This paper deals with a fuzzy controller using IA(Immune Algorithm) for Trajectory Tracking of 2-DOF WMR(Wheeled Mobile Robot). The global inputs to the WMR are reference position and reference velocity, which are time variables. The global output of WMR is a current position. The tracking controller makes position error to be converged 0. In order to reduce position error, a compensation velocities on the track of trajectory is necessary. Therefore, a FIAC(Fuzzy-IA controller) is proposed to give velocity compensation in this system. Input variables of fuzzy part are position errors in every sampling time. The output values of fuzzy part are compensation velocities. IA are implemented to adjust the scaling factor of fuzzy part. The computer simulation is performed to get the result of trajectory tracking and to prove efficiency of proposed controller.
본 논문에서는 사용자들의 면역력 향상과 체력 증진을 목적으로, 아침에 스트레칭을 실행하는 기능을 모닝콜 앱에 도입하였다. 이 앱은 사용자가 원하는 스트레칭과 횟수를 설정할 수 있으며, 모닝콜이 활성화되면 사용자가 알람을 강제로 종료할 수 없는 알고리즘을 적용했다. 해당 앱에 TTS를 적용하여 알람 활성화 시 안내 음성이 나오도록 설계하였다. 주 기능으로 설정된 목표 횟수만큼 적절한 자세로 스트레칭을 수행해야만 모닝콜이 종료되도록 구현하여, 사용자의 건강증진에 기여할 것이다.
인터넷 보급의 확산과 전자상거래의 활성화 그리고 유ㆍ무선 인터넷의 보급에 따른 악의적인 사이버 공격의 시도가 점점 증가하고 있다. 이로 인해 점차 더 많은 문제가 야기될 것으로 예상된다. 현재 일반적인 인터넷상의 시스템은 악의적인 공격에 적절하게 대응해오지 못하고 있으며, 다른 범용의 시스템들도 기존의 백신 프로그램에 의존하며 그 공격에 대응해오고 있다. 따라서 새로운 침입에 대하여는 대처하기 힘든 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 생체 자율분산시스템의 일부분인 T세포의 positive selection과 negative selection을 이용한 자기/비자기 인식 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 네트워크 환경에서 침입탐지 시스템에 적용하여 기존에 알려진 침입뿐만 아니라 새로운 침입에 대해서도 대처할 수 있다.
모든 SAR 영상에는 전자기파 간의 간섭으로 인한 스페클 잡영(speckle)이 존재하며, 이를 제거하는 것은 양질의 SAR 영상을 얻기 위한 필수적인 전처리 과정 중 하나라고 할 수 있다. 그러나 이러한 스페클 잡영을 제거하기 위하여 기존에 제안되었던 알고리즘은 잡영은 효과적으로 감소시키는 반면 경계선과 같은 영상의 고유 정보까지 함께 감소시키는 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 SAR 영상의 경계선은 보존시키면서 영상으로부터 불필요한 잡영을 제거할 수 있는 알고리즘을 구현하고, 기존의 알고리즘과 비교하여 그 효율성을 평가하고자 한다. 영상의 통계적 특성에 근거하는 기존의 알고리즘과는 달리 웨이블렛 변환(Wavelet transform)으로 경계선 및 특징 정보의 여부를 판별한 후 평균 필터(mean filter)를 적용하는 경계선 보존(edge sharpening) 알고리즘은 경계 정보의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 1차원 필터를 수평, 수직, 대각선, 역대각선 방향으로 적용함으로써 하나의 영상소를 중심으로 모든 방향에 대한 경계선 여부를 확인할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 512 × 512로 절취한 1-look SAR 영상에 대하여 창 크기 5 × 5의 경계선 보존 필터를 적용하고 동일영상에 대하여 기존의 Lee, Kuan, Frost 필터 등의 실험결과를 비교함으로써 그 적합성을 판단하고자 하였다. 실험결과에 대한 수치적인 평가는 ①정규화 평균을 이용하여 평균값의 보존 여부, ②편차 계수를 이용한 스페클 잡영의 제거 여부, ③경계선 보존지수(EPI)를 이용한 경계선의 보존 정도를 통해 이루어졌다. 본 연구의 실험결과를 통해 경계선 보존 필터는 평균값의 보존 여부 및 스페클 잡영 제거 정도에 있어 다른 필터들과 큰 차이가 없지만 경계선보존지수는 다른 필터들에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다.rbon 탐식효율을 조사한 결과 B, D 및 E 분획에서 유의적인 효과를 나타내었다. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of the process. On the basis of the simplified model, the simulation was performed and the results could be confirmed by the experiments under various conditions.뢰, 결속 등 다차원
