Purpose: This study was performed to evaluate the impact of the lesser toe operation on the overall clinical outcomes, and to analyze the clinical results of concomitant surgery for hallux valgus and lesser toe deformities. Materials and Methods: Forty-six cases underwent surgery for hallux valgus with concomitant lesser toe deformities were followed up for at least 1 year. Lesser toe deformities consisted of 9 crossover toes, 10 claw toes, 12 hammer toes and 15 bunionettes. Clinical evaluation was performed according to AOFAS (American Orthopaedic Foot and Ankle Society) score, patient's satisfaction score, and pain VAS (visual analogue scale) score. Hallux valgus angle (HVA), intermetatarsal angle (IMA), and period to union were measured. Preoperative expectation about lesser toe deformities, postoperative satisfaction, complication rate, hospitalization period, medical expenses, and frequency of outpatient follow-up were analyzed. Results: AOFAS score, VAS score, HAV and IMA had improved significantly. On preoperative expectation of patients, correction of lesser toe deformities was ranked third, following the improvement of big toe(bunion) pain and the correction of hallux valgus. Patient's satisfaction score was average 92.8 points, and the importance of lesser toe operation was 30.2%. When compared to hallux valgus operation only, there were average 2.5 days of additional hospitalization, 2.4 times of additional outpatient follow-up, 386000 won of additional medical expenses. Conclusion: Combined operation for hallux valgus and concomitant lesser toe deformities showed good clinical results. When compared to hallux valgus operation only, there were longer hospitalization, more frequent follow-up, more medical expenses, more complications. However, lesser toe deformity correction in patients underwent hallux valgus operation is considerable, because of high preoperative expectation and postoperative satisfaction.
최근까지 대부분의 PEMFC MEA (Membrane and Electrode Assembly) 열화 연구는 전극과 전해질막 각각 분리되어 연구되었다. 그런데 실재 PEMFC 운전조건에서는 전극과 막은 동시에 열화된다. 그래서 본 연구에서는 전극과 막열화가 동시에 일어나는 조건에서 열화 가속시험을 하였다. 실험결과 전극과 막 열화가 서로 상호작용함을 보였다. 막열화는 촉매의 활성면적 감소폭을 줄였고, 전극열화는 막의 수소투과 전류와 불소유출속도(FER) 증가폭을 감소시켰다.
This paper presents a new and efficient approach for solving the economic dispatch (ED) problems with nonconvex cost functions using particle swarm optimization (PSO). Although the PSO is easy to implement and has been empirically shown to perform well on many optimization problems, it may easily get trapped in a local optimum when solving problems with multiple local optima and heavily constrained. This paper proposes an improved PSO, which combines the conventional PSO with chaotic sequences (CPSO). The chaotic sequences combined with the linearly decreasing inertia weights in PSO are devised to improve the global searching capability and escaping from local minimum. To verify the feasibility of the proposed method, numerical studies have been performed for two different nonconvex ED test systems and its results are compared with those of previous works. The proposed CPSO algorithm outperforms other state-of-the-art algorithms in solving ED problems, which consider valve-point and multi-fuels with valve-point effects.
Microarray gene expression profiling technology is one of the most important research topics in clinical diagnosis of disease. Given thousands of genes, only a small number of them show strong correlation with a certain phenotype. To identify such an optimal subset from thousands of genes is intractable, which plays a crucial role when classify multiple-class genes express models from tumor samples. This paper proposes an efficient classifier design method to simultaneously select the most relevant genes using an intelligent genetic algorithm (IGA) and design an accurate classifier using Support Vector Machine (SVM). IGA with an intelligent crossover operation based on orthogonal experimental design can efficiently solve large-scale parameter optimization problems. Therefore, the parameters of SVM as well as the binary parameters for gene selection are all encoded in a chromosome to achieve simultaneous optimization of gene selection and the associated SVM for accurate tumor classification. The effectiveness of the proposed method IGA/SVM is evaluated using four benchmark datasets. It is shown by computer simulation that IGA/SVM performs better than the existing method in terms of classification accuracy.
In this study, a membrane electrode assembly(MEA) composed of three electrodes(anode, cathode, and reference electrode) is designed to investigate the effects of methanol concentration on the overpotentials of anode and cathode in direct methanol fuel cells(DMFCs). Using the three-electrode cell, in-situ analyses of the overpotentials are carried out during direct methanol fuel cell operation. It is demonstrated that the three-electrode cell can work effectively in transient state operating condition as well as in steady-state condition, and the anode and cathode exhibit different overpotential curves depending on the concentration of methanol used as fuel. Therefore, from the real-time separation of the anode and cathode overpotentials, it is possible to more clearly prove the methanol crossover effect, and it is expected that in-situ analysis using the three-electrode cell will provide an opportunity to obtain more diverse results in the area of fuel cell research.
