The optimum grillage design belongs to nonlinear constrained optimization problem. The determination of beam scantlings for the grillage structure is a very crucial matter out of whole structural design process. The performance of optimization methods, based on penalty functions, is highly problem-dependent and many methods require additional tuning of some variables. This additional tuning is the influences of penalty coefficient, which depend strongly on the degree of constraint violation. Moreover, Binary-coded Genetic Algorithm (BGA) meets certain difficulties when dealing with continuous and/or discrete search spaces with large dimensions. With the above reasons, Real-coded Micro-Genetic Algorithm ($R{\mu}GA$) is proposed to find the optimum beam scantlings of the grillage structure without handling any of penalty functions. $R{\mu}GA$ can help in avoiding the premature convergence and search for global solution-spaces, because of its wide spread applicability, global perspective and inherent parallelism. Direct stiffness method is used as a numerical tool for the grillage analysis. In optimization study to find minimum weight, sensitivity study is carried out with varying beam configurations. From the simulation results, it has been concluded that the proposed $R{\mu}GA$ is an effective optimization tool for solving continuous and/or discrete nonlinear real-world optimization problems.
The objective of this paper is to compare probabilistic temperature forecasts from different regional and global ensemble prediction systems over PyeongChang area. A statistical post-processing method is used to take into account combination and calibration of forecasts from different numerical prediction systems, laying greater weight on ensemble model that exhibits the best performance. Observations for temperature were obtained from the 30 stations in PyeongChang and three different ensemble forecasts derived from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Ensemble Prediction System for Global and Limited Area Ensemble Prediction System that were obtained between 1 May 2014 and 18 March 2017. Prior to applying to the post-processing methods, reliability analysis was conducted to identify the statistical consistency of ensemble forecasts and corresponding observations. Then, ensemble model output statistics and bias-corrected methods were applied to each raw ensemble model and then proposed weighted combination of ensembles. The results showed that the proposed methods provide improved performances than raw ensemble mean. In particular, multi-model forecast based on ensemble model output statistics was superior to the bias-corrected forecast in terms of deterministic prediction.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.7
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pp.1-13
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2002
Two global optimization methods, the SCE-UA method and the Annealing-simplex (A-S) method for calibrating a daily rainfall-runoff model, a Tank model, was compared with that of the Downhill Simplex method. The performance of the four objective functions, DRMS (daily root mean square), HMLE (heteroscedastic maximum likelihood estimator), ABSERR (mean absolute error), and NS (Nash-Sutcliffe measure), was tested and synthetic data and historical data were used. In synthetic data study. 100% success rates for all objective functions were obtained from the A-S method, and the SCE-UA method was also consistently able to obtain good estimates. The downhill simplex method was unable to escape from local optimum, the worst among the methods, and converged to the true values only when the initial guess was close to the true values. In the historical data study, the A-S method and the SCE-UA method showed consistently good results regardless of objective function. An objective function was developed with combination of DRMS and NS, which putted more weight on the low flows.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.3
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pp.79-89
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1998
The Error Back-Propagation(EBP) algorithm is widely applied to train a multi-layer perceptron, which is a neural network model frequently used to solve complex problems such as pattern recognition, adaptive control, and global optimization. However, the EBP is basically a gradient descent method, which may get stuck in a local minimum, leading to failure in finding the globally optimal solution. Moreover, a multi-layer perceptron suffers from locking a systematic determination of the network structure appropriate for a given problem. It is usually the case to determine the number of hidden nodes by trial and error. In this paper, we propose a new algorithm to efficiently train a multi-layer perceptron. OUr algorithm uses stochastic perturbation in the weight space to effectively escape from local minima in multi-layer perceptron learning. Stochastic perturbation probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the EGP learning gets stuck to it. Addition of new hidden nodes also can be viewed asa special case of stochastic perturbation. Using stochastic perturbation we can solve the local minima problem and the network structure design in a unified way. The results of our experiments with several benchmark test problems including theparity problem, the two-spirals problem, andthe credit-screening data show that our algorithm is very efficient.
Purpose : The objective of this study was conducted to find out treatment of weight bearing joint problems. Method : This is a literature study with books, seminar note and international PNF course books. Result : In joint therapy have to consider that what kind joint mechanics during movement, what kind relation between rotatory component of the force and translatory component of the force, what kind muscles are in the global mobilizer(GM) and local stabilizer(LS). One joint has muscle imbalance between GM and LS. It will make joint surface degenerative change which will make joint pain. Conclusion : Joint therapy is not only joint mobilization but also biomechanics of joint and GM's and LS's role. Total knee of hip joint replacement is not perfect. Before surgery have to be find out problem solving method within the physical medicine.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.1
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pp.216-223
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2000
A robot arm with free joints has some advantages over conventional ones. A light weight and low power consumed arm can be made by a reduction of the number of joint actuators. And this arm can easily overcomes actuator failure due to unexpected accident. In general such underactuated arm does not have controllability because of the lack of joint actuators. The two-link arm with a free joint introduced in this paper is also uncontrollable in the sense of linear system theory. However, the linearized system sometimes can not represent the inherent dynamic behavior of the nonlinear system. In this paper the dynamic characteristics of the two-link arm with a free joint in view of global motion including damping and friction effect of the joints is investigated. In the case of considering only the damping effect, the controllable goal positions are confined to a specific trajectories. But in the case of considering the friction effect, the system can be controlled to arbitrary positions using the friction of the free joint as a holding brake. Also numerical example of position control is presented.
