Journal of information and communication convergence engineering
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제6권2호
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pp.222-227
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2008
The important problem in designing a Fuzzy Logic Controller(FLC) is generation of fuzzy control rules and it is usually the case that they are given by human experts of the problem domain. However, it is difficult to find an well-trained expert to any given problem. In this paper, I describes an application of genetic algorithm, a well-known global search algorithm to automatic generation of fuzzy control rules for FLC design. Fuzzy rules are automatically generated by evolving initially given fuzzy rules and membership functions associated fuzzy linguistic terms. Using genetic algorithm efficient fuzzy rules can be generated without any prior knowledge about the domain problem. In addition expert knowledge can be easily incorporated into rule generation for performance enhancement. We experimented genetic algorithm with a non-trivial vehicle controling problem. Our experimental results showed that genetic algorithm is efficient for designing any complex control system and the resulting system is robust.
The rapid increase in genetic dataset volume has demanded extensive adoption of biological knowledge to reduce the computational complexity, and the biological pathway is one well-known source of such knowledge. In this regard, we have introduced a novel statistical method that enables the pathway-based association study of large-scale genetic dataset-namely, PHARAOH. However, researcher-level application of the PHARAOH method has been limited by a lack of generally used file formats and the absence of various quality control options that are essential to practical analysis. In order to overcome these limitations, we introduce our integration of the PHARAOH method into our recently developed all-in-one workbench. The proposed new PHARAOH program not only supports various de facto standard genetic data formats but also provides many quality control measures and filters based on those measures. We expect that our updated PHARAOH provides advanced accessibility of the pathway-level analysis of large-scale genetic datasets to researchers.
As the age of information technology is coming, companies stress the need of knowledge management. Companies construct ERP system including knowledge management. But, it is not easy to formalize knowledge in organization. we focused on data mining system by using genetic programming. But, we don't have enough data to perform the learning process of genetic programming. We have to reduce input parameter(s) or increase number of learning or training data. In order to do this, the enhanced data mining system by using GP combined with SOM(Self organizing map) is adopted in this paper. We can reduce the number of learning data by adopting SOM.
The growing importance of biological resources as sovereign rights to healthcare, energy, and food has sparked international discussions on Genetic Resources (GRs) and Traditional Knowledge (TK). As the bio-industry continues to grow, research and development utilizing patented biological resources are advocated. Currently, World Intellectual Property Organization (WIPO) is actively discussing GRs and TK, and an effective response to national interest has been sought. Of late, there have been growing disputes over issues like ownership, control, and access and benefit-sharing between indigenous peoples and users of GRs and TK resources. Resolution of disputes concerning GRs and TK are thus becoming critical not only to stakeholders such as the indigenous peoples and corporations, but also to third-party users. Due to the weakness of the current IP and court system however, such disputes are not addressed adequately. This paper will address the use of Alternative Dispute Resolution (ADR), which is an out-of-court dispute resolution system, on conflicting issues regarding GRs and TK. It will consider the WIPO as a forum for ADR and ADR for GRs and TK disputes and it will seek both parties in the dispute to benefit from the use of the ADR process.
Background: Cancer genetics have gained public attention dramatically. Everyday physicians and nurses use the knowledge of cancer genetics in their practices. Despite the importance of the knowledge of the health care providers on cancer genetics, there is a paucity of literature investigating the levels of knowledge about cancer genetics among health care providers. Purpose: This study aimed to describe the Korean physicians' current knowledge level about hereditary breast and ovarian cancer (HBOC). Method: This nation-wide survey used a 15-item questionnaire which is modified from the Breast Cancer Genetic Counseling Knowledge Questionnaire originally developed by Erblich et al.(2005). One hundred and forty-four physicians participated in this survey from October 1, 2006 to March 31, 2007. Result: Physicians' knowledge level about hereditary breast cancer was 11.94 (S.D=2.46). Physicians with short-term careers (less than one year), the position of Intern, or who were involved in breast or ovarian cancer care demonstrated the highest knowledge about HBOC. Conclusion: Genetic courses in medical education seemed to contribute to the high level of physicians' genetic knowledge. Also, nursing discipline needs to incorporate genetics or genetic counseling courses into the formal educational curriculum in order to deliver up to date cancer care services which are sensitive to ever-changing cancer genetic information.
