Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권5호
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pp.563-569
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2015
A chemical reaction occurring in CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) is significantly affected by the concentration, temperature, pressure, and reacting time of materials, and thus it has strong nonlinear and time-varying characteristics. Also, when an existing linear PID controller with fixed gain is used, the performance could deteriorate or could be unstable if the system parameters change due to the change in the operating point of CSTR. In this study, a technique for the design of a fuzzy PD plus I controller was proposed for the temperature control of a CSTR process. In the fuzzy PD plus I controller, a linear integral controller was added to a fuzzy PD controller in parallel, and the steady-state performance could be improved based on this. For the fuzzy membership function, a Gaussian type was used; for the fuzzy inference, the Max-Min method of Mamdani was used; and for the defuzzification, the center of gravity method was used. In addition, the saturation state of the actuator was also considered during controller design. The validity of the proposed method was examined by comparing the set-point tracking performance and the robustness to the parameter change with those of an adaptive controller and a nonlinear proportional-integral-differential controller.
This paper proposes a loose part monitoring system (LPMS) design with a signal processing method based on fuzzy logic. Considering fuzzy characteristics of metallic impact waveform due to not only interferences from various types of noises in an operating nuclear power plant but also complex wave propagation paths within a monitored mechanical structure, the proposed LPMS design incorporates the comprehensive relation among impact signal features in the fuzzy rule bases for the purposes of alarm discrimination and impact diagnosis improvement. The impact signal features for the fuzzy rule bases include the rising time, the falling time, and the peak voltage values of the impact signal envelopes. Fuzzy inference results based on the fuzzy membership values of these impact signal features determine the confidence level data for each signal feature. The total integrated confidence level data is used for alarm discrimination and impact diagnosis purposes. Through the perpormance test of the proposed LPMS with mock-up structures and instrumentation facility, test results show that the system is effective in diagnosis of the loose part impact event(i.e., the evaluation of possible impacted area and degree of impact magnitude) as well as in suppressing false alarm generation.
본 논문은 퍼지추론을 이용하여 신경회로망의 필기체 숫자 인식 개선 방법을 제안하였고 실험을 통하여 확인하였다. 신경회로망은 학습 시간이 오래 걸리고, 학습한 패턴에서는 100% 인식률을 보였다. 그러나 신경회로망은 시험 패턴에서는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 실험결과 신경회로망의 인식률과 오인식률이 각각 초기 89.6%, 10.4%에서 90.2%, 9.8%로 각각 향상되었다. 특히, 숫자 3과 5에서 오인식률을 크게 감소시켰다. 실험에서 퍼지 소속 함수의 추출을 숫자의 밀도로 사용하였으나 필기체 숫자는 입력 패턴이 다양하기 때문에 다양한 특성을 추출하고 복합적으로 퍼지 추론을 사용해 더 나은 인식률을 높여야 한다. 또한 퍼지추론을 엄격하게 적용하기보다는 입력 패턴을 매칭 할 때 퍼지 추론을 적용하는 것을 제안한다.
Objective: This study was conducted to investigate the basic information on genetic structure and characteristics of Korean Native chickens (NC) and foreign breeds through the analysis of the pure chicken populations and commercial chicken lines of the Hanhyup Company which are popular in the NC market, using the 20 microsatellite markers. Methods: In this study, the genetic diversity and phylogenetic relationships of 445 NC from five different breeds (NC, Leghorn [LH], Cornish [CS], Rhode Island Red [RIR], and Hanhyup [HH] commercial line) were investigated by performing genotyping using 20 microsatellite markers. Results: The highest genetic distance was observed between RIR and LH (18.9%), whereas the lowest genetic distance was observed between HH and NC (2.7%). In the principal coordinates analysis (PCoA) illustrated by the first component, LH was clearly separated from the other groups. The correspondence analysis showed close relationship among individuals belonging to the NC, CS, and HH lines. From the STRUCTURE program, the presence of 5 clusters was detected and it was found that the proportion of membership in the different clusters was almost comparable among the breeds with the exception of one breed (HH), although it was highest in LH (0.987) and lowest in CS (0.578). For the cluster 1 it was high in HH (0.582) and in CS (0.368), while for the cluster 4 it was relatively higher in HH (0.392) than other breeds. Conclusion: Our study showed useful genetic diversity and phylogenetic relationship data that can be utilized for NC breeding and development by the commercial chicken industry to meet consumer demands.
