Harmony search algorithm (HSA), developed by Hydrosystem lab. in Korea University in 2001, was a new meta-heuristic optimization algorithm inspired by the iterative improvision process of Jazz music players where the best harmony is eventually produced. HSA is now one of the most well-known meta-heuristic algorithms (as proven by its cited number of the first published paper more than 3,600 times as of January 11th 2018 based on Google Scholar citation) and has been applied to diverse research domains such as not only water resources and civil engineering but also in medical science, business, and humanities. This paper is a review article written with the wish for wider application of HSA and other optimization algorithms, especially in the domain of water resources engineering. Therefore, this paper first briefly introduces the mechanism and operators of HSA and then reviews its application area and citation frequency per research domain. In addition, recent globalization of HSA will be investigated and summarized by checking the current status of related international conferences and on-going research projects. After reviewing previous domestic papers with optimization algorithms specifically published in the water resources domain, this paper is finalized by delivering some suggestions to encourage the application of optimization algorithms including HSA.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.27
no.5
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pp.619-628
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2009
LiDAR has capability of rapid data acquisition and provides useful information for reconstructing surface of the Earth. However, Extracting information from LiDAR data is not easy task because LiDAR data consist of irregularly distributed point clouds of 3D coordinates and lack of semantic and visual information. This thesis proposed methods for automatic extraction of buildings and 3D detail modeling using airborne LiDAR data. As for preprocessing, noise and unnecessary data were removed by iterative surface fitting and then classification of ground and non-ground data was performed by analyzing histogram. Footprints of the buildings were extracted by tracing points on the building boundaries. The refined footprints were obtained by regularization based on the building hypothesis. The accuracy of building footprints were evaluated by comparing with 1:1,000 digital vector maps. The horizontal RMSE was 0.56m for test areas. Finally, a method of 3D modeling of roof superstructure was developed. Statistical and geometric information of the LiDAR data on building roof were analyzed to segment data and to determine roof shape. The superstructures on the roof were modeled by 3D analytical functions that were derived by least square method. The accuracy of the 3D modeling was estimated using simulation data. The RMSEs were 0.91m, 1.43m, 1.85m and 1.97m for flat, sloped, arch and dome shapes, respectively. The methods developed in study show that the automation of 3D building modeling process was effectively performed.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.31
no.4
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pp.331-339
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2013
LiDAR has been one of the widely used and important technologies for 3D modeling of ground surface and objects because of its ability to provide dense and accurate range measurement. The objective of this research is to develop a method for automatic detection and modeling of railroad power lines using high density LiDAR data and RANSAC algorithms. For detecting railroad power lines, multi-echoes properties of laser data and shape knowledge of railroad power lines were employed. Cuboid analysis for detecting seed line segments, tracking lines, connecting and labeling are the main processes. For modeling railroad power lines, iterative RANSAC and least square adjustment were carried out to estimate the lines parameters. The validation of the result is very challenging due to the difficulties in determining the actual references on the ground surface. Standard deviations of 8cm and 5cm for x-y and z coordinates, respectively are satisfactory outcomes. In case of completeness, the result of visual inspection shows that all the lines are detected and modeled well as compare with the original point clouds. The overall processes are fully automated and the methods manage any state of railroad wires efficiently.
As a part of the study for understanding the deep geological structure of the Ogcheon Zone, both gravity and geomagnetic surveys are performed. A 70km survey line of which direction is nearly perpendicular to major faults in the southern tip of the Zone. The observed data are corrected and transformed into Bouguer and total magnetic intensity anomalies, respectively. Recent studies for petrology and geochemistry in the southwestern Ogcheon Zone in the vicinity of the survey line are reviewed for better interpretation. Both gravity and geomagnetic anomalies abruptly change around Janghung area, the southern boundary of the, Ogcheon Zone. This rapid increase of Bouguer anomaly around Janghung area can be explained by a deep seated normal fault with fairy large displacement between Precambrian gneisses and the denser intermediate plutonic rocks. It is believed that the fault acted an important role for the formation and evolution of the Ogcheon Zone. A pseudomagnetic intensity anomaly is calculated from the Bouguer anomaly assuming that the both anomalies are associated with the common source. From the origin of the survey line to the 50km point, the calculated anomaly coincides with observed magnetic anomaly. Whereas both anomalies show negative correlation in the outside 50km. From the residual Bouguer anomalies, the subterranean geological structure is provided through the iterative forward method. The initial model is obtained from informations about the surface geology as well as the results of the inverse method.
In this paper, we propose and observe the Adaptive Modulation system with optimal Turbo Coded V-BLAST(Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) technique that is applied the extrinsic information from MAP Decoder in decoding Algorithm of V-BLAST: ordering and slicing. And comparing the proposed system with the Adaptive Modulation system using conventional Turbo Coded V-BLAST technique that is simply combined V-BLAST with Turbo Coding scheme, we observe how much throughput performance and SNR has been improved. In addition, we show that the proposed system using STD(Selection Transmit Diversity) scheme results in on improved result, By using simulation and comparing to conventional Turbo Coded V-BLAST technique with the Adaptive Modulation systems, the optimal Turbo Coded V-BLAST technique with the Adaptive Modulation systems has SNR gain over all SNR range and better throughput gain that is about 350Kbps in 11dB SNR range. Also, comparing with the conventional Turbo Coded V-BLAST technique using 2 transmit and 2 receive antennas, the proposed system with STD scheme show that the improvement of maximum throughput is about 1.77Mbps in the same SNR range and the SNR gain is about 5.88dB to satisfy 4Mbps throughput performance.
