The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.6
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pp.415-424
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2004
In this paper, we introduce and investigate a new category of rule-based fuzzy inference system based on Information Granulation(IG). The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of “If..., then...” statements, and exploits the theory of system optimization and fuzzy implication rules. The form of the fuzzy rules comes with three types of fuzzy inferences: a simplified one that involves conclusions that are fixed numeric values, a linear one where the conclusion part is viewed as a linear function of inputs, and a regression polynomial one as the extended type of the linear one. By the nature of the rule-based fuzzy systems, these fuzzy models are geared toward capturing relationships between information granules. The form of the information granules themselves becomes an important design features of the fuzzy model. Information granulation with the aid of HCM(Hard C-Means) clustering algorithm hell)s determine the initial parameters of rule-based fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial function being used in the Premise and consequence Part of the fuzzy rules. And then the initial Parameters are tuned (adjusted) effectively with the aid of the improved complex method(ICM) and the standard least square method(LSM). In the sequel, the ICM and LSM lead to fine-tuning of the parameters of premise membership functions and consequent polynomial functions in the rules of fuzzy model. An aggregate objective function with a weighting factor is proposed in order to achieve a balance between performance of the fuzzy model. Numerical examples are included to evaluate the performance of the proposed model. They are also contrasted with the performance of the fuzzy models existing in the literature.
River cross-section measurement data is one of the most important input data in research related to hydraulic and hydrological modeling, such as flow calculation and flood forecasting warning methods for river management. However, the acquisition of accurate and continuous cross-section data of rivers leading to irregular geometric structure has significant limitations in terms of time and cost. In this regard, a primary objective of this study is to develop a methodology that is able to measure the spatial distribution of continuous river characteristics by minimizing the input of time, cost, and manpower. Therefore, in this study, we tried to examine the possibility and accuracy of continuous cross-section estimation by estimating the water depth for each cross-section through multiple linear regression analysis using RGB-based aerial images and actual data. As a result of comparing with the actual data, it was confirmed that the depth can be accurately estimated within about 2 m of water depth, which can capture spatially heterogeneous relationships, and this is expected to contribute to accurate and continuous river cross-section acquisition.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.10
no.4
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pp.427-443
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2007
The purpose of this study is to investigate spacio-temporal structures of traffic flows on the subway network in the Metropolitan Seoul, and the relationships between topological structures of traffic flows and land use patterns. In particular we analyze in the topological structures of traffic flows on the subway network in time dimension as well as in spatial dimension. For the purpose, this study utilizes data mining techniques to the one day T-card transaction data of the last four years, which has developed for exploring the characteristics of traffic flows from large scale trip-transaction databases. The topological structures of traffic flows on the subway network has changed considerably during the last four years. The volumes of traffic flows, the travel time and stops per trip have increased until 2006 and decreased again in 2007. The results are visualized by utilizing GIS and analyzed, and thus the spatial patterns of traffic flows are analyzed. The spatial distribution patterns of trip origins and destinations show substantial differences among time zones during a day. We analyze the relationships between traffic flows at subway stops and the geographical variables reflecting land use around them. We obtain 6 log-linear functions from stepwise multiple regression analysis. We test multicollinearity among the variables and autocollelation for the residuals.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.23
no.4
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pp.50-60
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1996
The purpose of this study is to investigate the prime factors that affect user satisfaction of area and facilities in urban forests, to classify those factors, to find out factorial structure of user satisfaction about them, and then to suggest important indicators in the urban forest planning, design, and development. The survey research was done using the self-administered questionnaire method by the people in the city of the Pusan who participated in recreational activities in the Mt. Keumjung. Factor analysis was used to extract the prime factors related to the recreational satisfaction concerning the area and facilities of the urban forest by the SPSS program, and then prime factors were used to investigate the factorial structure of user recreational satisfaction in the urban forest by the LInear Structure RELation program. According to the factor analysis concerning the 13 variables, 4 prime factors by the statistical values were considered as effective, indicating, 'health and recreational facilities', 'convenience and management facilities','facilities for the physical and psychological training' and 'historical and cultural areas'. The results of the causal structure analysis were identified as having significant effects mutually on endogenous variables, 'overall recreational satisfaction of the areas and facilities in the Mt. Keumjung','health and recreational facilities','convenience and management facilities','facilities for the psychological training', and 'historical and cultural areas'. But exogenous variables which have significant effects on endogenous variables were also indentified. Overall fits of both causal model were very good. The hypothetical causal structural equation models based on the results found partially significant correlation between dndogenous variables and between envogenous and exogenous variables. These significant relationships indiate important factors and variables that should be considered in planning, design, and development of the urban forests. Therefore, development direction of the Mt. Keumjung has to be analyzed as significant factors concerning user recreational satisfaction in a systematic was, recognized as important variables for planning process. The plan for development and management also should reflect the natural conservation policy from the environmental conservation movement like natural conservation advertisement and environmental education.
Volcanic rocks in Jeju Island indicate the differences in geological and mechanical characteristics from region to region, and have vesicular structure caused by various environmental factors. In this study, triaxial compressive strength tests were conducted for intact rocks sampled in northeastern onshore and offshore, southeastern offshore and northwestern offshore of Jeju Island. The estimated cohesion and internal friction angle from the results of triaxial compression tests were compared and analyzed with absorption, a parameter representing the vesicular properties of basalts in Jeju Island. As a result, it was found that the relationship between cohesion and absorption could be classified clearly, considering two different linear relationships in bulk specific gravity and absorption. As the absorption increases, the cohesion decreases exponentially. In addition, the internal friction angle decreases almost linearly with increasing in the absorption, regardless of the relationships in bulk specific gravity and absorption.
Arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) are widespread soil endophytic fungi, forming mutualistic relationships with the vast majority of land plants. Biochar (BC) has been reported to improve soil fertility and promote plant growth. However, limited studies are available concerning the combined effects of AMF and BC on soil community structure and plant growth. In this work, a pot experiment was designed to investigate the effects of AMF and BC on the rhizosphere microbial community of Allium fistulosum L. Using Illumina high-throughput sequencing, we showed that inoculation of AMF and BC had a significant impact on soil microbial community composition, diversity, and versatility. Increases were observed in both plant growth (the plant height by 8.6%, shoot fresh weight by 12.1%) and root morphological traits (average diameter by 20.5%). The phylogenetic tree also showed differences in the fungal community composition in A. fistulosum. In addition, Linear discriminant analysis (LDA) effect size (LEfSe) analysis revealed that 16 biomarkers were detected in the control (CK) and AMF treatment, while only 3 were detected in the AMF + BC treatment. Molecular ecological network analysis showed that the AMF + BC treatment group had a more complex network of fungal communities, as evidenced by higher average connectivity. The functional composition spectrum showed significant differences in the functional distribution of soil microbial communities among different fungal genera. The structural equation model (SEM) confirmed that AMF could improve the microbial multifunctionality by regulating the rhizosphere fungal diversity and soil properties. Our findings provide new information on the effects of AMF and biochar on plants and soil microbial communities.
Intensity interferometry, based on the Hanbury Brown--Twiss effect, is a simple and inexpensive method for optical interferometry at microarcsecond angular resolutions. Motivated by recent technical developments, we argue that the sensitivity of large modern intensity interferometers can be improved by factors up to approximately 25,000, corresponding to 11 photometric magnitudes, compared to the pioneering Narrabri Stellar Interferometer of the 1970s when resolving. Our approach, based on spectrally resolved light, permits the construction of large optical interferometers at the cost of (very) long-baseline radio interferometers. Realistic intensity interferometers are able to spatially resolve main-sequence O-type stars in the Magellanic Clouds. Multi-channel intensity interferometers can address a wide variety of science cases: (i) linear radii, effective temperatures, and luminosities of stars; (ii) mass-radius relationships of compact stellar remnants; (iii) stellar rotation; (iv) stellar convection and the interaction of stellar photospheres and magnetic fields; (v) the structure and evolution of multiple stars; (vi) direct measurements of interstellar distances; (vii) the physics of gas accretion onto supermassive black holes; and (viii) calibration of amplitude interferometers by providing a sample of calibrator stars.
The graph data structure is popular because it can intuitively represent real-world knowledge. Graph databases have attracted attention in academia and industry because they can be used to maintain graph data and allow users to mine knowledge. Mining reachability relationships between two nodes in a graph, termed reachability query processing, is an important functionality of graph databases. Online traversals, such as the breadth-first and depth-first search, are inefficient in processing reachability queries when dealing with large-scale graphs. Labeling schemes have been proposed to overcome these disadvantages. The state-of-the-art is the 2-hop labeling scheme: each node has in and out labels containing reachable node IDs as integers. Unfortunately, existing 2-hop labeling schemes generate huge 2-hop label sizes because they only consider local features, such as degrees. In this paper, we propose a more efficient 2-hop label size reduction approach. We consider the topological sort index, which is a global feature. A linear combination is suggested for utilizing both local and global features. We conduct experiments over real-world and synthetic directed acyclic graph datasets and show that the proposed approach generates smaller labels than existing approaches.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.2
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pp.194-202
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2003
In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.
The reaction of N,N-diethyl carbamates of 1H-[1,2,3]triazolo[4,5-b]pyridin-1-ol (4-HOAt) 7, 3H-[1,2,3]triazolo[4,5-b]pyridin-3-ol (7-HOAt) 8, 1H-benzo[d][1,2,3]triazol-1-ol (HOBt) 9, 6-chloro-1H-benzo[d][1,2,3]triazol-1-ol (Cl-HOBt) 10, 6-(trifluoromethyl)-1H-benzo[d][1,2,3]triazol-1-ol ($CF_3$-HOBt) 11, and 6-nitro-1H-benzo[d][1,2,3]triazol-1-ol ($NO_2$-HOBt) 12 with morpholine and piperidine in $CH_3CN$ underwent acyl nucleophilic substitution to give the corresponding carboxamide derivatives. The reactants and products were identified by elemental analysis, IR and NMR. We measured the kinetics of these reactions spectrophotometrically in $CH_3CN$ at a range of temperatures. The rates of morpholinolysis and piperidinolysis were found to fit the Hammett equation and correlated with $\sigma$-Hammett values. The values were 1.44 - 1.21 for morpholinolysis and 1.95 - 1.72 for piperidinolysis depending on the temperature. The $Br{\phi}$nsted-type plot was linear with a $\beta_lg = -0.49 \pm 0.02$ and $-0.67 \pm 0.03$. The kinetic data and structure-reactivity relationships indicate that the reaction of 9-12 with amines proceeds by a concerted mechanism. The deviation from linearity of the correlation ${\Delta}H^#$ vs. ${\Delta}S^#$ and plot of $logk_{pip}$ vs. $logk_{morph}$ and $Br{\phi}$nsted-type correlation indicate that the reactions of amines with carbamates 7 and 8 is attributed to the electronic nature of their leaving groups.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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