진화연산은 최적화와 기계학습에 널리 사용되지만 또한 창조적이고 새로운 것을 만드는 데에도 사용될 수 있다. 본 논문에서는 지식을 표현하는 유연한 구조인 토픽맵에 주목하여, 새롭고 창의적인 토픽맵을 생성하는 토픽맵의 진화 시스템을 제안한다. 여기서는 만들어진 토픽맵이 유효한지에 대한 사람의 평가를 활용하는 대화형 진화 연산 방법(Interactive Evolutionary Computation)이 사용된다. 본 진화하는 토픽맵 시스템은 창의성을 도모하는 도구로서, 사용자들에게 새롭고 창의적인 지식을 떠올릴 수 있도록 도울 수 있을 것이다. 앞으로는 이 시스템에 보다 토픽맵에 정교한 사용자 인터페이스와 시각화 방법을 도입하고 기계학습을 활용하여 시스템의 진화 중에 나타나는 사용자의 피로를 크게 줄이는 방법을 연구할 것이다.
This study compared the antimicrobial activity and total phenolic content of three Pinus plants (Pinus densiflora, P. thunbergii, P. rigida) for the first time. The antimicrobial activity of the water fraction of methanol extract of fresh leaves was stronger than that of fallen leaves at any concentrations. The water fraction of crude methanol extract from fresh leaves of P. thunbergii showed a higher growth inhibitory activity against gram-positive and gram-negative bacteria than that of P. densiflora and P. rigida. The results from the disc diffusion method followed by measurements of minimal inhibition concentration (MIC) indicate that Bacillus subtilis was the most sensitive microorganism with the lowest MIC value. The highest total phenolic content was found in fresh leaves of P. rigida and P. thunbergii. The assay showed that the fresh leaves of the three Pinus plants contained higher total phenolic content than fallen leaves of the three plants. The antimicrobial activity was related with the total phenolic content.
The purpose of this paper is to establish a new optimum Generator Maintenance Scheduling(GMS) considering renewable energy generator. In this paper, the total renewable energy generation is estimated using hourly capacity factor of renewable energy generator. The GMS was optimized with the objective function of maximizing the minimum reserve rate, minimizing the probabilistic production cost, minimizing the loss of load expectation, and minimizing $CO_2$ emissions. In the case study of this paper, GMS considering renewable energy and GMS not considering renewable energy are shown by each objective function. And it shows scenarios of the reliability, the environmental and economical factors when two nuclear power plants inputted and ten coal thermal power plants shut downed respectively.
Choi, Byeong-Keun;Lee, Hyun-Seob;Yang, Bo-Suk;Mignolet, Marc P.
한국소음진동공학회:학술대회논문집
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한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문집
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pp.422-427
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2002
This paper focuses on the formulation and validation of an automatic strategy for the selection of the locations and directions of strain gauges to capture at best the modal response of a blade in a series of modes. These locations and directions are selected to render the strain measurements as robust as possible with respect to random mispositioning of the gauges and gauge failures. The approach relies on the evaluation of the signal-to-noise ratios of the gauge measurements from finite element strain data and includes the effects of gauge size. A genetic algorithm is used to find the strain gauge locations-directions that lead to the largest possible value of the smallest modal strain signal-to-noise ratio, in the absence of gauge failure, or of its expected value when gauge failure is possible. A fan blade is used to exemplify the applicability of the proposed methodology and to demonstrate the effects of the essential parameters of the problem, i.e. the mispositioning level, the probability of gauge failure, and the number of gauges.
Studies were conducted to identify the sources of resistance in mungbean recombinant inbred lines (RILs) in Thailand against mungbean yellow mosaic disease (MYMD). 146 mungbean RILs in $F_8$ series were evaluated in a field including resistant parent NM-10-12-1 and susceptible parent KPS 2 during summer 2008 under high inoculum pressure. The RILs were subsequently scored for disease symptom severity ratings (DSSR) using a new scale. Observations regarding DSSR and % disease index (%DI) showed that the tested RILs responded differently to the disease. A large number of RILs (132) were found highly susceptible, 12 were susceptible, 3 were tolerant and one was resistant. Overall screening results showed that three RILs, viz. line no. 30, 100 and 101 had minimum DSSR and % disease index thus they are good source of resistance to MYMD in spite of high disease pressure and can therefore be used directly as varieties to manage the disease in Thailand.
