• 제목/요약/키워드: Genetic network

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Multiple-inputs Dual-outputs Process Characterization and Optimization of HDP-CVD SiO2 Deposition

  • Hong, Sang-Jeen;Hwang, Jong-Ha;Chun, Sang-Hyun;Han, Seung-Soo
    • JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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    • 제11권3호
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    • pp.135-145
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    • 2011
  • Accurate process characterization and optimization are the first step for a successful advanced process control (APC), and they should be followed by continuous monitoring and control in order to run manufacturing processes most efficiently. In this paper, process characterization and recipe optimization methods with multiple outputs are presented in high density plasma-chemical vapor deposition (HDP-CVD) silicon dioxide deposition process. Five controllable process variables of Top $SiH_4$, Bottom $SiH_4$, $O_2$, Top RF Power, and Bottom RF Power, and two responses of interest, such as deposition rate and uniformity, are simultaneously considered employing both statistical response surface methodology (RSM) and neural networks (NNs) based genetic algorithm (GA). Statistically, two phases of experimental design was performed, and the established statistical models were optimized using performance index (PI). Artificial intelligently, NN process model with two outputs were established, and recipe synthesis was performed employing GA. Statistical RSM offers minimum numbers of experiment to build regression models and response surface models, but the analysis of the data need to satisfy underlying assumption and statistical data analysis capability. NN based-GA does not require any underlying assumption for data modeling; however, the selection of the input data for the model establishment is important for accurate model construction. Both statistical and artificial intelligent methods suggest competitive characterization and optimization results in HDP-CVD $SiO_2$ deposition process, and the NN based-GA method showed 26% uniformity improvement with 36% less $SiH_4$ gas usage yielding 20.8 ${\AA}/sec$ deposition rate.

AVK based Cryptosystem and Recent Directions Towards Cryptanalysis

  • Prajapat, Shaligram;Sharma, Ashok;Thakur, Ramjeevan Singh
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.97-110
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    • 2016
  • Cryptanalysis is very important step for auditing and checking strength of any cryptosystem. Some of these cryptosystem ensures confidentiality and security of large information exchange from source to destination using symmetric key cryptography. The cryptanalyst investigates the strengths and identifies weakness key as well as enciphering algorithm. With increase in key size the time and effort required to guess the correct key increases so trend is increase key size from 8, 16, 24, 32, 56, 64, 128 and 256 bits to strengthen the cryptosystem and thus algorithm continues without compromise on the cost of time and computation. Automatic Variable Key (AVK) approach is an alternative to the approach of fixing up key size and adding security level with key variability adds new dimension in the development of secure cryptosystem. Likewise, whenever any new cryptographic method is invented to replace per-existing vulnerable cryptographic method, its deep analysis from all perspectives (Hacker / Cryptanalyst as well as User) is desirable and proper study and evaluation of its performance is must. This work investigates AVK based cryptic techniques, in future to exploit benefits of advances in computational methods like ANN, GA, SI etc. These techniques for cryptanalysis are changing drastically to reduce cryptographic complexity. In this paper a detailed survey and direction of development work has been conducted. The work compares these new methods with state of art approaches and presents future scope and direction from the cryptic mining perspectives.

개선된 인공신경망의 학습방법에 의한 강구조물의 설계 (Design of Steel Structures Using the Neural Networks with Improved Learning)

  • 최병한;임정환
    • 한국강구조학회 논문집
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    • 제17권6호통권79호
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    • pp.661-672
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    • 2005
  • 본 연구에서는 많은 양의 함수 계산을 요구하는 확률론적 최적화 기법을 보다 효과적으로 강구조물에 적용하여 수행하고자 한다. 다양한 과학, 응용공학 분야에서 많은 시간이 소요되는 과정을 대체하는데 효과적인 도구로 출현한 인공신경망을 최적화 과정 중 많은 수의 유한요소 해석이 요구되는 재해석 문제에 적용함으로서 유한요소법의 평형방정식의 해의 근사해를 추정하여 재해석과정을 보다 간단하고 용이하게 수행하고자 한다. 또한 이용된 인공신경망의 학습효과의 개선을 위해 유전알고리즘을 적용한다. 확률론적 구조최적화 기법으로는 진화론적 방법에 기초한 알고리즘을 사용한다. 수치 예로써 전형적인 체적(중량)문제와 실 경비함수를 목적함수로 갖는 강구조물 모형에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 본 알고리즘의 적용성과 타당성을 증명하였다.

