• 한국환경보건학회지
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• 제41권2호
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• pp.90-101
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• 2015

Objective: This study was conducted to develop a chemical oxygen demand (COD) regression model using water quality monitoring data (January, 2014) obtained from the Han River auto-monitoring stations. Methods: Surface water quality data at 198 sampling stations along the six major areas were assembled and analyzed to determine the spatial distribution and clustering of monitoring stations based on 18 WQPs and regression modeling using selected parameters. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR), cluster analysis (CA) and principal component analysis (PCA) were used to build a COD model using water quality data. Results: A best GA-MLR model facilitated computing the WQPs for a 5-descriptor COD model with satisfactory statistical results ($r^2=92.64$,$Q{^2}_{LOO}=91.45$,$Q{^2}_{Ext}=88.17$). This approach includes variable selection of the WQPs in order to find the most important factors affecting water quality. Additionally, ordination techniques like PCA and CA were used to classify monitoring stations. The biplot based on the first two principal components (PCs) of the PCA model identified three distinct groups of stations, but also differs with respect to the correlation with WQPs, which enables better interpretation of the water quality characteristics at particular stations as of January 2014. Conclusion: This data analysis procedure appears to provide an efficient means of modelling water quality by interpreting and defining its most essential variables, such as TOC and BOD. The water parameters selected in a COD model as most important in contributing to environmental health and water pollution can be utilized for the application of water quality management strategies. At present, the river is under threat of anthropogenic disturbances during festival periods, especially at upstream areas.

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권5호
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• pp.535-541
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• 2015

본 연구에서는 벽걸이 모니터 브라켓 암의 다중목적 근사최적설계를 수행하였다. 이를 위해 브라켓 암의 자유도를 고려하여 평면내의 회전 각도를 선정해 응력과 처짐량이 크게 발생하는 경우에 대한 최적화 문제를 정식화 하였다. 직교배열표와 반응표면법을 사용하여 평균 및 파라미터 분석을 통해 성능지수에 대한 설계변수 민감도를 확인하였으며, 중심합성계획법과 D-최적 계획법을 사용하여 목적함수와 제한조건함수에 대하여 반응표면 근사모델을 생성하고 $R^2$ 값을 통해 정확도를 평가하였다. 이를 비지배 분류 유전알고리즘에 적용하여 최적화를 수행하고 유한요소해석을 통해 검증하였다. 또한, 중심합성 계획법과 D-최적 계획법을 이용한 최적해를 비교 분석하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제54권3호
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• pp.340-349
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• 2016

본 연구에서는 정유산업의 유지 및 보수기간에 배출되는 고농도폐수의 COD (Chemical Oxygen Demand)를 효과적으로 제거하기 위해 전기산화공법을 적용하였다. 우선 산업에서 배출되는 실제 폐수를 처리하기 위하여 BDD전극을 개발하고, 개발된 전극을 이용하여 전류밀도, pH, 전해질농도, 반응시간 등과 같은 다양한 운전조건하에 실험을 진행하였다. 둘째, 이러한 실험결과를 이용하여 전기분해의 kinetic parameter를 산출한 후에, 이를 토대로 전기산화 처리설비를 수학적으로 모델링 하였다. 마지막으로, 기존에 정상운전 조건 시 사용하던 저 농도 폐수를 처리하는 공정의 유입조건에 맞추기 위하여 전기산화 처리설비의 설계 및 운전의 다양한 변수들을 최적화함으로써 보다 효율적인 폐수 전처리 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모델의 결정계수($R^2$)는 0.982로 상당히 작은 오차범위를 보여줌으로써 모델의 높은 정확도를 입증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.123-134
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• 2002