본 논문은 해양 USN 환경에서 수질환경의 온라인 정상 비정상 상태를 구분하기 위한 기법을 제안한다. 해양 수질 환경 인자의 정상 상태 집합을 정의하기 위해 정상 비정상 구분 특성을 갖는 인공면역시스템의 부정선택 알고리즘을 활용한다. 비정상 상태 구분을 위해 해양 USN 환경에서 센서를 통해 수집된 해양 수질 환경의 정상 집합 생성이 필요하다. 이를 위해 각 측정 인자에 대한 단위 데이터의 돌연변이와 해양 수질 상태를 각 요소의 논리곱적 관점에서 상태 데이터의 돌연변이를 기반으로 정상 집합을 생성한다. 생성된 정상 집합을 활용하여 비정상 상태를 구분한다. 이 과정을 가우시안 함수를 기반으로 돌연변이 된 정상 집합에 대하여 모의 실험을 제시한다. 이렇게 제안된 기법을 해양 수질 센서 로거단에 설치함으로써, 온라인으로 해양 수질 환경의 정상 인자를 모니터링 할 수 있다.
Recently, in power system studies, Multiple Energy Carriers (MECs) such as Energy Hub has been broadly utilized in power system planners and operators. Particularly, Energy Hub performs one of the most important role as the intermediate in implementing the MECs. However, it still needs to be put under examination in both modeling and operating concerns. For instance, a probabilistic optimization model is treated by a robust global optimization technique such as multi-agent genetic algorithm (MAGA) which can support the online economic dispatch of MECs. MAGA also reduces the inevitable uncertainty caused by the integration of selected input energy carriers. However, MAGA only considers current state of the integration of selected input energy carriers in conjunctive with the condition of smart grid environments for decision making in Energy Hub. Thus, in this paper, we propose an immune algorithm based Multiple Energy Carriers System which can adopt the learning process in order to make a self decision making in Energy Hub. In particular, the proposed immune algorithm considers the previous state, the current state, and the future state of the selected input energy carriers in order to predict the next decision making of Energy Hub based on the probabilistic optimization model. The below figure shows the proposed immune algorithm based Multiple Energy Carriers System. Finally, we will compare the online economic dispatch of MECs of two algorithms such as MAGA and immune algorithm based MECs by using Real Time Digital Simulator (RTDS).
암 조직에는 다양한 형태의 세포가 존재하지만, 이들의 조성을 실험적으로 확인하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 유전자 발현 데이터에 통계적 기계학습 모델을 적용하여 각 샘플의 세포 조성을 추론하고, 이러한 세포 조성이 암조직과 정상 조직간에 차이가 있는지를 확인하였다. 두 가지 서로 다른 회귀 모델을 이용하여 세포 조성을 예측한 결과 CD8 T cell과 Neutrophil이 구강암 조직에서 정상 조직에 비해 증가함을 확인할 수 있었다. 또한 비지도학습 중 하나인 t-SNE를 적용하여, 유추된 세포 조성에 의해 정상 조직과 구강암 조직이 서로 군집을 이루고 있음을 확인하였고, 지도 학습 기반의 다양한 분류 알고리즘들을 이용하여 세포 조성 정보를 이용하여 구강암과 정상 조직을 예측하는 것이 가능함을 보였다. 이 연구는 구강암의 면역 세포 침투에 대한 이해도를 증진하는데에 도움을 줄 수 있을 것이다.