This paper describes the secant method for solving the economic dispatch (ED) problem with generator constraints and transmission losses. The ED problem is an important optimization problem in the economic operation of a power system. The proposed algorithm involves selection of minimum and maximum incremental costs (lambda values) and then the evaluation of optimal lambda at required power demand is done by secant method. The proposed algorithm has been tested on a power system having 6, 15, and 40 generating units. Studies have been made on the proposed method to solve the ED problem by taking 120 and 200 units with generator constraints. Simulation results of the proposed approach were compared in terms of solution quality, convergence characteristics, and computation efficiency with conventional methods such as lambda iterative method, heuristic methods such as genetic algorithm, and meta-heuristic methods like particle swarm optimization. It is observed from different case studies that the proposed method provides qualitative solutions with less computational time compared to various methods available in the literature.
Reduced fetal growth is independently associated with increased risk of health problems in later life, particularly type 2 diabetes and cardiovascular diseases. Insulin resistance appears to be a key component underlying these metabolic complications. It is suggested that detrimental fetal environment may program insulin resistance syndrome. An insulin-resistant genotype may also result in both low birth weight and insulin resistance syndrome, and it is likely that the association of low birth weight with insulin resistance is the result of both genetic and environmental factors. Early postnatal rapid catch-up growth is closely related to risk for subsequent metabolic diseases. Fat mass is strikingly reduced in neonates born small for gestational age (SGA), and recent data suggest that insulin resistance seen in catch-up growth is related to the disproportionate catch-up in fat mass compared with lean mass. Endocrine disturbances are also recognized in SGA children, but overt clinical problems are infrequent in childhood. Cognitive impairment is reported in some children born SGA, especially those who do not show catch-up growth, in whom early neurodevelopmental evaluation is required. Breast feeding, also known to be protective against the long-term risk of obesity, may prevent some intellectual impairment in SGA children. Calorie-dense feeding does not seem to be appropriate in SGA infants. We must balance the positive effect of nutrition on neural development against rapid fat deposition and the future risk of insulin resistance.
To solve the general problems surrounding the application of genetic algorithms in stereo matching, two measures are proposed. Firstly, the strategy of simplified population-based incremental learning (PBIL) is adopted to reduce the problems with memory consumption and search inefficiency, and a scheme for controlling the distance of neighbors for disparity smoothness is inserted to obtain a wide-area consistency of disparities. In addition, an alternative version of the proposed algorithm, without the use of a probability vector, is also presented for simpler set-ups. Secondly, programmable graphics-hardware (GPU) consists of multiple multi-processors and has a powerful parallelism which can perform operations in parallel at low cost. Therefore, in order to decrease the running time further, a model of the proposed algorithm, which can be run on programmable graphics-hardware (GPU), is presented for the first time. The algorithms are implemented on the CPU as well as on the GPU and are evaluated by experiments. The experimental results show that the proposed algorithm offers better performance than traditional BMA methods with a deliberate relaxation and its modified version in terms of both running speed and stability. The comparison of computation times for the algorithm both on the GPU and the CPU shows that the former has more speed-up than the latter, the bigger the image size is.
강의평가는 질 높은 수업을 실현하고 개선${\cdot}$발전시키기 위해서 일련의 수업체계 및 과정을 평가하고, 분석한 결과를 이용하여 강의 내용을 재조직하거나 강의방법을 개선하여 대학교육의 질적 수준을 높이며, 더 나아가 양질의 교육을 제공함으로써 교육 소비자인 학생들의 만족도를 제고시키는데 그 목적이 있다. 즉 강의평가는 교육현장에서 수행되는 강의에 대한 평가를 통하여 교육 소비자인 학생들의 만족도를 제고시키기 위한 서비스품질 측정 도구라 할 수 있다. 본 논문에서는 강의평가를 통한 교육 서비스품질 향상이 중요한 만큼 강의 서비스품질 측정을 위한 타당한 측정도구를 제안하였다.
Shagol, Charlotte C.;Chauhan, Puneet S.;Kim, Ki-Yoon;Lee, Sun-Mi;Chung, Jong-Bae;Park, Kee-Woong;Sa, Tong-Min
한국토양비료학회지
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제44권1호
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pp.58-66
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2011
Arsenic pollution is a serious global concern which affects all life forms. Being a toxic metalloid, the continued search for appropriate technologies for its remediation is needed. Phytoremediation, the use of green plants, is not only a low cost but also an environmentally friendly approach for metal uptake and stabilization. However, its application is limited by slow plant growth which is further aggravated by the phytotoxic effect of the pollutant. Attempts to address these constraints were done by exploiting plant-microbe interactions which offers more advantages for phytoremediation. Several bacterial mechanisms that can increase the efficiency of phytoremediation of As are nitrogen fixation, phosphate solubilization, siderophore production, ACC deaminase activity and growth regulator production. Many have been reported for other metals, but few for arsenic. This mini-review attempts to present what has been done so far in exploring plants and their rhizosphere microbiota and some genetic manipulations to increase the efficiency of arsenic soil phytoremediation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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