This paper proposes the systematic auto-tuning method for fuzzy controller using genetic algorithm(GA). In general, the design of fuzzy logic controller has difficulties in the acquisition of expert's knowledge and relies to a great extent on heuristic knowledge which, in many cases, cannot be objectively justified. So, the performance of the controller can be degraded in the case of plant parameter variations or unpredictable incident which the designer may have ignored. Proposed genetic algorithm searches the optimal rule structure, parameters of membership functions and scaling factors simultaneously and automatically by a new genetic coding format. Inverted pendrum system is provided to show the advantages of the proposed method.
Background: Development of effective educational strategies should accompany increases in public awareness and the availability of genetic testing for breast cancer (BC). These educational strategies should be designed to fulfill the knowledge gap while considering factors that influence women's interest in order to facilitate decision making. Objective: To determine the possible correlates of Saudi women's interest in BC genes testing including socio-demographics, the level of awareness towards BC genes, the family history of BC and the perceived personal risk among adult Saudi women in Al Hassa, Saudi Arabia. Subjects and methods: This cross-sectional study was carried out during the second BC community-based campaign in Al Hassa, Saudi Arabia. All Saudi women aged ${\geq}18$ years (n=781) attending the educational components of the campaign were invited to a personal interview. Data collection included gathering information about sociodemographics, family history of BC, the perceived personal risk for BC, awareness and attitude towards BC genes and the women's interest in BC genes testing. Results: Of the included women (n=599), 19.5% perceived higher risk for BC development, significantly more among < 40 years of age, and with positive family history of BC before 50 years of age. The participants demonstrated a poor level of awareness regarding the inheritance, risk, and availability of BC genetic testing. The median summated knowledge score was 1.0 (out of 7 points) with a knowledge deficit of 87.8%. The level of knowledge showed significant decline with age (> 40 years). Of the included women 54.7% expressed an interest in BC genetic testing for assessing their BC risk. Multivariate regression model showed that being middle aged (Odds Ratio 'OR'=1.88, confidence intervals 'C.I'=1.14-3.11), with higher knowledge level (OR=1.67, C.I=1.08-2.57) and perceiving higher risk for BC (OR=2.11, C.I=1.61-2.76) were the significant positive correlates for Saudi women interest in BC genetic testing. Conclusion: Saudi women express high interest in genetic testing for BC risk despite their poor awareness. This great interest may reflect the presence of inappropriate information regarding BC genetic testing and its role in risk analysis.
This paper uses genetic algorithm (GA) for optimal control. GA can find optimal control profile, but the profile may be oscillating feature. To make profile smooth, fuzzy genetic algorithm (FGA) is proposed. GA with fuzzy logic techniques for optimal control can make optimal control profile smooth. We describe the Fuzzy Genetic Algorithm that uses a fuzzy knowledge based system to control GA search. Result from the simulation example shows that GA can find optimal control profile and FGA makes a performance improvement over a simple GA.
Physiological, biochemical and genetic studies of Corynebacterium glutamicum, a workhorse of white biotechnology used for amino acid production, led to a waste knowledge mainly about amino acid biosynthetic pathways and the central carbon metabolism of this bacterium. Spurred by the availability of the genome sequence and of genome-based experimental methods such as DNA microarray analysis, research on genetic regulation came into focus. Recent progress on mechanisms of genetic regulation of the carbon, nitrogen, sulfur and phosphorus metabolism in C. glutamicum will be discussed.
퍼지 논리 제어기(FLC : Fuzzy Logic Controller)를 사용할 때, 가장 중요한 것은 소속 함수의 범위를 정하는 것과 규칙의 형태를 결정하는 것이다. 소속 함수의 범위나 규칙의 형태는 자금까지 전문가가 임의로 정하는 방법을 사용하였다. 그러나 기존의 방법을 사용하면, 전문가의 주관적인 규칙과 소속 함수가 생성될 수 있고, 소속함수의 경우 최적의 범위를 정확히 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하기 위해, 유전자 알고리즘을 사용함으로써 최적의 소속 함수와 규칙의 형태를 구하려 하였다. 제시하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 자동차 주행 제어 문제에 적용시켜 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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