Ad-Hoc 네트워크는 군사적인 목적으로 시작되었으며, 네트워크 인프라 구조가 없거나, 네트워크 인프라의 설치가 용이하지 않거나, 전쟁 및 분쟁지역, 재해나 재난에 의해 통신 시설을 설치하기 어려운 지역에서 비상 통신 수단으로 사용되고 있다. 그러나 Ad-Hoc 네트워크는 기존의 유선망과 비교하여 대역폭이 좁고 신호간의 간섭이 상대적으로 심하여 망 형상이 수시로 변경될 수 있다. 따라서 기존의 라우팅 알고리즘을 적용할 수 없으며, 새로운 라우팅 알고리즘 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 기존에 제안된 라우팅 알고리즘 중 클러스터에 헤더(주헤더)를 두어 관리하는 클러스터 기반의 라우팅 프로토콜(CBRP)에서 클러스터 내의 주헤더 노드를 제외한 모든 노드가 주헤더 통신을 의존함으로써 발생하는 주헤더 이상시의 문제점을 최소화하기 위해 클러스터 내에 보조헤더를 두어 클러스터 및 클러스터내의 모든 노드를 관리하는 방안(ACBRP)을 제안한다. 보조헤더 역할은 주헤더가 비정상적으로 되어 노드들 간의 송수신에 더 이상 참가할 수 없을 경우, 별도의 주헤더 재선출 과정 없이 보조헤더가 즉시 주헤더로 교체되어 기존의 주헤더 역할을 담당한다. 이는 CBRP에서 클러스터 주헤더 노드가 클러스터 밖으로 이동하거나, 비정상적인 상태가 되어 다른 주헤더 노드를 선출해야 하는 부담을 효과적으로 줄이고, 이 때 통신 중인 모든 노드는 통신의 중단 없이 계속적으로 라우팅을 유지할 수 있다. 따라서 본 연구가 기존의 CBRP에 비해 효율적인 통신을 할 수 있으며, 모의실험을 통해 ACBRP의 성능 평가를 위한 주헤더 재선출을 위한 비용 계산을 위해 필요한 데이터 값들을 측정하고, 기존의 CBRP와 비교 평가하여, 타당성을 확인하였다.(12.7%), 폐렴 4례 (7.2%), 기관지확장증 4례 (7.2%), 무기폐 4례 (7.2%)의 순으로 많았다.경우보다 높은 2.0 unit/mL의 농도에서 알파-갈 항원결정인자가 제거되는 양상을 보였다. 걸론: 돼지의 대동맥 판막 조직과 심낭 조직의 알파-갈 항원결정인자는 eriffonia simplicifolia의 동종렉틴 B4를 사용한 면역조직형광염색에서 잘 염색되었으며 이를 알파-갈락토시다아제를 사용하여 제거하였을 때 각각 1.0 unit/mL, 2.0 unit/mL 농도의 녹색콩 알파-갈락토시다아제를 $4^{\circ}C$, pH 6.5의 조건에서 24시간 반응시켰을 때 효과적으로 상당량 제거할 수 있었다. 향후 돼지의 판막조직 및 심낭조직으로 만드는 조직판막의 내구성 증대에 대표적인 동물 면역항원인 알파-갈 항원결정인자의 제거가 유용한 도구가 될 수 있을 것이며 앞으로 알파-갈락토시다아제로 처리한 돼지의 조직판막에 대한 인간혈장의 항-갈 항체 및 항-갈 단클론항체를 이용한 직접적인 면역학적 연구가 필요하다.광학거울 (Fine-grade optical mirror)을 이 부위에 넣고 반사시야에서 수술적 처치를 시행할 것을 주장했으나, 수술시의 출혈등에 의한 명료시야의 확보에 문제점이 있어 널리 시행되지 않았다. Saito(1971)등은 Sinus tympani의 접근방법으로서 종래의 중이강내에서 접근방식 (Tympani approach) 보다 유양동을 통한 접근(mastoid approach)이 보다 편리하고 확실한 방법일 것이라는 생각으로 42개의 측두골에 대한 미세해부학적 계측을 실시하였다. 그러나 연구결과에서 그는 Sinus tympani의 상부는 안면신경과 지나치게 가까운 거리에 있어