The aim of the paper is to present an object recognition method toward augmented reality system that utilizes existing education instruments that was designed without any consideration on image processing and recognition. The light reflection, sizes, shapes, and color range of the existing target education instruments are major hurdles to our object recognition. In addition, the real-time performance requirements on embedded devices and user experience constraints for children users are quite challenging issues to be solved for our image processing and object recognition approach. In order to meet these requirements we employed a method cascading light-weight weak classification methods that are complimentary each other to make a resultant complicated and highly accurate object classifier toward practically reasonable precision ratio. We implemented the proposed method and tested the performance by video with more than 11,700 frames of actual playing scenario. The experimental result showed 0.54% miss ratio and 1.35% false hit ratio.
Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common disorder in reproductive-age women. In 2018, an international evidence-based guideline announced recommendations spanning a wide range of issues on the assessment and management of PCOS. From the 166 recommendations, the present study reviews those that are of particular clinical relevance for daily practice and introduces other relevant studies that have been published since the global guideline. The 2018 guideline increased the antral follicle count cutoff for the diagnosis of PCOS from 12 to 20 when using a high-frequency probe. Hirsutism was defined as having a score of ≥4-6 based on a lower percentile of 85%-90% or cluster analysis, which was lower than the traditionally used 95th percentile-based cutoff. The diagnosis of PCOS in adolescents is challenging, and irregular menstruation was defined carefully according to years from menarche. The use of ultrasonography for the diagnosis of PCOS was restricted to those 8 years after menarche. As medication for non-fertility indications, combined oral contraceptives are the first-line drug. Metformin, in addition to lifestyle modifications, should be considered for adult patients with a body mass index ≥25 kg/m2 for the management of weight and metabolic outcomes. An aromatase inhibitor is the recommended first-line medication for ovulation induction, a subsequent individual patient data meta-analysis also reported the same conclusion. Whether the new global guideline will be fully adopted by many specialists and change clinical practice is open to question. Further studies are needed to better understand and manage PCOS patients well.
Objectives The purpose of this study was to identify differences in sleep by Sasang constitutional type using Pittsburgh Sleep Quality Index(PSQI). Methods The subjects of this study were 3,578 people who had information on Sasang constitutional type and PSQI among the data established at the Korean Medicine Data Center. We compared each item score in PSQI (subjective sleep quality, sleep latency, sleep duration, habitual sleep efficiency, sleep disturbance, use of sleep medication, daytime dysfunction) and PSQI global scores by Sasang constitutional type using analysis of variance. Logistic regression was conducted to calculate the odds ratio of poor sleep by Sasang constitutional type. Results & Conclusions The SE type showed statistically significantly higher scores than the TE type and SY type in subjective sleep quality, sleep latency, habitual sleep efficiency, sleep disturbance, and PSQI global score, indicating poor sleep compared to other constitutional types. The odds ratio for poor sleep also shows that even after adjusting sex, age, height, and weight, the SE type was significantly higher than other constitutional types, indicating that the SE type could be a risk factor for poor sleep.
Purpose - This research empirically proves that global shipbuilding industry leadership has moved to China from Korea. Design/Methodology - Competitiveness is measured by AHP for the weights of comprehensive competitiveness, which is the output mixture of three attributive factors: shipbuilding technology, shipbuilding contract price, and export credit. Findings - China is far ahead of Korea for standard vessels such as bulkers and containerships with competitiveness weights of 0.762 and 0.612, respectively, against 0.238 and 0.388 of Korea. Korea is maintaining its competitiveness only in LNG carriers (174k CBM) with a competitiveness weight 0.621. China and Korea have similar competitiveness for chemical carriers, complex vessels with a small hull size. The sources of Chinese competitiveness are shipbuilding contract price and export credit. With the majority share of standard vessel types in the world fleet, China will hold a bigger market share than Korea in the global shipbuilding industry in the forthcoming years. Implications - The swing factors of market power are shipbuilding technology and contract price. If China fails to further develop shipbuilding technology for shipowners worried about the reliability of the Chinese-built vessels, shipowners may swing back to Korea. The rising Chinese labor cost will expedite this swing in the forthcoming competition. Originality/value - To the best of the author's knowledge, this is the first paper that quantitatively examines the competitiveness of shipbuilding between China and Korea by comparing attributive factors for competitiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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