The target of design is a harmony between Beauty and Usefulness. Design is a result from representation of visual language by designer's creative thinking system. also, As an ill-defined problem cannot be described completely. and subjectively interpret depend on the situation, it is very difficult to present a theoretical standard. There have been many Design Sciences researches in recent years. such as Rule Based Design, Parametric Design, Replacement Design, Analogy Design, Metaphor Design, Genetic Algorithm. but Objective research is still unsatisfactory condition to investigate true nature about Design. At this point, It is very important to formulating about meaning of Design Language and Thinking. This study will define about that, and based on this definition, Lay out a logical basis for Treatment design variable and materialization of process by "Elements", "Relationship", "Schema". ultimately it look forward to provide a framework and minimize the complexity about Design Thinking.
Job shop scheduling is well-known as one of the hardest combinatorial optimization problems and has been demonstrated to be NP-hard problem. In the past decades, several researchers have devoted their effort to develop evolutionary algorithms such as Genetic Algorithm (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) for job shop scheduling problem. Differential Evolution (DE) algorithm is a more recent evolutionary algorithm which has been widely applied and shown its strength in many application areas. However, the applications of DE on scheduling problems are still limited. This paper proposes a one-stage differential evolution algorithm (1ST-DE) for job shop scheduling problem. The proposed algorithm employs random key representation and permutation of m-job repetition to generate active schedules. The performance of proposed method is evaluated on a set of benchmark problems and compared with results from an existing PSO algorithm. The numerical results demonstrated that the proposed algorithm is able to provide good solutions especially for the large size problems with relatively fast computing time.
In this paper, we propose a method of constructing equation using bio-inspired emergent and evolutionary concepts. This method is algorithm that is based on the characteristics of the biological DNA and growth of plants. Here is. we propose a constructing method to make a DNA coding method for production rule of L-system. L-system is based on so-called the parallel rewriting mechanism. The DNA coding method has no limitation in expressing the production rule of L-system. Evolutionary algorithms motivated by Darwinian natural selection are population based searching methods and the high performance of which is highly dependent on the representation of solution space. In order to verify the effectiveness of our scheme, we apply it to one step ahead prediction of Mackey-Glass time series.
In this research, hybrid method with case-based reasoning and rule-based reasoning is applied. Using case-based reasoning, design experts'experience and know-how are effectively represented in order to obtain a proper configuration of midship section in the initial ship design stage. Since there is not sufficient domain knowledge available to us, traditional case-adaptation algorithms cannot be applied to our problem, i.e., creating the configuration of midship section. Thus, new case-adaptation algorithms not requiring any domain knowledge are developed antral applied to our problem. Using the knowledge representation of DnV rules, rule-based reasoning can perform deductive inference in order to obtain the scantling of midship section efficiently. The results from the case-based reasoning and the rule-based reasoning are examined by comparing the results with various conventional methods. And the reasonability of our results is verified by comparing the results wish actual values from parent ship.
Evolvable hardware(EHW) is a dynamic field that brings together reconfigurable hardware, artificial intelligence, fault tolerance and autonomous systems. This paper gives an introduction to the field. The features that can be used to identify and classify evolvable hardware are the evolutionary algorithm, the implementation and the genotype representation. Evolvable hardware (EHW) is hardware that can change its own circuit structure by genetic learning to achieve maximum adaptation to the environment. In conventional EHW, the learning is executed by software on a computer.
생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.
In just-in-time production systems, U-shaped production lines rather than traditional straight lines are often adopted since they have some advantages. The advantages of U-lines over straight lines are that the workstations required can be reduced and the necessary number of workers can be easily adjusted when the demand rates are changed. In this paper, we present a new genetic algorithm(GA) to minimize the number of workstations primarily and improve the work relatedness secondarily in the U-line production systems. Also, a new heuristic method is presented according to the work related factors and characteristics of U-line balancing. Some major aspects of the proposed GA are discussed, with emphasis on representation, decoding and evaluation function. Extensive experiments are carried out on well-known test-bed problems in the literature to verify the performance of our algorithm . The computational results show that our algorithm is a promising alternative to existing heuristics.