대기차량 최소화를 위한 주기변동기반 (Cycle-free based) 동적 신호시간 결정모형 개발 (Development of a Cycle-free Based, Coordinated Dynamic Signal Timing Model for Minimizing Queue-Lengths (Using Genetic Algorithm))

  • 이영인;임재승;윤경섭
    • 대한교통학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.73-89
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    • 2000
  • 본 연구에서는 평균차량통행량 대신 매주기마다 입력되는 대기차량, 차량도착율을 기초로 대기차량을 최소화하는 동적신호시간 결정모형을 개발하였다. 본 모형은 각 진입로에서의 대기차량예측모델을 기초로 하여 다음 주기에서의 대기차량을 예측한 후 유전자 알고리즘을 적용하여 신호시간을 산출하였다. 본 모형에서 산출된 신호주기와 녹색시간은 대기차량길이를 최소화하는 신호시간으로서 교차로간의 연동효과를 고려하여 실시간 교통 상황에 따라 주기별로 변화한다. 본 모형은 3개의 교차로로 구성되어 있는 간선도로를 대상으로 적용하였다. 이 모형은 MATLAB으로 구현하였으며, 동일한 조건 하에서 정주기식으로 신호시간을 주었을 때의 통과차량, 주기, 현시, 대기차량 등을 구하여 본 모형의 결과와 비교 및 평가를 실시하였다. 실험결과 포화상태나 포화상태의 경우 모두 정주기식보다는 동적으로 신호를 계산하는 본 모형이 더 좋은 결과를 나타내었다. 또한. 적합도 함수를 변형하여 Inbound, Balanced, Outbound 연동상황을 설정하여 수행한 경우 주방향의 대기차량이 상대적으로 다른 방향에 비해 감소하였으며, 주방향에 대한 연동효과를 나타내었다.

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시뮬레이션과 네트워크 분석법을 이용한 자동차 부품 가공시스템의 다목적 최적운영설계 (The Multi-Objective Optimal Design of Vehicle Component Manufacturing System with Simulation and ANP)

  • 김우균;김연진;이홍철
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.4697-4706
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    • 2010
  • 본 연구에서는 시뮬레이션과 네트워크 분석법을 이용하여 다품종 소량생산 체제로 운영되는 자동차 부품 가공시스템의 최적 운영방안을 제시하였다. 이를 위해 먼저, 생산현장의 복잡하고 다양한 운영 요소들을 반영하여 시뮬레이션 모델링 한 후 반응표면법으로 메타모델을 설계하였다. 그 후 의사결정권자들로부터 주요 평가 요소들과 그 요소들 간의 중요도를 수집하여, 네트워크 분석법으로 그 가중치를 설계한 후 다목적 유전자알고리즘을 사용하여 그 최적운영방안을 제시하고 그 결과를 분석하였다. 그와 더불어 계층화분석법으로 설계한 가중치를 반영한 운영방안과의 비교를 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 평가 요소간의 내 외부 종속성과 상호연관성을 반영하여 더 정밀하고 우수한 운영방안임을 입증하였다. 본 연구를 활용하면 자동차 부품산업과 같은 다품종 소량생산 시스템의 운영방안 설계시 의사결정권자에게 보다 효과적이고 정밀한 정보를 제공해 줄 수 있을 것이다.

Protein Profiles Associated with Anoikis Resistance of Metastatic MDA-MB-231 Breast Cancer Cells

  • Akekawatchai, Chareeporn;Roytrakul, Sittiruk;Kittisenachai, Suthathip;Isarankura-Na-Ayudhya, Patcharee;Jitrapakdee, Sarawut
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제17권2호
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    • pp.581-590
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    • 2016
  • Resistance to anoikis, a cell-detachment induced apoptosis, is one of the malignant phenotypes which support tumor metastasis. Molecular mechanisms underlying the establishment of this phenotype require further investigation. This study aimed at exploring protein expression profiles associated with anoikis resistance of a metastatic breast cancer cell. Cell survival of suspension cultures of non-metastatic MCF-7 and metastatic MDA-MB-231 cells were compared with their adherent cultures. Trypan blue exclusion assays demonstrated a significantly higher percentage of viable cells in MDA-MB-231 than MCF-7 cell cultures, consistent with analysis of annexin V-7-AAD stained cells indicating that MDA-MB-231 possess anti-apoptotic ability 1.7 fold higher than MCF-7 cells. GeLC-MS/MS analysis of protein lysates of MDA-MB-231 and MCF-7 cells grown under both culture conditions identified 925 proteins which are differentially expressed, 54 of which were expressed only in suspended and adherent MDA-MB-231 but not in MCF-7 cells. These proteins have been implicated in various cellular processes, including DNA replication and repair, transcription, translation, protein modification, cytoskeleton, transport and cell signaling. Analysis based on the STITCH database predicted the interaction of phospholipases, PLC and PLD, and 14-3-3 beta/alpha, YWHAB, with the intrinsic and extrinsic apoptotic signaling network, suggesting putative roles in controlling anti-anoikis ability. MDA-MB-231 cells grown in the presence of inhibitors of phospholipase C, U73122, and phospholipase D, FIPI, demonstrated reduced ability to survive in suspension culture, indicating functional roles of PLC and PLD in the process of anti-anoikis. Our study identified intracellular mediators potentially associated with establishment of anoikis resistance of metastatic cells. These proteins require further clarification as prognostic and therapeutic targets for advanced breast cancer.