감염된 미생물에서 유래한 단백질 펩타이드가 HLA에 결합하여 숙주의 세포표면에 제시되면, T 세포가 이를 인식하여 면역반응을 유발함으로써 감염원을 제거하게 된다. HLA와 펩타이드간의 결합이 안정적일수록 T 세포반응이 강하게 일어나 효율적으로 감염원을 제거할 수 있다고 알려져 있다. 따라서 특정 HLA에 안정적으로 결합할 수 있는 펩타이드(HLA binder)를 찾아낼 수 있다면 감염질환이나 암의 예방을 위한 펩타이드 백신의 개발에 활용될 수 있다. 그런데 HLA는 매우 다형하기 때문에 하나의 집단 내에서도 어느 정도의 빈도를 가지는 대립유전자의 수가 매우 많다. 따라서 이들 모든 대립유전자들에 대해 가능한 펩타이드조합을 제작한 후 직접 실험을 통해 안정적으로 결합하는 펩타이드를 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 이를 극복하기 위하여 특정 HLA에 안정적으로 결합하는 펩타이드를 예측하는 정보전산적인 방법이 최근 개발되어 왔다. 이들 방법을 통해 제시된 펩타이드에 대해서만 직접 생물학적 실험을 시행함으로써 연구자는 검증해야 할 후보 펩타이드의 수를 현격히 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 HLA 결합 펩타이드 예측을 위해 기계학습을 이용한 방법을 소개할 뿐만 아니라, 지금까지 HLA 결합 펩타이드 예측에 시도된 적이 없는 '지식기반 유전자 알고리즘(knowledge-based genetic algorithm)'이라는 새로운 모델을 제시하고자 한다. 이것은 유전자알고리즘(GA)에 기반한 것이었지만 전문가 지식을 접목함으로써 GA보다 더 향상된 성능으로 한국인에 흔한 HLA에 결합하는 펩타이드를 예측하였다. 뿐만 아니라 이것은 결합하는 펩타이드의 규칙을 한국인에 흔한 HLA 대립유전자에 대하여 추출해 줄 수 있는 새로운 방법이었다.
HFC 망에서 대칭형 멀티미디어 서비스가 가능하도록 상향채널에서 보다 많은 채널과 QoS를 제공할 수 있는 S-DMT방식의 상향채널 케이블모뎀 복조기를 위한 심볼 타이밍 복원, 반송파 복원, 등화기 알고리즘을 제안하고 설계한다. 또한 이 들 블록을 연동시켰을 경우의 성능을 평가한다. 평가에 있어서 변조 방식은 16QAM, 64QAM 인 경우로 하였고 AWGN, ISI, 및 임펄스 잡음이 혼재하는 채널 환경을 전제로 하였다. 전체 시스템 연동 시뮬레이션 결과, 예상한 대로 잡음 환경이 악화됨에 성능열화가 발생하나, 설계한 알고리즘들이 정확히 동작할 뿐 아니라 우수한 성능을 보이고 있음을 확인하였다. 또한, 임펄스 잡음 환경에 대해서 임펄스 잡음 발생 구간 $\varepsilon$ 및 전력 크기 $\gamma^{k} $를 변수로 성능 평가를 해 본 결과, 케이블 TV 망 상향 채널에서의 임펄스 잡음에 대해 면역성이 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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