감응식 신호운영변수 설계에 관한 연구는 정주기식 신호운영변수 설계의 그것보다 그 수준이 현저히 미비하며 이는 감응식 신호운영 특성을 반영한 평가방법의 부재로 감응식 운영변수의 평가가 불가능하였기 때문이다. 본 논문은 최근에 소개된 평균 감응현시 녹색시간 추정 수리모형을 이용하여 Highway Capacity Manual (HCM) 지체도를 최소화하는 최대녹색시간의 설계방안을 제시한다. - '최소녹색시간'과 '단위연장시간'은 보행자 횡단시간 및 차량 차두시간 등 지역별 운전자/보행자의 특성과 관련이 있어 일반적인 최적화 설계 수리모형의 적용에 무리가 있어 제외한다. 제안된 설계방안은 감응식 운영논리를 토대로 감응현시 군의 평균녹색시간과 평균주기를 산정하며, HCM 지체도를 평가하고, 가능한 대안 중 지체를 최소화하는 최대녹색시간 운영변수 군을 '혼혈 유전자 알고리즘'으로 도출한다. 현장실험을 통해 도출이 불가능한 실제 최적치를 Corridor Simulation(CORSIM)모형을 이용하여 추정하였고 이를 제안된 설계방안으로 도출된 최대녹색시간 운영변수' 값들과 비교하였다. 비교결과 교차로 v/c 비율이 1.0 보다 낮을 시는 제안된 방법을 통해 설계된 최대녹색시간 운영변수 군이 최소 CORSIM 지체도를 산출하는 최대녹색시간 운영변수 군과 동일한 것으로, v/c비율이 1.0보다 높을 시는 다른 것으로 결과되었다. v/c비율이 1.0 보다 높은 경우는 정주기식 교차로 운영에 효율적이라 감응식 운영의 필요를 벗어나므로 제안된 최대녹색시간 설계방안은 감응식 신호운영 필요범위 내에서 효율적이다. 기존의 최대녹색시간 설계는 정수기식 최적녹색시간을 기준으로 최대녹색시간을 추정하며, 그러한 과정을 돕기 위하여 추정범위(설계자가 범위 내에서 임의로 선택함)를 제시하는 것이 기존의 연구임을 비교하면 본 연구에서 제안하고 있는 설계방법의 의미가 크다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제36권3호
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• pp.159-166
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• 2013

Oryzias latipes and Oryzias sinensis are indigenous species found in Japan, China, and other East Asian countries, including Korea. Based on morphological differences, the species have been classified distinctly. However, the range of morphological characters such as the number of gill rakers, vertebrae, and spots on the lateral body overlaps and is too vague for clear identification, so their classification based on their morphological characteristics remains uncertain. In this study, the mitochondrial cytochrome oxidase subunit I (COI) gene, which is used for DNA barcoding, was applied to clarify interspecific variation of O. latipes and O. sinensis. Intraspecific genetic diversity was calculated to identify correlations with geographic distributions. We studied two species collected from 55 locations in Korea. All individuals carried a 679-base pair gene without deletion or insertion. Between species, 525 base pairs of the gene were shared. The Kimura two parameter (K2P) distance of O. latipes and O. sinensis was 0.41% and 1.39%, respectively. Mean divergence within genera was 23.5%. Therefore, the species were clearly different. The distance between O. latipes and O. sinensis was 14.0%, which is the closest within genera. Interestingly O. latipes from the Japanese and Korean group represented 16.5% distant. These results were derived from geohistorical and anthropogenic environmental factors. The O. latipes haplotypes were joined in only one group, but O. sinensis was divided into two groups, one is found in the Han River and upper Geum River watershed; the other is found in the remaining South Korean watersheds. Further studies will address the causes for geographic speciation of O. sinensis haplotypes.

• Journal of Power Electronics
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• 제13권4호
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• pp.679-691
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• 2013

High-power electromagnetic transmitter power supplies are an important part of deep geophysical exploration equipment. This is especially true in complex environments, where the ability to produce a highly accurate and stable output and safety through redundancy have become the key issues in the design of high-power electromagnetic transmitter power supplies. To solve these issues, a high-frequency switching power cascade based emission power supply is designed. By combining the circuit averaged model and the equivalent controlled source method, a modular mathematical model is established with the on-state loss and transformer induction loss being taken into account. A triple-loop control including an inner current loop, an outer voltage loop and a load current forward feedback, and a digitalized voltage/current sharing control method are proposed for the realization of the rapid, stable and highly accurate output of the system. By using a new algorithm referred to as GAPSO, which integrates a genetic algorithm and a particle swarm algorithm, the parameters of the controller are tuned. A multi-module cascade helps to achieve system redundancy. A simulation analysis of the open-loop system proves the accuracy of the established system and provides a better reflection of the characteristics of the power supply. A parameter tuning simulation proves the effectiveness of the GAPSO algorithm. A closed-loop simulation of the system and field geological exploration experiments demonstrate the effectiveness of the control method. This ensures both the system's excellent stability and the output's accuracy. It also ensures the accuracy of the established mathematical model as well as its ability to meet the requirements of practical field deep exploration.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.438-441
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• 2007

