Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.443-445
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2003
매년 증가하는 컨테이너 물동량의 효율적인 처리를 위해서 수출 컨테이너의 처리과정인 반입, 장치 적하의 과정중 배에 싣는 적하작업시 재취급이 발생하게 된다. 재취급이란 컨테이너 야드장에 장치되어 있는 수출 컨테이너를 적하하기 위해 배로 이동할 때 옮겨야 할 수출 컨테이너 위에 다른 수출 컨테이너가 있을 경우 상위의 수출 컨테이너를 다른 곳으로 이동시킨후 해당 컨테이너를 배로 옳기는 것을 말한다. 이와같은 재취급이 발생할 경우 선박의 적하시간이 늘어나고 장비의 이용률이 증가함으로서 컨테이너 터미널의 운영의 효율성이 떨어진다. 적하작업시 발생하는 재취급의 횟수를 최소화하기 위해 수출 컨테이너를 장치할 때 수출 컨테이너를 적하순서의 역순으로 장치를 하는 것이다. 그러나 수출컨테이너가 터미널에 도착하는 순서는 일정하지 않기 때문에 장치되어져 있는 컨테이너를 여러번 재장치하여 일방적으로 역순의 형태로 장치할 경우 재취급의 횟수는 줄일 수 있으나 장비의 사용량은 늘어나므로 결과적으로 효율적이지 못하다. 그래서 본 논문에서는 일정하지 않게 반입되는 수출컨테이너의 위치를 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 이용하여 결정함으로서 수출컨테이너 장치시 재조작횟수를 증가시키지 않고 재 취급을 최소화할 수 있는 방법을 제시한다.
In this paper, I suggested a way for searching a path of the intelligent character in an action game by using a genetic algorithm. This realized the algorithm which enables not only to chose the nearest path but also to search the optimum path by using genetic algorithm. In this case, if the codes of chromosomes are applied as they are, a lot of lethal genes could occur. In order to solve such a problem, I used a splicing method, one of the DNA's behavior characteristics. The intelligent character searched out a optimum pass as well as a shortcut path with one treatment by using the characteristic of a genetic algorithm which generates multiple candidate solutions in the search process.
A Gene content phylogenetic tree and a 16S rRNA based phylogenetic tree were compared for 9 Archaea and 15 Proteobacteria, whole-genome sequenced, by neighbor joining and bootstrap methods (n=1000). Ratio of conserved COG (clusters of orthologous groups of proteins) to ortholog revealed that they were within the range of 4.60% (Mezorhizobium loti) or 56.57% (Mycoplasma genitalium), The diversity of ratio meant the Possibility of searching for useful genes, as they possess peculiar genes. The gene content tree and the 16S rDNA tree showed coincidence and discordance in Archaea and Proteobacteria.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.4
s.42
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pp.119-125
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2006
Distributed Systems can be defined as set of computing resources connected by computer network. One of the most significant techniques in optimization problem domains is parallel genetic algorithms, which are based on distributed systems. Since the status of dynamic network environments such as Internet and mobile computing. can be changed continually, it must not be efficient on the dynamic environments to solve an optimization problem using previous parallel genetic algorithms themselves. In this paper, we propose the effective technique, in which the parallel genetic algorithm can be used efficiently on the dynamic network environments.
Transposable elements (TEs) occupy approximately 45% of the human genome and can enter functional genes randomly. During evolutionary radiation, multiple copies of TEs are produced by duplication events. Those elements contribute to biodiversity and phylogenomics. Most of them are controlled by epigenetic regulation, such as methylation or acetylation. Every species contains their own specific mobile elements, and they are divided into DNA transposons and retrotransposons. Retrotransposons can be divided by the presence of a long terminal repeat (LTR). They show various biological functions, such as promoter, enhancer, exonization, rearrangement, and alternative splicing. Also, they are strongly implicated to genomic instability, causing various diseases. Therefore, they could be used as biomarkers for the diagnosis and prognosis of diseases such as cancers. Recently, it was found that TEs could produce miRNAs, which play roles in gene inhibition through mRNA cleavage or translational repression, binding seed regions of target genes. Studies of TE-derived miRNAs offer a potential for the expression of functional genes. Comparative analyses of different types of miRNAs in various species and tissues could be of interest in the fields of evolution and phylogeny. Those events allow us to understand the importance of TEs in relation to biological roles and various diseases.
The purpose of this study is to develop a cycle-free signal timing model for minimizing delays based on Third-generation control concept using Genetic Algorithm. A special feature of this model is its ability to manage delays of turning movements on the cycle basis. The model produces a cycle-free based signal timing(cycles and green times) for each intersection to minimize delays of turning movements on the cycle basis. The performance of cycle-free signal timings was evaluated on normal (v/c = 0.7) and oversaturated (v/c=1.0) conditions. The performance measures are throughput and the number of queued vehicles at the end of green time. The result shows that the cycle free signal timing is superior to the fixed signal timing to manage traffic flows of intersections; (1) the proposed model accomplishes the basic objective of the research, producing cycle free signal timings on the cycle basis, (2) on normal conditions, cycle free signal timings produce less queued vehicles at the end of green time, and (3) on oversaturated conditions, the cycle free signal timing is superior to the fixed signal timing to manage saturated traffic flows of intersections.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.6
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pp.1327-1336
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2017
In this study, the problems in the short term stock market forecasting are analyzed and the feasibility of the ARIMA method and the backpropagation neural network is discussed. Neural network and genetic algorithm in short term stock forecasting is also examined. Since the backpropagation algorithm often falls into the local minima trap, we optimized the backpropagation neural network and established a genetic algorithm based on backpropagation neural network for forecasting model in order to achieve high forecasting accuracy. The experiments adopted the korea composite stock price index series to make prediction and provided corresponding error analysis. The results show that the genetic algorithm based on backpropagation neural network model proposed in this study has a significant improvement in stock price index series forecasting accuracy.
Lee Dong-Geun;Lee Jae-Hwa;Ha Bae Jin;Ha Jong-Myung;Lee Jung-Hyun;Kim Sang-Jin;Lee Sang Hyeon
KSBB Journal
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v.20
no.5
s.94
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pp.387-391
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2005
Totally 16,299 conservative genes, commonly found in 13 thermophilic and hyperthermophilic bacteria, were analyzed. All genes were belong to W 67 COGs (clusters of orthologous groups of proteins). COGs related to protein metabolism were 80 among 167 COGs. Conservative genes were not limited only thermophiles and hyperthermophiles, meaning thermal stability is independent of specific protein. However reverse gyrase was only found in all hyperthermophilic archaebacteria and eubacteria, meaning DNA stability is important in hyperthermophiles. Hyperthermophilic eubacteria and thermophilic archaebacteria had different position between phylogenetic tree of gene content and 165 rRNA gene. Thermophilic archaebacteria hyperthermophilic eubacteria and archaebacteria had similar values by the statistical analysis of distance values with 167 COGs in each organism.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.36
no.10
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pp.979-987
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2008
In aerospace structural design, the position of lightening hole is often required to be optimized from the initial design in order to avoid an excessive stress concentration. To remodel the updated configuration in optimization procedure, re-meshing procedure is conventionally adopted. However, this approach is time-consuming, and has limitations especially in handling hexahedral or quadrilateral meshes, which are preferred because of their good numerical performances. To attenuate these disadvantages, new optimization scheme is proposed by combining the MLS(Moving Least Squares) based overset method and the genetic algorithm in this work. To test the validity of the proposed optimization scheme, optimizations of positions of lightening holes in 2D structures have been carried out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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