컨테이너 크레인의 수학적 모델 정확도는 모델 내부 파라미터 값의 정확도에 의해 결정되나, 기술적 혹은 환경적인 문제로 내부 파라미터의 정확한 값을 알지 못하는 경우가 빈번히 발생하기도 한다. 이 경우에는 시스템의 입${\cdot}$출력 데이터에 근거하여 모델의 파라미터를 추정해야 하는데, 본 논문에서는 입${\cdot}$출력 데이터와 RCGA가 결합된 모델조정기법을 이용하여 모형 컨테이너 크레인 모델의 파라미터를 추정하는 방법을 보인다. 또한, 이렇게 추정한 모델에 또 다른 RCGA를 적용하여 제어에 필요한 이득행렬을 탐색한다. 제안하는 파라미터 추정법과 제어는 컨테이너 크레인의 모형실험장치에 적용하고, 실험을 실시하여 그 유효성을 검증한다.
Although sea slaters Ligia have a significant role in rocky shore habitats, their taxonomic entities have not been clearly understood. In this study, we investigated whether genetic variation inferred from a nuclear genetic marker, namely amplified fragment length polymorphism (AFLP), would conform to that of a mitochondrial DNA marker. Using both the mitochondrial DNA marker and the AFLP marker amplified by the six selective primer sets, we analyzed 95 Ligia individuals from eight locations from East Asia. The direct sequencing of mitochondrial 16S rRNA gene revealed three distinct genetic lineages, with 9.8-11.7 Kimura 2-parameter genetic distance. However, the results of AFLP genotyping analysis with 691 loci did not support those of mitochondrial DNA, and revealed an unexpectedly high proportion of shared polymorphisms among lineages. The inconsistency between the two different genetic markers may be explained by difference in DNA evolutionary history, for example inheritance patterns, effective population size, and mutation rate. The other factor is a possible genomic island of speciation, in that most of the genomic parts are shared among lineages, and only a few genomic regions have diverged.
본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법에 있어서는 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법의 정확도를 평가하였으며, 장 단기간을 구분하는 방법과 함께 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법을 적용하였다. 국내에서 널리 사용되고 있는 세 가지 형태의 강우강도식 중에서 가장 높은 정확도를 얻을 수 있는 것은 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식인 것으로 나타났고, 기존의 선형회귀분석을 통해서 매개변수를 추정하는 것보다 다목적 유전자알고리즘을 적용한 결과가 더 높은 정확도를 보여주는 것으로 나타났다.
인공위성 추적 안테나 제어 시스템은 로테이터에 해당하는 DC 서보모터에 의해 안테나의 방위각 및 앙각을 제어함으로써 인공위성의 현재 위치를 추적하고자 하는 시스템이다. 한편 제어 시스템의 설계를 위한 위성추적 시스템의 선형모델은 일반적인 DC 서보모터의 위치 제어 시스템과는 달리 바람에 의한 토오크 외란과 베어링 및 공기역학적 마찰로 인한 전달함수의 파라메타 변동이 존재하므로 이러한 시스템의 불확실성에도 불구하고 만족스러운 명령추종성를 가지는 강인한 제어 시스템의 설계가 요구된다. 본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정없이 가중치 함수와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화함으로써 시스템의 파라메타 변동에 대한 강인한 안정성과 기준모델에 따른 최적의 명령추종성을 가지는 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템을 설계한다. 이를 위해 강인한 안정성을 가지는 해집단내에서 기준모델의 출력을 최적으로 추종하도록 유전 알고리즘을 사용하여 적절히 주어진 가중치 함수의 게인 및 동특성 파라메타와 설계 파라메타 ${\gamma}$를 동시에 최적화한다. 끝으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 위성추적 안테나 $H{\infty}$ 제어 시스템의 유용성을 확인한다.
주어진 응용에 적합한 MLP 분류기의 위상 구조를 효율적으로 학습하기 위하여 종족 유전 알고리즘 (SGA)과 파라미터 프리 유전 알고리즘(PfGA)을 결합한 파라미터 프리 종족 유전 알고리즘(PfSGA)을 제안한다. SGA는 전체 탐색 공간을 은닉층 뉴런의 수에 따라 여러 개의 영역(종족)으로 분할한 후, 학습 과정 중 기준에 미달되는 종족에 대해서는 학습을 중단시킴으로써 불필요한 탐색을 줄이는 학습법이다. 그러나 SGA는 돌연변이나 교배 확률 등 학습 파라미터 설정에 따라 분류기의 성능이 달라진다. 따라서 이 논문에서는 SGA와 PfGA를 결합하여 파라미터 설정에 무관하도록 하였다. 벤치마크 데이터와 수화 단어에 대하여 실험한 결과 PfSGA는 기존의 SGA에 비해 학습 시간을 단축시킬 수 있으며, 파라미터의 설정에 영향을 받지 않았다. 또한 기존의 방법에 비해 오인식율과 위상 구조 등에 있어서 효율적임을 확인하였다.