Recently, due to molecular biology and engineering technology, DNA microarray makes people watch thousands of genes and the state of variation from the tissue samples of living body. With DNA Microarray, it is possible to construct a genetic group that has similar expression patterns and grasp the progress and variation of gene. This paper practices Cluster Analysis which purposes the discovery of biological subgroup or class by using gene expression information. Hence, the purpose of this paper is to predict a new class which is unknown, open leukaemia data are used for the experiment, and MCL (Markov CLustering) algorithm is applied as an analysis method. The MCL algorithm is based on probability and graph flow theory. MCL simulates random walks on a graph using Markov matrices to determine the transition probabilities among nodes of the graph. If you look at closely to the method, first, MCL algorithm should be applied after getting the distance by using Euclidean distance, then inflation and diagonal factors which are tuning modulus should be tuned, and finally the threshold using the average of each column should be gotten to distinguish one class from another class. Our method has improved the accuracy through using the threshold, namely the average of each column. Our experimental result shows about 70% of accuracy in average compared to the class that is known before. Also, for the comparison evaluation to other algorithm, the proposed method compared to and analyzed SOM (Self-Organizing Map) clustering algorithm which is divided into neural network and hierarchical clustering. The method shows the better result when compared to hierarchical clustering. In further study, it should be studied whether there will be a similar result when the parameter of inflation gotten from our experiment is applied to other gene expression data. We are also trying to make a systematic method to improve the accuracy by regulating the factors mentioned above.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.104-112
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• 2002

본 논문에서는 FACTS 기기의 일종인 전력조류 극대화 및 제어 기능과 함께 외란에 의한 과도시의 전력계통 안정화 기능을 수행할 수 있는 TCSC용 전력시스템 안정화 장치 설계에 대하여 연구하였다. TCSC용 전력시스템 안정화 장치 설계시 파라미터 선정은 복잡한 수식이 필요 없고 계산시간을 감소시키며 적은 반복횟수로도 최적해를 찾을 수 있는 자연 생태계의 진화를 모의한 유전 알고리즘을 이용하였다. 전력 시스템의 저주파 진동에 강인성을 갖는 TCSC는 TCR(Thyristor Controlled Reactor)과 커패시터의 병렬구조에 의해 용량성과 유도성에 걸친 범위가지 연속적으로 제어할 수 있는 구조로 이루어져 있다. 이러한 제안된 방법의 강인성을 검증하기 위해 여러 가지 운전조건에 대해 전력계통 안정도 및 고유치를 해석하여 기존의 안정화 장치를 적용한 경우와 비교함 으로써 유용성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.952-958
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• 1999

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어 시스템 설계 방법을 제안한다. 시스템의 성능 평가는 rise-time, settling time 그리고 overshoot와 같은 성능 매개변수를 이용하였다. 제안한 방법은 root-locus 방법을 사용한 제어 시스템과 비교하였다. 기존 제어 시스템은 제어기 설계시 수학적인 처리가 필요하다. 하지만 유전자 알고리즘을 이용한 제어기 설계는 수학적인 모델링을 할 필요가 없다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색 알고리즘으로 널리 인정되고 있는 유전자 알고리즘을 사용하여 전역적인 규칙 공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지 제어기를 완성한다. 제안된 제어 시스템의 효율성은 타스크 트래킹 위치 제어 시스템을 사용하여 안정, 불안정 시스템에서 컴퓨터 모의 실험을 통해서 입증된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제20권3호
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• pp.191-205
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• 2020

Soil shear strength parameters play a remarkable role in designing geotechnical structures such as retaining wall and dam. This study puts an effort to propose two accurate and practical predictive models of soil shear strength parameters via hybrid artificial neural network (ANN)-based models namely genetic algorithm (GA)-ANN and particle swarm optimization (PSO)-ANN. To reach the aim of this study, a series of consolidated undrained Triaxial tests were conducted to survey inherent strength increase due to addition of polypropylene fibers to sandy soil. Fiber material with different lengths and percentages were considered to be mixed with sandy soil to evaluate cohesion (as one of shear strength parameter) values. The obtained results from laboratory tests showed that fiber percentage, fiber length, deviator stress and pore water pressure have a significant impact on cohesion values and due to that, these parameters were selected as model inputs. Many GA-ANN and PSO-ANN models were constructed based on the most effective parameters of these models. Based on the simulation results and the computed indices' values, it is observed that the developed GA-ANN model with training and testing coefficient of determination values of 0.957 and 0.950, respectively, performs better than the proposed PSO-ANN model giving coefficient of determination values of 0.938 and 0.943 for training and testing sets, respectively. Therefore, GA-ANN can provide a new applicable model to effectively predict cohesion of fiber-reinforced sandy soil.