The waveform inversion for isotropic media has ever been studied since the 1980s, but there has been few studies for anisotropic media. We present a seismic waveform inversion algorithm for 2-D heterogeneous transversely isotropic structures. A cell-based finite difference algorithm for anisotropic media in time domain is adopted. The steepest descent during the non-linear iterative inversion approach is obtained by backpropagating residual errors using a reverse time migration technique. For scaling the gradient of a misfit function, we use the pseudo Hessian matrix which is assumed to neglect the zero-lag auto-correlation terms of impulse responses in the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method. We demonstrate the use of these waveform inversion algorithm by applying them to a two layer model and the anisotropic Marmousi model data. With numerical examples, we show that it's difficult to converge to the true model when we assumed that anisotropic media are isotropic. Therefore, it is expected that our waveform inversion algorithm for anisotropic media is adequate to interpret real seismic exploration data.
Migration velocity analysis (MVA) for creating optimum depth-domain velocities in seismic imaging was applied to marine long-offset multi-channel data, and the effectiveness of the MVA approach was demonstrated by the combinations of conventional data processing procedures. The time-domain images generated by conventional time-processing scheme has been considered to be sufficient so far for the seismic stratigraphic interpretation. However, when the purpose of the seismic imaging moves to the hydrocarbon exploration, especially in the geologic modeling of the oil and gas play or lead area, drilling prognosis, in-place hydrocarbon volume estimation, the seismic images should be converted into depth domain or depth processing should be applied in the processing phase. CMP-based velocity analysis, which is mainly based on several approximations in the data domain, inherently contains errors and thus has high uncertainties. On the other hand, the MVA provides efficient and somewhat real-scale (in depth) images even if there are no logging data available. In this study, marine long-offset multi-channel seismic data were optimally processed in time domain to establish the most qualified dataset for the usage of the iterative MVA. Then, the depth-domain velocity profile was updated several times and the final velocity-in-depth was used for generating depth images (CRP gather and stack) and compared with the images obtained from the velocity-in-time. From the results, we were able to confirm the depth-domain results are more reasonable than the time-domain results. The spurious local minima, which can be occurred during the implementation of full waveform inversion, can be reduced when the result of MVA is used as an initial velocity model.
Apple juices were sterilized by continuous pulsed electric field (PEF) treatments of pulse width of 25 ${\mu}s$ at electric field intensity of 20.0 kV/cm, and with the varied pulse frequencies of 35 Hz (40 kJ/L), 55 Hz (70 kJ/L), 72 Hz (100 kJ/L) and 85 Hz (130 kJ/L). The PEF treatments of apple juice reduced the microbial counts from 5.3 log CFU/mL of initial state to 3.0 log CFU/mL after PEF treatment at energy density of 130 kJ/L. Also yeast and fungi after PEF treatments were reduced from 5.3 log CFU/mL to 3.0 log CFU/mL and Escherichia coli were from 5.3 log CFU/mL of initial state to 4.7 log CFU/mL to < $10^1$ CFU/mL. The soluble solids and free sugars did not significantly differ (p<0.05) depending on conditions of PEF treatment. The total phenolic contents and antioxidant activity such as the DPPH and ferric reducing antioxidant power (FRAP) by PEF treatments were significantly partly reduced, but the PEF-reduced value came in smaller quantities than the heat treatment at $65^{\circ}C$. The iterative PEF treatments with pulse width of 25 ${\mu}s$ and pulse frequency of 85 Hz at electric field intensity of 20.0 kV/cm showed limited in microbial reduction. Also, total phenolic contents and antioxidant activity such as DPPH and FRAP, significantly decreased depending on treatment numbers of PEF (p<0.05).
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.21
no.6
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pp.535-541
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2008
As the concurrent engineering concept has emerged along with the support of optimization techniques, lots of endeavors have been made to apply optimization techniques to actual design problems for a holistic decision. Even if the range of design problems which the optimization is applicable to has been extended, most of ship designs still remain in an iterative approach due to the difficulties of seamless integration of all related design activities. In this approach, an entire design problem is divided into many sub-problems and carried out by many different disciplines through complicated internal interactions. This paper focuses on preliminary ship design process. This paper proposes a process centric integrated framework as the first step to establish a workflow based design process management system. The framework consists of two parts; a schedule management part to support a manager to monitor current progress status and adjust current schedule, and a process management part to assist a design to effectively perform a series of design activities by following a predefined procedure. Overall system are decomposed into modules according to the target to be managed in each module. Appropriate interactions between the decomposed modules are designed to achieve a consistency of the entire system. Design process model is also designed on a thorough analysis of actual ship design practice. The proposed framework will be embodied using a commercial workflow package.
We propose a multi-state model to analyze semi-competing risks data with interval-censored or missing intermediate events. This model is an extension of the three states of the illness-death model: healthy, disease, and dead. The 'diseased' state can be considered as the intermediate event. Two more states are added into the illness-death model to incorporate the missing events, which are caused by a loss of follow-up before the end of a study. One of them is a state of the lost-to-follow-up (LTF), and the other is an unobservable state that represents an intermediate event experienced after the occurrence of LTF. Given covariates, we employ the Lin and Ying additive hazards model with log-normal frailty and construct a conditional likelihood to estimate transition intensities between states in the multi-state model. A marginalization of the full likelihood is completed using adaptive importance sampling, and the optimal solution of the regression parameters is achieved through an iterative quasi-Newton algorithm. Simulation studies are performed to investigate the finite-sample performance of the proposed estimation method in terms of empirical coverage probability of true regression parameters. Our proposed method is also illustrated with a dataset adapted from Helmer et al. (2001).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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