Park, Kyung Hoon;Lee, Sang Yoon;Yoon, Jung Hyun;Cho, Hyo Nam;Kong, Jung Sik
Smart Structures and Systems
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제4권5호
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pp.641-653
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2008
This paper proposes a practical and realistic method to establish an optimal lifetime maintenance strategy for deteriorating bridges by considering the life-cycle performance as well as the life-cycle cost. The proposed method offers a set of optimal tradeoff maintenance scenarios among other conflicting objectives, such as minimizing cost and maximizing performance. A genetic algorithm is used to generate a set of maintenance scenarios that is a multi-objective combinatorial optimization problem related to the lifetime performance and the life-cycle cost as separate objective functions. A computer program, which generates optimal maintenance scenarios, was developed based on the proposed method using the life-cycle costs and the performance of bridges. The subordinate relation between bridge members has been considered to decide optimal maintenance sequence and a corresponding algorithm has been implemented into the program. The developed program has been used to present a procedure for finding an optimal maintenance scenario for steel-girder bridges on the Korean National Road. Through this bridge maintenance scenario analysis, it is expected that the developed method and program can be effectively used to allow bridge managers an optimal maintenance strategy satisfying various constraints and requirements.
복합구조제어시스템의 동시최적설계방법에 관하여 연구하였다. 여기에서는 수동제어장치 뿐만 아니라 능동제어장치의 배치와 용량, 제어기 등이 설계변수가 되며 설계인자들의 만족도를 나타내는 선호도함수를 정의하여 이를 이용하여 최적화문제를 정식화한다. 또한 수동 및 능동제어장치의 설계변수로부터 동시에 최적해를 찾아내기 의한 수치적 방법으로 유전자알고리즘을 사용하였다. 지진하중을 받는 다자유도 구조물의 설계에 및 수치모사를 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하고자 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.146-170
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2017
Joint channel assignment and routing is a well-known problem in multi-radio wireless mesh networks for which optimal configurations is required to optimize the overall throughput and fairness. However, other objectives need to be considered in order to provide a high quality service to network users when it deployed with high traffic dynamic. In this paper, we propose a re-configuration optimization model that optimizes the network throughput in addition to reducing the disruption to the mesh clients' traffic due to the re-configuration process. In this multi-objective optimization model, four objective functions are proposed to be minimized namely maximum link-channel utilization, network average contention, channel re-assignment cost, and re-routing cost. The latter two objectives focus on reducing the re-configuration overhead. This is to reduce the amount of disrupted traffic due to the channel switching and path re-routing resulted from applying the new configuration. In order to adapt to traffic dynamics in the network which might be caused by many factors i.e. users' mobility, a centralized heuristic re-configuration algorithm called State-Aware Joint Routing and Channel Assignment (SA-JRCA) is proposed in this research based on our re-configuration model. The proposed algorithm re-assigns channels to radios and re-configures flows' routes with aim of achieving a tradeoff between maximizing the network throughput and minimizing the re-configuration overhead. The ns-2 simulator is used as simulation tool and various metrics are evaluated. These metrics include channel-link utilization, channel re-assignment cost, re-routing cost, throughput, and delay. Simulation results show the good performance of SA-JRCA in term of packet delivery ratio, aggregated throughput and re-configuration overhead. It also shows higher stability to the traffic variation in comparison with other compared algorithms which suffer from performance degradation when high traffic dynamics is applied.
Kim, Kwan-Woo;Mitsuo Gen;Hwang, Rea-Kook;Genji Yamazaki
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.187-190
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2003
Many manufacturing companies consider the integrated and concurrent scheduling because they need the global optimization technology that could manufacture various products more responsive to customer needs. In this paper, we propose an advanced scheduling model to generate the schedules considering resource constraints and precedence constraints in make-to-order (MTO) manufacturing environments. Precedence of work- in-process(WIP) and resources constraints have recently emerged as one of the main constraints in advanced scheduling problems. The advanced scheduling problems is formulated as a multiobjective mathematical model for generating operation schedules which are obeyed resources constraints, alternative workstations of operations and the precedence constraints of WIP in MTO manufacturing. For effectively solving the advanced scheduling problem, the multi-objective hybrid genetic algorithm (m-hGA) is proposed in this paper. The m-hGA is to minimize the makespan, total flow time of order, and maximum tardiness for each order, simultaneously. The m-hGA approach with local search-based mutation through swap mutation is developed to solve the advanced scheduling problem. Numerical example is tested and presented for advanced scheduling problems with various orders to describe the performance of the proposed m-hGA.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1837-1860
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2020
We propose a general framework for studying resource allocation problem and the tradeoff between spectral efficiency (SE) and energy efficiency (EE) for downlink traffic in power domain-non-orthogonal multiple access (PD-NOMA) and device to device (D2D) based heterogeneous cloud radio access networks (H-CRANs) under imperfect channel state information (CSI). The aim is jointly optimize radio remote head (RRH) selection, spectrum allocation and power control, which is formulated as a multi-objective optimization (MOO) problem that can be solved with weighted Tchebycheff method. We propose a low-complexity algorithm to solve user association, spectrum allocation and power coordination separately. We first compute the CSI for RRHs. Then we study allocating the cell users (CUs) and D2D groups to different subchannels by constructing a bipartite graph and Hungrarian algorithm. To solve the power control and EE-SE tradeoff problems, we decompose the target function into two subproblems. Then, we utilize successive convex program approach to lower the computational complexity. Moreover, we use Lagrangian method and KKT conditions to find the global optimum with low complexity, and get a fast convergence by subgradient method. Numerical simulation results demonstrate that by using PD-NOMA technique and H-CRAN with D2D communications, the system gets good EE-SE tradeoff performance.
