• Structural Engineering and Mechanics
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• 제23권5호
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• pp.455-468
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• 2006

Smart structural systems are defined as ones that demonstrate the ability to modify their characteristics and/or properties in order to respond favorably to unexpected severe loading conditions. The performance of such a task requires a set of additional components to be integrated within such systems. These components belong to three major categories, sensors, processors and actuators. It is wellknown that all structural systems entail some level of uncertainty, because of their extremely complex nature, lack of complete information, simplifications and modeling. Similarly, sensors, processors and actuators are expected to reflect a similar uncertain behavior. As it is imperative to be able to evaluate the impact of such components on the behavior of the system, it is as important to ensure, or at least evaluate, the reliability of such components. In this paper, a system model for reliability assessment of smart structural systems is outlined. The presented model is considered a necessary first step in the development of a reliability assessment algorithm for smart structural systems. The system model outlines the basic components of the system, in addition to, performance functions and inter-relations among individual components. A fault tree model is developed in order to aggregate the individual underlying component reliabilities into an overall system reliability measure. Identification of appropriate limit states for all underlying components are beyond the scope of this paper. However, it is the objective of this paper to set up the necessary framework for identifying such limit states. A sample model for a three-story single bay smart rigid frame, is developed in order to demonstrate the proposed framework.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권2호
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• pp.94-99
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• 2008

The replica of silicone mold which can produce the test samples and the market-displayable products without making expensive metallic patterns is advantageous because it incurs less cost than the ordinary method that manufactures the products from the metallic patterns. However, the production of the products using silicone mold should require a technician with professional knowledge about the metallic patterns every time. Thus we tried to judge whether a forming analysis software for iron molding can be applied to silicon molding in this paper. In other words, this paper suggests a method to use a computer simulator from the designing step of the silicone mold, which is the most important part in making replica using simple silicone molds to the step of pouring the cast. The paper shows that if the know-how of a professional worker is provided in advance, an amateur worker can easily produce silicone molds of the best quality, the defective rate of the products will be decreased, and the replica will have a more complete status. By doing so, we suggested a possibility for reducing the delivery time at the production sites and for improving the product quality.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.171-176
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• 2022

A dramatic rise in the number of people dying from heart disease has prompted efforts to find a way to identify it sooner using efficient approaches. A variety of variables contribute to the condition and even hereditary factors. The current estimate approaches use an automated diagnostic system that fails to attain a high level of accuracy because it includes irrelevant dataset information. This paper presents an effective neural network with convolutional layers for classifying clinical data that is highly class-imbalanced. Traditional approaches rely on massive amounts of data rather than precise predictions. Data must be picked carefully in order to achieve an earlier prediction process. It's a setback for analysis if the data obtained is just partially complete. However, feature extraction is a major challenge in classification and prediction since increased data increases the training time of traditional machine learning classifiers. The work integrates the CNN-MDRP classifier (convolutional neural network (CNN)-based efficient multimodal disease risk prediction with TANFIS (tuned adaptive neuro-fuzzy inference system) for earlier accurate prediction. Perform data cleaning by transforming partial data to informative data from the dataset in this project. The recommended TANFIS tuning parameters are then improved using a Laplace Gaussian mutation-based grasshopper and moth flame optimization approach (LGM²G). The proposed approach yields a prediction accuracy of 98.40 percent when compared to current algorithms.

• 대한교통학회지
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• 제18권1호
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• pp.75-85
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• 2000

