International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.11
no.4
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pp.247-265
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2010
Multi-objective design exploration (MODE) and its applications are reviewed as an attempt to utilize numerical simulation in aerospace engineering design. MODE reveals the structure of the design space based on trade-off information. A self-organizing map (SOM) is incorporated into MODE as a visual data mining tool for the design space. SOM divides the design space into clusters with specific design features. This article reviews existing visual data mining techniques applied to engineering problems. Then, we discuss three applications of MODE: multidisciplinary design optimization for a regional-jet wing, silent supersonic technology demonstrator and centrifugal diffusers.
Park, Kwang-Ho;Kim, Hyung-O;Baek, Moon-Yeol;Kee, Chang-Doo
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.17
no.10
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pp.1411-1422
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2003
The detection of free spaces between obstacles in a scene is a prerequisite for navigation of a mobile robot. Especially for stereo vision-based navigation, the problem of correspondence between two images is well known to be of crucial importance. This paper describes multi-range approach of area-based stereo matching for grid mapping and visual navigation in uncertain environment. Camera calibration parameters are optimized by evolutionary algorithm for successful stereo matching. To obtain reliable disparity information from both images, stereo images are to be decomposed into three pairs of images with different resolution based on measurement of disparities. The advantage of multi-range approach is that we can get more reliable disparity in each defined range because disparities from high resolution image are used for farther object a while disparities from low resolution images are used for close objects. The reliable disparity map is combined through post-processing for rejecting incorrect disparity information from each disparity map. The real distance from a disparity image is converted into an occupancy grid representation of a mobile robot. We have investigated the possibility of multi-range approach for the detection of obstacles and visual mapping through various experiments.
The nonlinear characteristics of summer monsoon intraseasonal oscillation (ISO) in precipitation, which is manifested as fluctuations in convection and circulation, is one of the major difficulty on the prediction of East Asian summer monsoon (EASM). The present study aims to identify the spatial distribution and time evolution of nonlinear phases of monsoon ISO. In order to classify the different phases of monsoon ISO, Self-Organizing Map(SOM) known as a nonlinear pattern recognition technique is used. SOM has a great attractiveness detecting self-similarity among data elements by grouping and clustering such self-similar components. The four important patterns are demonstrated as Meiyu-Baiu, Changma, post-Changma, and dry-spell modes. It is found that SOM well captured the formation of East Asian monsoon trough during early summer and its northward migration together with enhanced convection over subtropical western Pacific and regionally intensive precipitation including Meiyu, Changma and Baiu. The classification of fundamental large scale spatial pattern and evolutionary history of nonlinear phases of monsoon ISO provides the source of predictability for extended-range forecast of summer precipitation.
The path-finding algorithm refers to an algorithm for navigating the route order from the current position to the destination in a virtual world in a game. The conventional path-finding algorithm performs graph search based on cost such as A-Star and Dijkstra. A-Star and Dijkstra require movable node and edge data in the world map, so it is difficult to apply online games with lots of map data. In this paper, we provide a Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP) using Genetic Algorithm(GA). Genetic Algorithm is a path-finding algorithm applicable to game with variable environment and lots of map data. It seek solutions through mating, crossing, mutation and evolutionary operations without the map data. The proposed algorithm is based on Binary-Coded Genetic Algorithm and searches for a path by performing a heuristic operation that estimates a path to a destination to arrive at a destination more quickly.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.8
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pp.293-298
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2014
Detecting and understanding the changes between RDF data is crucial in the evolutionary process, synchronization system, and versioning system on the web of data. However, current researches on detecting changes still remain unsatisfactory in that they did neither consider the large scale of RDF data nor accurately produce the RDF deltas. In this paper, we propose a scalable and effective change detection using a MapReduce framework which has been used in many fields to process and analyze large volumes of data. In particular, we focus on the structure-based change detection that adopts a strategy for the comparison of blank nodes in RDF data. To achieve this, we employ a method which is composed of two MapReduce jobs. First job partitions the triples with blank nodes by grouping each triple with the same blank node ID and then computes the incoming path to the blank node. Second job partitions the triples with the same path and matchs blank nodes with the Hungarian method. In experiments, we show that our approach is more accurate and effective than the previous approach.