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.
본 논문에서는 복합재 팬 블레이드의 구조적 성능에 대한 근사 및 최적설계 기법을 제안하였다. 그리고 이들을 활용하여 복합재 팬 블레이드의 질량 및 형상의 변화 없이 강성을 최대화하기 위한 적층 패턴의 최적설계를 수행하였다. 이 때 설계 변수 및 설계 영역을 축소하기 위하여 적층 파라미터를 도입하였고, 적층 파라미터의 특성을 활용하여 높은 적합도를 갖는 반응표면 근사모델을 생성하였다. 또한 효율적인 최적해 탐색을 위해 도함수 기반 방법과 유전자 알고리즘을 결합한 2단계 최적화 방법을 적용하였으며, 다양한 요구조건들을 고려한 다목적 최적설계를 수행하였다. 마지막으로는 초기 모델과 최적설계 모델의 유한요소해석 결과를 비교하여 적층 파라미터 기반의 근사 및 최적설계 기법을 검증하였다.
버스 대중교통은 정해진 노선, 운행시간표에 의해 정류장을 경유하여 운행하므로 버스 노선망 설계 문제(BTRNDP: Bus Transit Route Network Design Problem)는 승용차위주의 가로망 설계 문제와 다른 접근방법이 요구된다. 버스 노선망 설계 문제의 적용모형은 설계방법의 역사적발전과정에 따라 매뉴얼 및 지침, 시장분석기법, 시스템해석모형, 휴리스틱모형, 하이브리드모형, 경험기반모형, 시뮬레이션모형, 수리최적화모형 등 크게 8가지 분류할 수 있다. BTRNDP는 이용자비용과 운영자비용의 조합인 총비용을 최소화하는 목적함수를 획득하기 위한 일련의 현실적 제약조건하에서 버스노선집합과 배차횟수를 결정하는 문제이다. BTRNDP는 조합최적화문제로 일반적 수리최적화문제로 가능해 공간을 정의하는 것이 어렵기 때문에 모든 가능해로 구성된 큰 탐색공간으로부터 최적해를 탐색해야하는 NP-Hard라는 특성을 가진다. BTRNDP의 목적함수는 이용자와 운영자관점을 모두 고려한 다목적함수(Multi-Objective Function)를 이용하며 수요는 고정수요를 이용하였으나 최근에는 가변수요를 고려한 방법론이 연구되고 있다. 해알고리즘으로 최적 버스 노선망을 구성하게 될 모든 가능한 후보노선집합(Candidate Route Set)을 생성하고 노선집합의 최적조합을 찾는 메타휴리스틱(Meta-heuristic) 알고리즘을 이용하여 전역최적 노선집합을 찾는 방법이 적용되고 있다. 최적 버스 노선망의 배차횟수를 결정하기 위해서 대중교통 통행배분모형이 필요한데 BTRNDP에 적용되는 통행배분모형은 다중경로 통행배분모형이 주로 활용되었다. 국내외 BTRNDP를 고찰한 결과 주요 시사점으로는 BTRNDP에서 가장 중요한 고려사항은 세분화된 버스정류장 기반 기종점통행량 구축, 버스 노선망 평가 모형 및 대중교통 통행 배분모형의 개발, 탐색 해알고리즘의 개발 등의 향후 연구내용이 포함될 수 있다.