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).
본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.
후발국에서의 신재생에너지기술의 개발은 어떤 힘에 의해서 추동될까? 후발국의 '녹색 성장'은 '녹색'의 가치 실현을 위해서 추동되는가 아니면 '성장'을 지속하기 위한 새로운 분야의 개척인가? 본 연구는 한국의 신재생에너지 기술개발사업 사례 분석을 통해 후발국 신재생에너지기술개발의 동력에 대한 이해를 돕고자 한다. 환경문제와 기술개발, 기술개발과 '사회기술연맹' 그리고 후발국 '권위주의적 발전국가론'에 대한 기존의 논의를 통해 기술 개발의 동력은 사회기술연맹의 구성에서 찾을 수 있다는 것에 착안하여 연구의 틀을 구성하였고 이를 토대로 선발국 덴마크와 독일의 사례를 분석한 후 한국의 신재생에너지기술개발사업 사례를 분석하였다. 한국은 선진국과는 다르게 산업계와 정부 주도의 성장동맹을 바탕으로 신재생에너지기술개발이 추진되었고 환경시민단체는 정부의 시민단체 국정 참여 정책에 힘입어 신재생에너지정책협의회에 참여함으로써 사회기술연맹을 구성하였다. 따라서 한국의 신재생에너지 사회기술연맹은 '녹색'의 가치 실현보다는 '성장'중심이라는 한계를 갖는다.
윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.
유전자 데이타의 클러스터링은 방대한 유전자 정보를 발현 정도에 따라 비슷한 그룹으로 나누어 분석하는 방법으로 유전자의 기능을 분석하는데 사용되어 왔다. 클러스터링의 한 종류인 퍼지 클러스터링은 하나의 샘플이 소속정도에 따라 여러 그룹에 동시에 소속되도록 나누는 방법으로, 하나의 유전자 데이타는 여러가지 유전 정보를 가칠 수 있기 때문에 유전자 발현 데이타의 분석에 보다 적절한 방법이다. 그러나 보통 클러스터링 방법은 초기 값에 민감하고, 지역해에 빠질 수 있는 단점을 갖는다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 진화 연산을 이용한 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 이때, 적합도 평가를 위해서 모든 데이타에 대해 동일한 기준을 적용하는 베이지안 검증방법의 단점을 개선하여, 데이타의 특성 을 고려하여 결정된 적용적 ${\alpha}$-cut 기반 평가방법을 사용한다. SRBCT 데이타와 효모 세포주기 데이타를 이용해 실험을 하고 결과를 분석하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
The purposes of this study were 1) to understand customers' expectations and satisfaction on menus in family restaurants, 2) to compare customer satisfaction and brand image for positioning new menus, and 3) to analyze customer satisfaction and loyalty to each menu. From May 8th to 28th, 2004, a total of 3,594 membership customers responded to the email survey. Statistical analyses such as t-test, ANOVA and Pearson Correlation were performed using SPSS 12.0. The results of this study consist of four major parts: general findings, customer expectation analysis, new menu positioning and customer satisfaction analysis. The customer expectation analysis discovered that taste was the most expected attribute in menus of family restaurants, followed by quantity, appearance and price. Statistically different expectations existed among different customer groups categorized by their general characteristics including demographics. Also, high correlations existed among the expectations over all the attributes: food quality, shape, quantity and price of food. Over all the attributes, customer expectation was higher than customer satisfaction. Thus, a discrepancy existed between expectation and satisfaction. Positioning of new menus was determined by brand image and customer satisfaction. Lastly, the customer satisfaction analysis revealed that customers in different gender and age have different satisfaction. In addition, high correlation existed between satisfaction and loyalty on new menus of a family restaurant. In consequence, the research findings suggest managers should understand customer expectation and satisfaction and reposition their menus regularly by menu engineering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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