This paper presents a development of an educational simulator of particle swarm optimization (PSO) and application for solving the test functions and economic dispatch (ED) problems with nonsmooth cost functions. A particle swarm optimization is one of the most powerful methods for solving global optimization problems. It is a population-based search algorithm and searches in parallel using a group of particles similar to other AI-based heuristic optimization techniques. In developed simulator, lecturers and students can select the functions for simulation and set the parameters that have an influence on PSO performance. To improve searching capability for ED problems, a crossover operation is proposed to the position update of each individual (CR-PSO). To verify the feasibility of CR-PSO method, numerical studies have been performed for two different sample systems. The proposed CR-PSO method outperforms other algorithms in solving ED problems.
This study proposes an integrated technique of Genetic Algorishim (GA) and Geographic Information System (GIS) for designing the water quality monitoring networks. To develop solution scheme of the integrated system, fitness functions are defined by the linear combination of five criteria which stand for the operation objectives of water quality monitoring stations. The criteria include representativeness of a river system, compliance with water quality standards, supervision of water use, surveillance of pollution sources and examination of water quality changes. The fitness level is obtained through calculations of the fitness functions and input data from GIS. To find the most appropriate parameters for the problems, the sensitivity analysis is performed for four parameters such as number of generations, population sizes, probability of crossover, and probability of mutation. Using the parameters resulted from the sensitivity analysis, the developed system proposed 110 water quality monitoring stations in the Nakdong River. This study demonstrates that the integrated technique of GA and GIS can be utilized as a decision supporting tool in optimized design for a water quality monitoring network.
In this paper, a parameter optimization technique for a mobile robot navigation is discussed. Authors already have proposed a navigation algorithm for mobile robots with sonar sensors using fuzzy decision making theory. Fuzzy decision making selects the optimal via-point utilizing membership values of each via-point candidate for fuzzy navigation goals. However, to make a robot successfully navigate through an unknown and cluttered environment, one needs to adjust parameters of membership function, thus changing shape of MF, for each fuzzy goal. Furthermore, the change in robot configuration, like change in sensor arrangement or sensing range, invokes another adjusting of MFs. To accomplish an intelligent way to adjust these parameters, we adopted a genetic algorithm, which does not require any formulation of the problem, thus more appropriate for robot navigation. Genetic algorithm generates the fittest parameter set through crossover and mutation operation of its string representation. The fitness of a parameter set is assigned after a simulation run according to its time of travel, accumulated heading angle change and collision. A series of simulations for several different environments is carried out to verify the proposed method. The results show the optimal parameters can be acquired with this method.
The high performance 94 GHz MMIC(Monolithic Micro-wave Integrated Circuit) single balanced mixer was designed and fabricated, using MHEMT structure based diodes and a CPW(Coplanar Waveguide) tandem coupler. A novel single-balanced structure of diode mixer is proposed in this work, where a 3-dB tandem coupler with two section of parallel-coupled line. Implemented air-bridge crossover structures achieve wide frequency operation and the fabricated mixer exhibits excellent LO-RF isolation, larger than 30 dB, in the 5 GHz bandwidth of 91-96 GHz. A good conversion loss of 7.4 dB is measured at 94 GHz. The proposed MHEMT-based diode mixer shows superior LO-RF isolation and conversion loss to those of the W-band mixers reported to date.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.684-689
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2003
One field identified by an inverse method is one of multiple candidate solutions those are independently obtained through a specific estimation technique. While averaging of optimized fields can provide a better description of the spatial feature of an unknown field, it deteriorates the flow and transport characteristics of the optimized fields. As a result, the averaged field is not suited for modeling aquifer performances. Based on genetic algorithm, an optimal field synthesis technique is developed, which combines diversely optimized fields into a refined group of fields. Each field in the population is paired, and a sub-region of each field is exchanged by crossover operation to create a group of synthesized fields of enhanced modeling capability. The population of the fields is evolved till the synthesized fields become sufficiently similar. Applications of the optimal field synthesis to synthetic cases indicate that the objective functions of the fields assessing the modeling capabilities are further reduced after the optimal field synthesis. The identified fields from various inverse techniques may yield a range of modeling results under varied flow situations. The uncertainty is narrowed down through the optimal field synthesis and the associated modeling results converge on that of the reference field. The developed inverse modeling facilitates the construction of a reliable simulation model and hence trustworthy predictions of the future performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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