더 나은 해를 찾을 수 있다.
조합화학은 한번에 여러 후보 물질을 소량 합성하여 원하는 물성을 갖는 물질을 탐색하는 기술이다. 본 연구에서는 고분자 착체 조합 화학법을 이용하여, 터븀이 도핑된 $SrO-Gd_2O_3-Al_2O_3$계에 대한 형광 물질을 합성하고 특성을 검색하였다. 합성 실험은 세 성분의 조성이 약 0.05몰씩 차이를 갖게하되 모든 금속 이온 당량의 합이 1몰이 되도록 작성한 조성표에 따라 금속이온 용액, 구연산 용액 및 에틸렌 글리콜 용액을 사용하여, 고분자 착체 전구체를 형성하는 Pechini법으로 합성하였다. 합성된 전구체를 1000~1500$^{\circ}C$로 열처리한 후 제조된 분말을 UV PL(Photoluminescence)과 VUV(Vacuum-UV: 147nm) PL로 측정하여 그 특성을 검토하였다. 또한 합성된 분말의 결정성과 입자형상은 XRD와 SEM을 이용하여 확인하고 관찰하였다. UV PL 측정 결과, 240nm 여기하에서는 $Sr_{0.6}Gd_{0.12}Al_{0.17}Tb_{0.1}$$O_{\delta}$, 275 nm 여기하에서는 $Sr_{0.03}Gd_{0.89}Al_{0.03}Tb_{0.06}O_{\delta}$와 $Sr_{0.6}Gd_{0.12}Al_{0.17}Tb_{0.1}O_{\delta}$ 그리고 307nm 여기하에서는 $Sr_{0.03}Gd_{0.89}Al_{0.03}Tb_{0.06}O_{\delta}$의 조성에서 543nm의 발광 세기가 크게 나타났다. 그리고 VUV PL 측정 결과는 $Gd_{1-x-y}Al_xTb_yO_{\delta}$: 0.595 < x < 0.733, 0.016 < y < 0.017 그리고 $Sr_xAl_{1-x-y}Tb_yO_{\delta}$: 0.049 < x < 0.064, 0.02 < y < 0.039의 조성범위에서 345nm 의 발광세기가 크게 나타났다. 이 조성의 녹색 형광체는 plasma display panel에 적용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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