기존모형을 이용한 연구들은 최적화기법에 있어서 의사결정을 지원할 수 있는 최적해를 도출해내기 위해 목적식이나 제약조건식에 정확한 데이터 값을 입력시켜 최적해를 계산하였다. 또한 현실세계의 불확실하고 주관적인 상황들은 확률적 불확실성으로 간주하여 주관적인 상황들은 배제하였다. 즉, 이러한 최적해는 의사결정자가 의사결정상의 위험을 최소화하기 위하여 경영과학적인 방법들을 적용하는 과정에서 기존모형들의 목적함수를 완전하게 만족시켜 주는 해라고 할 수 있다. 이에 따라 수요량의 변화 및 기타 변수들의 변화에 적절히 대응할 수 없었으며, 입지의사결정자에게 입지결정에 대한 정보의 부족 등으로 선택의 기회를 폭넓게 제공하지 못하는 문제가 있었다. 이러한 배경하에서 본 연구는 의사결정분석에서 엄격히 주어진 제약조건하에서의 목적식을 최적화하는 문제로서 제약조건을 반드시 만족시켜야만 했던 기존의 의사결정문제를 바탕으로, 애매한 환경에서의 의사결정을 주관적인 측면에서 가장 합리적으로 이루어 보려는 의도로 Zadeh교수가 제안한 퍼지이론을 이용하여 물류단지 입지 및 규모결정모형을 개발하고자 하였다. 모형의 현실적 적합성 및 적용가능성을 분석한 결과, 첫째, 입지 및 규모결정시 기존의 연구에서 제시할 수 없었던 현실세계의 유연적이고 융통성있는 측면을 반영하여 입지 및 규모를 결정해 낼 수 있었으며 둘째, 기존의 입지결정 모형에 비해 상대적으로 많은 의사결정 상황을 최종의사결정 자에게 다양한 정보 및 선택의 기회를 제공해 줄 수 있었다. 따라서 이 결과가 반드시 최적의 입지를 제시하고 있다고는 단정할 수 없으나 모든 자료들이 빠짐없이 정확하게 모형에 반영될 경우 현실적 상황에서 모형적용이 가능하다고 하겠으며 이 모형은 현실상황에서 발생하는 기타시설의 입지선정 문제에도 적용할 수 있을 것이라고 판단된다. 수 있을 뿐 아니라, 평가된 지표가 신뢰할 만한 수준이 아니라면, 추정된 결과를 보정할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.or objection to the criticism of eating dog meat is that male and female commonly answered most that ′As dog meat food Is our traditional food culture. it is not the problem to be found fault with by others.′ The second reason for that is followed by iris deliciousness.up compared the service quality perception factor of the food service provider. The result was that the group having both the " will buy the service again" and "will suggest to others" criteria, that is, with higher loyalty, tend to have higher points than other group s in the dimension of ′Employee attitude′ and ′ Cleanliness′(p〈0.05), which means these two dimensions are closely related to customer loyalty. 3) From a regression analysis for the service quality perception level of the food service provider and overall satisfaction, it has been found that :

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2329-2334
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• 2006

본 논문에서는 기존의 conting 구성 프로그램의 단점인 단편들 간의 결합 실패를 보완하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 긴 DNA의 염기 서열을 자동 서열 분석기로 한번에 분석 가능한 약 700개의 단편들을 한 주형으로 만들어 PCR 방법으로 클론 3을 생성 후, $600\sim700$개의 길이로 단편화하여 기준 주형과 비교하여 일치율을 계산한다. 이때 Compute Agreement 알고리즘을 이용하여 일치율을 계산하는 시간을 단축시킨다. 계산된 단편 쌍들의 중첩 정도를 기준으로 주형마다 2개의 결합 후보 단편을 추출하여 추출된 각 단편들의 일치율과 각 DNA 염기의 A,G,C,T 소속도 및 각 A,G,C,T 이 전 빈도수를 퍼지 추론 규칙을 이용하여 결합 여부를 판단한다. 본 논문에서는 결정된 최 적의 비교 단편을 결합하고, 더 이상 단편이 없을 때까지 반복하여 서열 결합을 완성한다. 실험을 위해 완성된 단백질 지놈인 'Synechocystis PCC6803'을 각각 1만개, 10만개씩 추출하여 $600{\sim}700$개의 길이를 가진 단편을 생성하였으며, 이 단편을 임 의의 mutation을 유발하여 실험한 결과, FAP 프로그램보다 속도가 줄어들었으며, conting 구성 프로그램의 단점 인 결합 실패가 발생하지 않았다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제31권6호
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• pp.489-499
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• 2006

Since the application of chemicals in confined spaces under the canopy of an orchard is hazardous work, it is needed to develop an autonomous guidance system for an orchard sprayer. The autonomous guidance system developed in this research could steer the vehicle by tracking an overhead guidance rail, which was installed on an existing frame structure. The autonomous guidance system consisted of an 80196 kc microprocessor, an inclinometer, two interface circuits of actuators for steering and ground speed control, and a fuzzy control algorithm. In addition, overhead guidance rails for both straight and curved paths were devised, and a trolley was designed to move smoothly along the overhead guidance rails. Evaluation tests showed that the experimental vehicle could travel along the desired path at a ground speed of 30 $\sim$ 50 cm/s with a RMS error of 5 cm and maximum deviation of less than 12 cm. Even when the vehicle started with an initial offset or a deflected heading angle, it could move quickly to track the desired path after traveling 2 $\sim$ 3 m. The vehicle could also complete turns with a curvature of 1 m. However, at a ground speed of 50 cm/s, the vehicle tended to over-steer, resulting in a zigzag motion along the straight path, and tended to turn outward from the projected line of the guidance rail.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6040-6045
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• 2012