이종망 환경에서 능동 안테나 시스템 기반의 셀간 간섭 제어 방법 (Inter-cell Interference Coordination Method Based on Active Antenna System in Heterogeneous Networks)

  • 김병준;박해성;김덕경
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39A권9호
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    • pp.548-556
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    • 2014
  • 최근 급증하는 데이터 트래픽에 효율적으로 대응하기 위해 매크로 기지국 영역에 매크로 기지국과 같은 주파수를 사용하는 소형 기지국이 공존하는 이종망에 관한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이때, 매크로셀로부터 소형셀로의 간섭을 줄이기 위해 시간 영역에서 ABS (Almost Blank Subframe)을 이용한 enhanced Inter-cell Interference Coordination (eICIC) 기법이 제안되어 있다. 그러나 간섭 문제 해결을 위해 데이터를 전송하지 않는 서브프레임들이 발생함으로써 매크로셀 입장에서는 자원 낭비 문제가 발생한다. 본 논문에서는 능동 안테나 시스템 (AAS)과 Genetic Algorithm (GA)을 이용하여 소형 셀 방향으로 안테나 이득을 줄인 매크로 기지국의 3D 섹터 빔을 형성하여 셀간의 간섭신호 세기가 감소 되도록 하고 데이터 전송에 모든 서브프레임을 이용하여 낭비되는 자원이 없도록 한다. LTE -Advanced 시스템 레벨 시뮬레이터를 통해 기존 eICIC 기법과의 성능을 비교 분석하며, 제안된 기법의 성능 향상을 확인한다.

측백엽(側柏葉)이 인간 유래 악성 흑색종 세포의 유전자 발현에 미치는 영향 (Effects of Thujae Orientalis Folium (TOF) on Gene Expression of Human melanoma cells (SK-MEL-2))

  • 정민영;김종한;박수연;최정화
    • 한방안이비인후피부과학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.81-108
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    • 2010
  • Objective : Thujae Orientalis Folium (TOF) can cool the blood and stop bleeding, eliminate phlegm and relieve cough in Oriental medicine. In addition, the fresh is used alone externally. Recently, TOF is known to have anti-tumor component. And also known to have tyrosinase inhibitory effect. Method : For these reasons, this study was designed to investigate anti-cancer and whitening activities of TOF. In this experiment, effects of TOF on proliferation rates of melanoma cells and on changes in genetic profiles were investigated. The genetic profile for the effect on human derived melanoma cell, SK-MEL-2, was measured using microarray technique, and the functional analysis on these genes was conducted. Results : Total 541 genes were up-regulated and 1,079 genes down-regulated in cells treated with TOF. Genes induced by TOF were mainly concerned with anti-cancer effects and apoptosis. Genes suppresed by TOF were related in extracellular signalling pathway. The network of total protein interactions was measured using cytoscape program, and some key molecules, such as THAP1, MAX1, STAM2, SMAD6, CYCS, PEX5, PSEN1, NONO, MAP2K7 and CREB1 that can be used for elucidation of therapeutical mechanism of medicine in future were identified. Conculusion : These results suggest possibility of TOF as anti-cancer drug for human melanoma. In addition, the present author also suggest that related mechanisms are involved in inhibition of several cancer pathway, activation of apoptosis pathway and suppression of general metabolic pathway.

진화와 학습의 상호 적응에 의한 자발적 주행 로봇을 위한 재귀 신경망 제어기 설계 (A Design of the Recurrent NN Controller for Autonomous Mobil Robot by Coadaptation of Evolution and Learning)

  • 김대진;강대성
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제37권3호
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    • pp.27-38
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    • 2000
  • 본 논문은 장애물 회피 능력을 갖는 자발적 주행 로봇 (Khepera)을 제어하는 재귀 신경망을 진화와 학습의 상호 적응에 의해 결정하는 방안을 제시한다. 제안한 동시 적응 방안은 다음 두 가지 성질을 갖는다. 유전자 알고리즘에 의해 해집단내 여러 개의 신경망 제어기들은 전역적 탐색을 수행하여 점진적으로 장애물과의 충돌이 적게 일어나도록 진화되고, 동시에 각 신경망 제어기는 상보적 재강화 역전파 (CRBP: Complementary Reinforcement Backpropagation) 학습에 의해 국부적 탐색을 수행하여 주행 특성이 로봇이 처한. 외부 환경에 적응되어진다. 실험 결과, 학습과 결합한 진화에 의해 얻어진 신경망 제어기가 진화자체만에 의해 얻어진 신경망 제어기보다 더 나은 충돌 회피 능력을 보여 주며, 원하는 주행 성능에 보다 빨리 도달하는 것을 확인할 수 있다.

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적응형 변형 인식부를 이용한 침입 탐지 학습알고리즘 (Intrusion Detection Learning Algorithm using Adaptive Anomaly Detector)

  • 심귀보;양재원;김용수;이세열
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.451-456
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    • 2004
  • 징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.