시스템의 기능을 바꾸어 가면서 여러 개의 어플리케이션을 작동시키는 임베디드 시스템을 멀티모드(multi-mode) 임베디드 시스템이라 부른다. 더 나아가서 하나의 모드가 여러 개의 태스크로 구성된 임베디드 시스템을 멀티모드 멀티태스크(multi-task) 임베디드 시스템이라 부른다. 본 논문에서는 시간제한 조건을 가지고 있는 멀티모드 멀티태스크 임베디드 어플리케이션을 대상으로 하는 HW/SW 분할 방법에 대한 연구이다. 시간제한 조건을 만족하는 스케줄과 함께 태스크의 기능모듈(functional module)을 동작시킬 효율적인 처리 자원(processing resource)을 할당/매핑하여 시스템의 비용(가격)을 최대한 낮추는 것이 목적이다. 이 문제를 잘 풀기 위해 중요한 것은 모듈사이의 병렬성을 최대한 이용하여 실행시키는 것이다. 그러나 이전의 HW/SW 분할 방법은 모듈의 병렬 실행 가능성을 최대한 이용하지 않았는데, 병렬성 이용을 위한 탐색 계산이 복잡할 뿐 아니라 스케줄 가능성(schedulability) 검사를 단순하게 하려고 하였기 때문이다. 기존 방법의 한계를 극복하기 위해서 우리는 다음의 세 개의 세부문제를 동시에 고려하는 HW/SW 분할 기법을 제안한다: (1) 처리 자원의 할당 (2) 태스크 모듈에 대한 처리 자원 매핑 (3) 모듈실행 스케줄의 결정. 특별히 모듈의 병렬 실행과 실행 가능성을 간결하게 측정하는데 바탕을 둔 단순모드(single-mode) 멀티태스크 어플리케이션에 대한 반복 개선 방식을 갖는 분할 기법을 만들었다. 다시 이 기법을 확장하여 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션의 분할 기법을 만들었다. 실제 사용되는 어플리케이션을 대상으로 한 실험에서 제안된 우리의 기법이 기존의 방법에 비해서 단순모드와 멀티모드 멀티태스크 어플리케이션에 대해서 각각 17.0%와 19.0%의 가격을 낮추는 것이 확인되었다.기존의 단량체인 Bis-GMA의 대체재로 고려될 수 있다. 혈중 cholestrol의 증가는 비만, 동맥경화, 고혈압 등의 심혈관 질환과 당뇨병 지방 대사 장해 등을 일으킨다. 함량의 경우 정상군에 비해 대조군은 1.74배 증가하였다. 그에 비해 RCM 투여군의 경우 대조군에 비해 57.4%의 예방효과를 측정할 수 있었다. HDL-콜레스테롤은 항 동맥경화의 지표로서 콜레스테롤을 말초혈관에서 간으로 수송하여 동맥경화를 진행시키지 않는 방향으로 콜레스테롤을 운반하여 지질대사 장해에 대한 방어 작용을 지니고 있다고 볼 수 있다. 정상군에 비해 대조군은 2.62배 감소하였다. 그에 비해 RCM 투여군은 대조군보다 81.6% 증대되는 효과를 볼 수 있었다. 과산화 지질 (Malondialdehyde)의 경우 지질조직의 손상정도를 나타내는 중요한 효소로 인정되고 있으며, 조직의 손상, 발암, 염증, 성인병 및 노화 등과 같은 여러 가지 유해 작용을 일으킨다. 정상군에 비해 대조군은 1.74배 수치가 증가되었으며, RCM투여군의 대조군과 비교 시 57.4% 감소되는 효과를 볼 수 있었다. 본 연구는 LPS로부터 유도된 산화적 스트레스에 대한 복분자의 선투여 후 예방효과를 알아보았다. 생약재의 일종인 복분자의 경우 LPS로 유도된 산화적 스트레스 억제 및 지질대사로부터의 개선 효과가 있는 것으로 판단되며 지질과산화에 대해서 강한 억제 활성을 나타내는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 복분자는 생활 습관병의 예방과 개선에 유효한 것으로 사료되었으며, 지질대사와 과산화지표의 검증을 통해 기능성 식품소재로 활용될 수 있음을 보여주었다.로서 역시 CTV 치료계획에서 적게 조사되었다(p=0.005). 기존의 ICRU 치료계획은 잔류종양의 크기가 작은 경우 불필요하게 정상조직에 많은 선량이 투여되기 때문에 CT를 이용한 CTV 치료계획을 적용하여 정상조직에 대한 피폭을
일반적으로 유전자 알고리즘은 최적 시스템을 디자인하는데 주로 이용된다. 하지만 알고리즘의 성능은 적합도 함수나 시스템 환경에 의해 결정된다. 두 개의 개체군이 꾸준히 상호작용하고 공진화 하는 공진화 알고리즘은 이러한 문제를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 GA가 풀기 어려운 GA-hard problem을 풀기 위하여 저자가 제안한 3가지 공진화 모델을 설명한다. 첫 번째 모델은 찾고자하는 해와 환경을 각각 경쟁하는 개체군으로 구성해 진화하는 방법으로 사용자의 환경설정에 의해 지역적 해를 찾는 것을 방지하는 경쟁적 공진화 알고리즘이다. 두 번째 모델은 호스트 개체군과 기생(스키마) 개체군으로 구성된 스키마 공진화 알고리즘이다. 이 알고리즘에서 스키마 개체군은 호스트 개체군에 좋은 스키마를 공급한다. 세 번째 알고리즘은 두 개체군이 서로 게임을 통해 진화하도록 하는 게임이론에 기반한 공진화 알고리즘이다. 각 알고리즘은 비주얼 서보잉, 로봇 주행, 다목적 최적화 문제에 적용하여 그 유효성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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