The creativity is the important ability required to game designers. But there is few research for the definition of creativity and creative thinking method. This study suggests that what creativity is and how to use creative thinking methods in the game design. In the first, this study analyzes three types of creativity meaning: revolutionary creativity, evolutionary creativity and impromptu creativity. In the second, this study suggests that how to use thinking methods that are mind map, brainstorming, check list and etc. The game designer's creativity can be improved by the suggestion of this study.
An increasing number of primate genomes are being sequenced. A direct comparison of repeat elements in human genes and their corresponding chimpanzee orthologs will not only give information on their evolution, but also shed light on the major evolutionary events that shaped our species. We have developed REPEATOME to enable visualization and subsequent comparisons of human and chimpanzee repeat elements. REPEATOME (http://www.repeatome.org/) provides easy access to a complete repeat element map of the human genome, as well as repeat element-associated information. It provides a convenient and effective way to access the repeat elements within or spanning the functional regions in human and chimpanzee genome sequences. REPEATOME includes information to compare repeat elements and gene structures of human genes and their counterparts in chimpanzee. This database can be accessed using comparative search options such as intersection, union, and difference to find lineage-specific or common repeat elements. REPEATOME allows researchers to perform visualization and comparative analysis of repeat elements in human and chimpanzee.
The latest measure of the relative evolutionary age of protein structure families was applied (based on taxonomic diversity) using the protein structural interactome map (PSIMAP). It confirms that, in general, protein domains, which are hubs in this interaction network, are older than protein domains with fewer interaction partners. We apply a hypothesis of 'biological network evolution' to explain the positive correlation between interaction and age. It agrees to the previous suggestions that proteins have acquired an increasing number of interaction partners over time via the stepwise addition of new interactions. This hypothesis is shown to be consistent with the scale-free interaction network topologies proposed by other groups. Closely co-evolved structural interaction and the dynamics of network evolution are used to explain the highly conserved core of protein interaction pathways, which exist across all divisions of life.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.571-574
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2000
오늘날 단백질 정보 분석은 HGP(Human Genome Project)이후 Post-genome 시대를 맞이하면서 매우 중요한 분야로 인식되고 있다. 이 단백질 정보를 이용하는 응용은 Discovery of Protein Structure/Function Relationships, Evolutionary Relationships, 3D Modeling 등 많은 분야에서 활용되어진다. 여러 가지 분야들 중에서 특히 단백질 구조 분석을 위한 많은 다양한 소프트웨어들이 출현되고 있다. 하지만 복잡하게 얽혀 있는 단백질들을 검증하기 위해서 Mass Spectrometry에서 발생되는 Peptide Masses의 정보들을 이용할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Mass Spectrometry에서 생성된 Peptide Mass Map을 이용하여 기존의 단백질 Database에 있는 단백질들과 비교하는 자동화 단백질 검증 시스템 설계 및 구현에 관한 연구내용을 담고 있다. 이 시스템은 3-계층 중심으로 개발이 이루어지며 이 기종 시스템과의 원활한 통신 다중 계층의 환경에 있는 각 객체들간에 통신을 위해서 RMI 기반의 미들 웨어를 활용하기로 한다.
The method of Lattice Dynamical System is used to establish a global model on an infinite chain of many local markets interacting each other through a diffusion of prices between them. This global model extends the Walrasian evolutionary cobweb model in an independent single local market to the global market evolution. We assume that each local market has linear decreasing demands and quadratic supplies with naive predictors, and investigate the stationary behaviors of global price dynamics and show that their dynamics are conjugate to those of $H{\acute{e}}non$ maps and hence can exhibit complicated behaviors such as period-doubling bifurcations, chaos, and homoclic orbits etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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