근래에 유전자를 이용하여 체질(體質)을 객관화하려는 시도가 있었다. 이에 본인은 그 동안 한의학계(韓醫學係)에서 이루어진 유전자를 이용한 사상체질(四象體質)의 객관화 연구와 의학계 쪽의 연구 중에서 어느 정도 연관성이 있는 논문들을 비교 검토하여 앞으로 사상의학(四象醫學)에서 유전자를 이용한 연구를 하는데 있어서 방향설정을 하는데 도움이 되고자 본 논문을 쓰게 되었다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 유전자 polymorphism(다형성)이 기능성을 가진 것을 대상으로 하여야한다. 2. Microsatellite는 기능을 가지지 않는 부분이므로 이것의 polymorphism이 체질(體質)과 관련될 가능성은 적을 것으로 사료된다. 3. Angiotensin converting enzyme (ACE)은 일반적으로 체질(體質)과 관련이 있다고 믿어지는 인내력(忍耐力)을 결정하는데 중요한 유전자로 알려져 있는 바 이 효소의 polymorphism을 이용하여 체질(體質)을 분류하고자 한 시도는 의미가 있는 것으로 생각된다. 4. HLA는 다형성을 가지고 있고 HLA유전자의 발현에 따라 질병에 대한 감수성이 차이가 있다는 사실을 고려해 볼 때 앞으로 이 분야는 연구해볼 충분한 가치가 있는 것으로 생각된다. 5. DNA chip의 사용이 보편화되면 사상체질(四象體質)의 객관화에 많은 도움이 될 것으로 생각된다.
본 연구는 생명공학과 관련 기술의 활용에 대한 일반 국민들의 인식과 태도, 그리고 그 인식과 태도에 영향을 미치는 심리적 요인들에 대해 탐색해 보려 하였다. 대학생과 일반 성인집단을 대상으로 생명공학과 기술에 대한 자유연상 반응 및 질문지 응답을 통해 얻어진 결과를 분석하였다. 생명공학 연구 및 기술활용과 관련한 한국 성인들의 인식 내용은 '인간의 존엄성 손상' '인체에 유해한 부작용' '도덕적 혼란' '상업적 악용' 등의 불확실성이나 부작용에 대한 염려와 '질병치료' '수명연장' '식량문제 해결' 등의 긍정적 기대를 중심으로 표상되어 있었다. 생명공학 및 그 기술 활용과 관련한 대학생들의 관심과 인지도는 비교적 높았고, 관련 정보를 얻는 주된 출처는 'TV'와 '신문' 및 '인터넷' 등이었으며, 생명공학이 사회에 미치는 영향의 판단에 대해 신뢰하는 집단으로 '과학자'와 '시민단체'를 들고 있었다. 생명공학 기술의 적용에는 호의적인 태도를 보이지만, '유전자변형 콩으로 만든 두부'의 부작용을 염려하고 먹지 않겠다는 반응이 많았다. 또 개인 유전정보를 사회적이나 공적으로 이용하거나 관리하는 데 대해서는 매우 부정적인 태도를 보이고 있었다. '급진성'과 '행동활성화 체계의 민감성' 및 '신뢰감'과 '적개심' 등의 심리적 속성들이 생명공학 및 그 기술의 활용과 관련한 '관심과 인지도' 및 '기술의 활용의도'와 의미 있게 관련되어 있었다. 또 생명공학에 대한 인지도가 높다고 해서 호의적인 태도가 높은 것은 아니었다. 끝으로 본 연구에서 얻어진 결과의 의미와 추후 연구에 대해 논의하였다.
본 연구는 구조물의 형상 최적화를 효율적이면서 보다 용이하게 수행할 수 있는 기법을 제안하고자 하였다. 구조물의 형상 표현과 설계변수 선택을 위해 설계요소 개념을 활용하여 설계변수 수를 과감하게 줄일 수 있었고, 등매개변수 사상기법을 이용하여 최적화 과정 중 형상의 변화에 따른 유한요소망을 자동생성 하였으며 효율적인 최적화 과정 수행을 위하여 결정론적 최적화 기법(개선된 허용방향법)과 스토캐스틱 최적화 기법(유전 알고리즘)을 사용하여 그 결과와 효율성을 비교하였다. 최적화 과정 중 구조해석은 유한요소법을 이용하며 구조물의 부피와 단면적 등을 목적함수로 하여 형상 최적화를 수행하였다. 또한 제작성과 시공성을 위한 최종형상 제시를 위하여 최적형상에 완화곡선 처리를 시도하였다. 이상의 연구를 강구조물을 대상으로 한 몇 가지 수치 예에 적용한 결과 설계과정을 보다 단순화시켰으며, 두 가지 기법 모두 최적해에 수렴함으로써 목적함수 값을 효과적으로 개선시킬 수 있었다. 따라서 본 연구는 그 타당성과 적용성이 있다고 판명된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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