우리나라 HCM의 운영분석 과정은 많은 입력변수와 복잡한 계산절차가 요구되는 미시적인 신호교차로 분석이라고 할 수 있다. 본 연구는 4갈래 교차로 비포화 상태를 대상으로 하며, 운영분석 과정상의 교통량보정, 좌회전 및 우회전 직진환산계수 산정에 포함되는 여러 변수들 중에서 중요성이 적다고 판단되는 변수들을 통합하거나 일반화된 값을 사용함으로서 계산절차의 간략화 가능성을 검토하는 것이다. 또한 차로군 분류도 현장측정을 기초로 방향별 이동류의 교통량비로서 간략하게 분류하는 방법을 모색하였다. 연구는 해당 각 변수에 대해서 현장측정치의 최소, 최대범위에서 일반화된 값 사용시에 KHCM 분석방법을 사용하여 비교하였다. 차로군 분류에 관해서는 방향별 교통량을 변화시키면서 KHCM과 간략법을 사용하여 비교하였다. 종합평가에서는 교통량, 좌회전, 우회전 노면마찰의 최소, 최대조건을 조합하여 시나리오를 구축하고 각각의 분석방법을 사용하여 민감도를 평가하였다. 분석결과 현장에서 관측된 도로 및 교통조건에서 해당 변수의 민감도는 물론이고, 본 연구의 차로군 분류 및 종합평가의 지체차이가 오차 범위내에 있었다.
색광에 대한 말쥐치 Navodon modestus의 행동을 조사하기 위하여, 2가지씩의 서로 다른 색광을 조합하여 수조의 양단에서 동시에 광자극을 가했을 때의 반응을 주간과 야간으로 구분 조사한 결과는 다음과 갈다. 1. 수조내에서의 말쥐치의 구간별분포곡선은 양단 구간에 다소 많이 모여 대체로 U 자형이 되었다. 2. 양색선원쪽에서의 평균분포차는 $10.65\%(4.59{\sim}19.16\%)$였고, 주간($13.20\%$)보다 야간($8.09\%$) 에 적었다. 3. 말쥐치가 잘 모이는 색광은 주간과 야간의 구별없이 청색, 백색, 황색, 적색의 순으로 나타났다. 4. 조명시간의 경과에 따른 집어율의 변화는 일정한 증감추세를 보이지 않고 계속 불안정하게 변동했다. 5. 두가지 색광에 대한 집어율의 차는 비교적 뚜렸하지 않았는데 야간보다 주간에 그 차가 심했다.
In this paper, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNS)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNS based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNS-like structure named Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. The proposed design procedure for networks architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IC) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using the time series dataset of gas furnace process.
This study conducted a secondary analysis by using original data of performed by Korea Institute for Health and Social Affairs to determine factors affecting doctor's diagnosed disease-related mental health for the elderly aged over 65 years living in Korea. The survey was conducted in 2007 and it evaluated finally 720 cases by excluding cases with no answer or a wrong answer. The results were as follows. The proportion of the elderly who stress cognition was influenced when subjects were female and older, lower subjective health condition and osteoporosis, showed statistically significant difference. The proportion of the elderly who experience depression was influenced when subjects were older, had not health insurance or medical care, and lower subjective health condition, showed statistically significant difference. The proportion of the elderly who have suicide thoughts was influenced when subjects were female and higher educational background, lower subjective health condition, COPD(Chronic obstructive pulmonary disease), and diabetes mellitus, showed statistically significant difference. We knew that the relationship between diseases and depression in the elderly influenced on the depression about most of the diseases. Particularly, Depression and suicide had a high correlation. The results suggest that it should be necessary to systematic management of diseases in the depression treatment of the Elderly in Korea.
In this paper, we propose a new architecture of Information Granulation based genetically optimized Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (IG_gSOFPNN) that is based on a genetically optimized multilayer perceptron with fuzzy polynomial neurons (FPNs) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially information granulation and genetic algorithms. The proposed IG_gSOFPNN gives rise to a structurally optimized structure and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional SOFPNNs. The design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial of the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process and NOx process data).
This study tried to examine the conflict relationships and solutions among the members of a hospital structure, a structure composed of various experts and professionals. As the situations causing conflicts are very different depending on the sizes or structural types of hospitals, the samples were collected from total 235 people of 17 medical specialists, 46 residents, 74 nurses and 74 medical technicians, 40 administrators in a university hospital for clearing conflict relationships. The result showed that a hospital had separately different the conflict causes according to all types of occupations. That is, there were various conflict relationships such as the conflict with the medical specialists, with residents, with nurses, and with administrators, and resulted in respectively different causes from those conflict relationships. In addition to, looking into the top of conflict causes, the respondents in all occupations attributed the conflict with medical specialists to "authoritative attitude" of medical specialists, and attributed the rest types of conflict relationships to "lack knowledge of the work". And then, in terms of the top of conflict solutions according to the occupational types in the hospital structure, medical specialists and administrators chose competition & cooperation, and the way for residents, nurses and medical technicians was situation-avoidance. The competition & cooperation type, negotiation type and situation-avoidance type, among solution types, were little difference regardless of occupations, but in case of work-avoidance type, there were significant differences according to residents, nurses, medical technicians, administrators, and medical specialists in the order.