북방전복을 대상으로 성별에 따른 성장형질의 변이를 이용한 선발육종의 가능성 여부를 확인하고자, 실제로 암수 1:1 수정을 통하여 10가계를 생산 관리하여 성별에 따른 성장형질의 표현형 측정과 유전모수를 추정하였다. 그 결과 성비율은 1:1로 일반적 전복류의 성비와 같은 결과를 나타내었으며, 성별에 따른 성장은 모든 성장형질에 있어 암컷이 수컷보다 유의적으로 큰 것으로 나타났다 (p < 0.05). 이러한 결과는 선발을 할 때 성별에 따른 성장차이를 이용하여 양식전복의 성장률 향상을 할 수 있는 가능성을 시사하고 있다.
The genetic relationship of gestation length (GL) with birth and weaning weight (BW, WW) was investigated using data collected from the Hanwoo Experiment Station, National Institute of Animal Science, RDA, Republic of Korea. Analytical mixed models including birth year‐season, sex of calf, linear and quadratic covariates of age of dam (days) and linear covariate of age at weaning (days) as fixed effects were used. Corresponding restricted maximum likelihood (REML) and Bayesian estimates of variance components and heritability were obtained with two models; Model 1 included only direct genetic effect and Model 2 included direct genetic, maternal genetic and permanent environmental effect. All the genetic parameter estimates from REML were corresponding to the Bayesian estimates. Direct heritability estimates for GL, BW, and WW were 0.48, 0.33 and 0.25 by Model 1. From Model 2, direct and maternal heritability estimates were 0.38 and 0.03 for GL, 0.14 and 0.05 for BW, and 0.08 and 0.05 for WW. Genetic correlation estimates between direct and maternal effects were 0.05 for GL, 0.59 for BW, and 0.52 for WW. Estimates of direct genetic correlation between GL and BW (WW) were 0.44 (0.21). Positive genetic correlation of GL with BW and WW imply that selection for greater BW or WW would lead to prolonged gestation length.
In general, manual calibration is commonly used for the stream water quality modelling. Because the manual calibration depends upon the subjectivity and experience of the researcher, it has a problem with the objectivity of the modelling. Thus, the interest about the automatic calibration by the optimization technique is deeply increased. In this study, Influence coefficient algorithm and Genetic algorithm are introduced to develop an automatic calibration model for the QUAL2K that are the latest version of the QUAL2E. Genetic algorithm, used in this study, is very simple and easy to understand but also applicable to any complicated mathematical problem, and it can find out the global optimum solution effectively. The developed automatic calibration model is applied to the Gangneung Namdaecheon. The calibration results about the 11 water quality variables show the good correspondence between the calculated and observed water quality values.
In this paper, a modified real-valued genetic algorithm is developed by using the meiosis for human's chromosome. Unlike common crossover methods adapted in the conventional genetic algorithms, our suggested modified real-valued genetic algorithm makes gametes by conducting the meiosis for individuals composed of chromosomes, and then generates a new individual through crossovers among those. Ultimately, when appling it for the gas data of Box-Jenkin, model and parameter identifications can be concurrently done to construct the optimal model of a neural network in terms of minimizing with the structure and the error.
본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 개념을 병렬 유전자 알고리즘에 적용하여 계층적 공정 경쟁 기반 병렬유전자 알고리즘 (Hierarchical Fair Competition Genetic Algorithm: HFCGA)을 구현하였을 뿐만 아니라 실수코딩 유전자 알고리즘(Real-Coded Genetic Algorithm: RCGA)에서 좋은 성능을 갖는 산술교배(Arithmetic crossover), 수정된 단순교배(modified simple crossover) 그리고 UNDX(unimodal normal distribution crossover)등의 다양한 교배연산자들을 적용, 분석함으로써 개선된 병렬 유전자 알고리즘을 제안하였다. UNDX연산자는 다수의 부모(multiple parents)를 이용하여 부모들의 기하학적 중심(geometric center)에 근접하게 정규분포를 이루며 생성된다. 본 논문은 UNDX를 이용한 HFCGA모델을 구현하고 함수파라미터 최적화 문제에 많이 쓰이는 함수들에 적용시킴으로써 그 성능의 우수성을 증명 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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