본 연구에서는 다종의 센서 데이터 및 시간 정보를 융합 활용하여 횡단보도 내에서 보행자의 안전 보행을 보조하는 시스템에 대한 설계와 시스템 성능 검증을 통한 안전 보행 보조를 지원하고자 한다. 따라서 설계한 보행자 안전 보조 시스템의 기본 동작 시나리오에 대한 연구 수행 및 시스템 동작을 위한 퍼지 제어를 수행하였고 더불어 환경 인식 및 시간 정보를 적극 활용하기 위하여 각 센서 데이터 처리를 위하여 미디언 필터링을 포함한 필터 처리를 적극 활용하였고, 이를 바탕으로 시간 정보를 첨부하여 최종적인 시스템 동작 알고리즘을 완성하였다. 추가적으로 활용하고 있는 센서들의 측정값은 기본적으로 불확실성을 내포하고 있기에 센서 결과 데이터를 융합하여 최소한의 신뢰성을 부여하고자 하였으며, 이를 간단한 실험 장비를 이용하여 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.51-56
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• 2003

기존의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 이때 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 이에 따라 이동로봇의 자체 기능이 점차 고도화되는 방향으로 연구가 진행되었고, 제작비 또한 함께 상승하게 되었다. 그러나 구동만이 목적인 저렴한 이동로봇 시스템을 조작자가 원격 제어하는 것 또한 중요한 분야 중 하나이다. 이때 원격제어에 사용되는 신호로는 카메라에 의한 영상정보와 초음파 센서 등에 의한 거리정보를 주로 사용하게 된다. 그러나 영상정보는 3차원의 입체적 정보를 제공하는 데에는 부적절하기 때문에 초음파 센서를 이용한 거리정보가 매우 유용하게 된다. 본 논문에서는 초음파 센서의 정보를 이용한 원격제어용 힘 반향 조이스틱을 개발하였다 힘 반향 알고리즘은 하나의 식으로 표현하기 곤란하므로 전문가 시스템의 구현이 매우 필요한 분야이다. 따라서 퍼지 논리를 사용하여 생성한 힘 반향 알고리즘을 이동로봇 원격제어에 사용함으로써 조작자가 이동로봇 주변 환경을 쉽게 인식하여 이동로봇을 안전하게 주행할 수 있도록 하였다.

• Computers and Concrete
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• 제21권5호
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• pp.525-530
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• 2018

As a nondestructive testing method, the Schmidt rebound hammer is widely used for structural health monitoring. During application, a Schmidt hammer hits the surface of a concrete mass. According to the principle of rebound, concrete strength depends on the hardness of the concrete energy surface. Study aims to identify the main variables affecting the results of Schmidt rebound hammer reading and consequently the results of structural health monitoring of concrete structures using adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). The ANFIS process for variable selection was applied for this purpose. This procedure comprises some methods that determine a subsection of the entire set of detailed factors, which present analytical capability. ANFIS was applied to complete a flexible search. Afterward, this method was applied to conclude how the five main factors (namely, age, silica fume, fine aggregate, coarse aggregate, and water) used in designing concrete mixture influence the Schmidt rebound hammer reading and consequently the structural health monitoring accuracy. Results show that water is considered the most significant parameter of the Schmidt rebound hammer reading. The details of this study are discussed thoroughly.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5904-5927
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• 2019

Many artificial intelligence (AI) techniques have been embedded into various engineering technologies to assist them in achieving different goals. The integration of modern technologies with energy consumption management system and occupant's comfort inside buildings results in the introduction of intelligent building concept. The major aim of this integration is to manage the energy consumption effectively and keeping the occupant satisfied with the internal environment of the building. The last few couple of years have seen many applications of AI techniques for optimizing the energy consumption with maximizing the user comfort in smart buildings but still there is much room for improvement in this area. In this paper, a hybrid of two AI algorithms called firefly algorithm (FA) and genetic algorithm (GA) has been used for user comfort maximization with minimum energy consumption inside smart building. A complete user friendly system with data from various sensors, user, processes, power control system and different actuators is developed in this work for reducing power consumption and increase the user comfort. The inputs of optimization algorithms are illumination, temperature and air quality sensors' data and the user set parameters whereas the outputs of the optimization algorithms are optimized parameters. These optimized parameters are the inputs of different fuzzy controllers which change the status of different actuators according to user satisfaction.