색망지에 대한 돌돔과 능성어의 선택반응을 조사하기 위하여 적색, 황색, 녹색, 청색 및 흑색의 다섯가지 색망지를 사용하여 시어의 반응을 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 수조내에 색망지를 설치하지 않고 백색 배경 하에서 조사하였을 때, 돌돔과 능성어는 양 가쪽 구간중 어느 한 쪽으로 편중하여 분포하는 경향은 나타나지 않았다. 2. 돌돔은 수조의 양 가쪽 구간에 색망지를 설치한 경우가 설치하지 아니한 때보다 중간 구간에 많이 모였으나, 능성어에서는 반대로 나타났다. 3. 돌돔이 많이 선택한 색망지의 순위는 황색, 흑색, 청색, 녹색, 적색의 순으로 나타났다. 4. 능성어가 많이 선택한 색망지의 순위는 녹색, 흑색, 적색, 청색, 황색의 순으로 나타났다.
본 연구의 목적은 연속류의 미시적 행태분석을 통해 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량 산정방법을 개발하고 제안하는데 있다. 교통자료 검지체계의 기술적 발전은 기존 미국 도로용량편람에서 활용된 자료에 비해 정확하고 많은 자료의 수집을 가능하게 하고, 이에 따라 교통류 해석에 대한 다양한 학문적 접근이 시도되면서 기존도로용량의 정의와 산정기준의 한계점이 드러나고 있다. 대안적 용량개념은 교통류-밀도 관계에서 용량감소와 이력현상을 포함한 혼잡교통류의 특징을 포괄적으로 해석하려는 시도로써, 확률적 모형과 행태적 또는 역학적 모형으로 구분할 수 있다. 그러나 대안적 용량개념으로 제안된 두 가지 모형 역시 연속류의 다양한 상태와 상태변동을 설명하기에는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여, 연속류의 미시적 행태자료를 통해 시추이 속도-밀도 관계. 집계간격과 교통량-속도-밀도 관계, 차두시간 분포특성, 그리고 자유속도 분포특성 분석을 수행하고, 용량의 기준이 되는 차두시간을 통계적으로 결정함으로써 교통제어를 위한 새로운 용량개념을 정의하고 이에 대한 용량산정방법을 개발하였다.
The author carried out an experiment to find out the response of Striped puffer. Fugu xanthoperus (Temminck et Schlegel) to the color lights. The experimental tank (300L$\times$50W$\times$50Hcm) was set up in a dark room. Six longitudinal sections with 60cm intervals are marked in the tank to observe the location of the fish. Water depth in the tank was kept 50cm level. Light bulbs of 20W at the both ends of the tank projected the light horizontally into the tank. Two different colored filters were selected from four colors of red, blue, yellow, and white, and the were placed in front of the light bulbs to make different colors of light. Light intensity was controlled by use of auxiliary filiters intercepted between the bulb and the filter. The fishes were acclimatized in the dark for 60 minutes before they were employed in the experiment. Upon turning on the light, the number of fish in each section was counted 40 times in 30 second intervals, and the mean of the number of fish in each section was counted 40 times in 30 second intervals, and the mean of the number of fish in each section was given as the gathering rate of the fish. The colors favourited by the fish was found in order of blue, yellow, white and red in the daytime, and blue, white, yellow and red at night. The difference of the average distribution on two different colors of light was 13.12%(4.10-26.55%), and the difference in the daytime(14.79%) was larger than at night (11.45%). Constantly the gathering rate of fish on illumination period was fluctuated with instability. As the gathering rate of fish on illumination period was fluctuated with instability. As the gathering rate on one color of light increased, the gathering rate on the other color of light decreased. The difference of the gathering rate on two different colors of light was comparatively distinct and the difference in the daytime was larger than at night.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) by means of consecutive optimization and also discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The network is based on a structurally as well as parametrically optimized fuzzy polynomial neurons (FPNs) conducted with the aid of information granulation and genetic algorithms. In structurally identification of FPN, the design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). For the parametric identification, we obtained the effective model that the axes of MFs are identified by GA to reflect characteristic of given data. Especially, the genetically dynamic search method is introduced in the identification of parameter. It helps lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. To evaluate the performance of the proposed model, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process, nonlinear system data, and NOx process data).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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