본 연구는 적지분석시 이용되는 자료 중 의사결정과 관련된 입지인자를 추출하고, 매크로 언어에 의한 입지인자 조정에 따른 의사결정과정상의 이해상충을 조정할 수 있는 활용가능성을 검증하였다. 연구의 대상지역으로는 부산광역시 기장군 내의 개발제한구역을 대상으로 환경친화적인 실버타운 개발적지를 분석하였고, 지리정보체계의 지도학적 모델링 기법과 매크로 언어(macro language)를 이용한 입지인자별 변수조정에 따라 보다 효과적이고 합리적인 적지선정을 목적으로 하였다. 대상지의 현황분석 및 적지분석을 위해 기장군의 지형도, 행정자료들을 바탕으로 도로현황도, 시설물현황도, 표고, 경사, 향 분석도와 수계도 등의 수치지도 데이터베이스를 구축하였으며, 구축된 데이터베이스를 이용하여 입지성에 따른 분석을 통해 1차 적지를 선정하였다. 선정된 몇개의 후보지들 중에서 순위를 결정하기 위해 2차 선정조건으로 접근성, 이용성, 환경성에 따른 가중치를 부여하여 2차 적지를 선정하였다. 또한 이들 모든 세부인자들과 분석과정을 매크로 언어를 도입하여 조정이 가능하도록 함으로서 발주자나 계획가의 선호 및 목적에 따라 입지인자별 변수를 조정함으로써 보다 쉽고 효과적으로 적지를 선정할 수 있도록 하여, 이와 관련된 이해상충의 조정이 가능하도록 하였다. 매크로 언어를 이용한 자동변수조정에 따른 적지분석은 기존의 적지 분석과 비교해 더 효과적이고 합리적인 방법으로 이용될 수 있을 것이다.
This study is designed to examine characteristics and types of basic landscape design established by 7 local governments in Jeollanam-do and its availability as the index of landscape administration and present a guideline with view landscape plan of local governments. The results of this study are described below. In case of view landscape, while Korean cities have not many historical assets like landmark, they have locational characteristics with mountain or coast in the center or surroundings of downtown. Therefore, since view landscape has many cases of restricting individual property rights as well as having a value as public property of city which makes recognition of sharing city, it is very sensitive problem and establishing guideline of it is needed. But, it was found that view landscape plan of local governments established location of view spot with the nature of relief viewing downtown or coast from high spot. Selection of viewing objects in view plan require deciding an object as the public property of city and big cities require selection from the zone and small cities must select 1~2 spots from the viewpoint of whole downtown. 3~4 view spots of middle and distant views which makes city community centering around the subject of view must be selected through enough discussion and in case of natural landscape, View shaft or visible rays require setting of range that 30% of viewing objects is seen. View spot or viewing objects should be selected over twice as extra spots through public hearing and civil participation as the process.
웹 환경에서의 지도서비스 및 위치기반서비스를 제공하기 위해서는 다축척 지도 데이터베이스를 구축하여야 하나, 제작과정이 아직까지 수동편집에 의존하는 경우가 많았다. 본 연구에서는 기본 지도 자료로부터 다축척 지도 데이터베이스를 자동으로 구축하기 위한 지도 일반화 기법을 제안하고 이를 실제 지도 데이터에 적용하여 프로토타입의 다축척 지도 데이터셋을 생성하고자 한다. 지도 일반화 기법으로는 선택 및 삭제, 단순화, 병합 등의 연산자를 조합하여 적용하였으며, 각각 연산자의 알고리듬과 파라미터들은 T$\ddot{o}$pfer's radical law, 지도의 최소도화 기준, 시각적 표현정도 등을 종합적으로 고려하여 실험적으로 결정하였다. 목표 축척수준은 1:1,000, 1:5,000, 1:25,000, 1:100,000, 1:500,000 의 5단계로 설정하였으며, 대상이 되는 기본 지도 자료는 도로명주소 전자지도와 수치지형도를 사용하였다.
Due to increase in demand of stable and long pipelines in natural gas industry, wide range of researches are being performed on automation welding to improved welding quality with respect to weld process parameters in real time measurement. In particular, the coupling between the pipe manufacturing process and location of the weld seam, the measured size of the gap that exists in the weld position and the weld angle depending on whether the movement of molten weld. This is due to absence of controlling welding penetration position, depending on the required size of the angle of the setting. In addition, the optimum welding conditions must be considered while selecting, the correlation between these variables and the systematic correlation has not yet been identified. Therefore, in most welded pipe root-pass weld solely depends on the experience of workers in relation to secure a stable weld quality. In this study, automation welding system is implemented to select a suitable root-pass STT (Surface Tension Transfer) welding method using the optimal welding conditions. To successfully accomplish this objective, there were various welding conditions used for welding experiment to confirm that the assessment required for construction through the pipe and automatic welding process is proposed to optimize this plan.
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).
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).
RPS(Renewable Portfolio Standard) recently with the introduction of a new solar power development as the market expands, land shortage of solar power as an alternative site for installing solar water development has emerged. Solar water dams, reservoirs and water by taking advantage of available solar power development a new concept of private forest land in a way does not involve destruction of the forest land and water resources through efficient use of environmentally friendly energy production and water quality improvement There are a variety of benefits. This paper won the nation's first solar power to enforce the selection of the optimal location for solar power's award for planning theory and research techniques are intended to establish. Award of the solar system through the analysis of a few research-related materials and renewable energy systems project implementation process to establish an initial investigation techniques as well as the existing dam located about fitness will be assessed. In this study, solar water conducting business in the current analysis with considerable planning and installation of solar installation for the economic and environmental cost of the evaluation period and is expected to be able to give you one.
We made a selection of engine operating conditions in the natural aspiration type diesel engine as load and speed. The effects on the power, smoke emission and cylinder pressure characteristics of these variations in operating conditions were observed experimentally. Also, the smoke emission was predicted by using the Arrhenius equation and empirical equation of the smoke emission was made. At the same time, the correlations, between the combustion and smoke emission characteristic were examined. From the above results, it is clear that to prevent power dropping and to decrease exhaust fume whin the conditions are changed, one should improve the intake system. To do this, the best way is to lower the air-fuel mixing ratio. We found that the parameters of the indicated mean effective pressure, maximum pressure and its location and combustion duration, etc. change the motion in accordance with the conditions described above. Also, we found that the variation of the pressure cycle comes from an amplified variation of the early part of process. From the analysis of comparing combustion and exhaust fume, the exhaust fume is produced at the latter time of combustion and decreased when the combustion ratio is higher. Also, we developed a special formula which can predict the exhaust fume value according to the engine load and speed.
This paper introduces a new architecture of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks by means of information granulation. The conventional SOFPNNs developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The augmented genetically optimized SOFPNN using Information Granulation (namely IG_gSOFPNN) results in a structurally and parametrically optimized model and comes with a higher level of flexibility in comparison to the one we encounter in the conventional FPNN. With the aid of the information granulation, 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. The GA-based design procedure being applied at each layer of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks leads to the selection of preferred nodes with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) available within the network. To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using gas furnace process data. A comparative analysis shows that the proposed IG_gSOFPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than intelligent models presented previously.
한국지진공학회 2001년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2001
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pp.36-43
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2001
In Korea, we are absolutely short of earthquake data in good quality from moderate and large earthquakes, which are needed fur the study of strong ground motion characteristics. This means that the best use of the available data is needed far the time being. In this respect, several methods are suggested in this paper, which can be applied in the process of data selection and analysis. First, it is shown that the calibration status of seismic stations can be easily checked by comparing the spectra from accelerometer and velocity sensor both of which are located at the same location. Secondly, it is recommended that S/N ratio in the frequency domain should be checked before discarding the data by only look of the data in time domain. Thirdly, the saturated earthquake data caused by ground motion level exceeding the detection limit of a seismograph are considered to see if such data can be used for spectrum analysis by performing numerical simulation. The result reveals that the saturated data can still be used within the dominant frequency range according to the levels of saturation. Finally, a technique to minimize the window effect that distorts the low frequency spectrum is suggested. This technique involves detrending in displacement domain once the displacement data are obtained by integration of low frequency components of the original data in time domain. Especially, the low frequency component can be separated by using discrete wavelet transform among many alternatives. All of these methods mentioned above may increase the available earthquake data and frequency range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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