Recently, Genetic Algorithm(GA) is widely adopted into a search procedure for structural optimization, which is a stochastic direct search strategy that mimics the process of genetic evolution. This methods consist of three genetics operations maned selection, crossover and mutation. Contrast to traditional optimal design techniques which use design sensitivity analysis results, GA, being zero-order method, is very simple. So, they can be easily applicable to wide area of design optimization problems. Also, owing to multi-point search procedure, they have higher probability of converge to global optimum compared to traditional techniques which take one-point search method. In this study, a method of finding the optimum values of suspension parameters is proposed by using the GA. And vehicle is modelled as planar vehicle having 5 degree-of-freedom. The generalized coordinates are vertical motion of passenger seat, sprung mass and front and rear unsprung mass and rotate(pitch) motion of sprung mass. For rapid converge and precluding local optimum, share function which distribute chromosomes over design bound is introduced. Elitist survival model, remainder stochastic sampling without replacement method, multi-point crossover method are adopted. In the sight of the improvement of ride comfort, good result can be obtained in 5-D.O.F. vehicle model by using GA.
고속도로에서 교통사고가 발생하면 연쇄 추돌 사고를 예방하기 위해 주변 차량에게 안전 메시지를 브로드캐스트 해야 한다. 또한, 표본 개수의 증가는 메모리의 한계 때문에 추정치의 정확도가 낮은 문제점을 가진다. 본 논문에서는 가우시안 모델에 백오프 알고리즘을 적용한 RVC 시스템을 제안한다. 그리고 이웃 노드 개수의 수집 채널, 데이터 채널, RSU 통신 채널로 분리하여 통신 지연을 예방하는 MAC 프로토콜을 제안한다. 결과적으로, 기존 기법보다 제안된 프로토콜이 프레임 수신율의 약 10% 정도 개선되었음을 확인하였다.
Interaction among multiple grid-connected inverters has a negative impact on the stable operations and power quality of a power grid. The interrelated influences of inverter inductor-capacitor-inductor filters constitute a high-order power network, and consequently, excite complex resonances at various frequencies. This study first establishes a micro-grid admittance matrix, in which inverters use deadbeat control. Multiple resonances can then be evaluated via modal analysis. For the active damping method applied to deadbeat control, the sampling frequency and the stable domain of the virtual damping ratio are also presented by analyzing system stability in the discrete domain. Simulation and experimental results confirm the efficiency of modal analysis and stable domain calculation in multi-inverter grid-connected systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.335-352
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2023
When solving multi-objective optimization problems, the blindness of the evolution direction of the population gradually emerges with the increase in the number of objectives, and there are also problems of convergence and diversity that are difficult to balance. The many- objective optimization problem makes some classic multi-objective optimization algorithms face challenges due to the huge objective space. The sine cosine algorithm is a new type of natural simulation optimization algorithm, which uses the sine and cosine mathematical model to solve the optimization problem. In this paper, a knee-driven many-objective sine-cosine algorithm (MaSCA-KD) is proposed. First, the Latin hypercube population initialization strategy is used to generate the initial population, in order to ensure that the population is evenly distributed in the decision space. Secondly, special points in the population, such as nadir point and knee points, are adopted to increase selection pressure and guide population evolution. In the process of environmental selection, the diversity of the population is promoted through diversity criteria. Through the above strategies, the balance of population convergence and diversity is achieved. Experimental research on the WFG series of benchmark problems shows that the MaSCA-KD algorithm has a certain degree of competitiveness compared with the existing algorithms. The algorithm has good performance and can be used as an alternative tool for many-objective optimization problems.
본 연구에서는 X-밴드 대역 FMCW(frequency modulated continuous wave) 기반의 다중대역폭를 갖는 영상 레이다 설계와 자체 제작된 레이다 시스템의 성능시험 결과를 선보인다. 다중대역폭을 갖는 FMCW 레이다 송신기 설계를 위해 300 MHz와 500 MHz 대역폭을 갖는 두 개의 톱니파 조합을 주파수 변조신호로 활용하였으며, X-밴드 대역의 수신 신호로부터 비트 주파수(beat frequency)를 효과적으로 수신하기 위해 L-밴드 대역 신호발생기와 주파수 변환회로가 혼합된 송 수신회로를 구성하였다. 자체 설계/제작된 레이다의 다중대역폭 성능시험을 위해 송신기 최대 출력 35 dBm, 데이터수집 장치의 샘플링 주파수 1.2 MHz와 기록시간 1 ms로 시스템을 구성하였으며, 대역폭 500 MHz와 300 MHz를 갖는 변조신호로부터 거리방향과 방위각방향 해상도(0.28 m, 0.26 m)와 (0.44 m, 0.27 m)를 각각 확인하였다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.294-296
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2006
Recently the development of GIS and spatial information technology is used to construct very detail forest information. In addition, in order to classify forest characteristic, the geographical characteristic information of forest could be very useful for the forest classification, In this study sampling points were arranged to clarify the difference between the orm area and the land forest area. Also, forest feature pattern could be discriminated by using satellite images and SML. This study result should be constructed to efficiency forest management in especially forest area in Jeju Island
This paper presents a new method which is calculated to use only three vanishing points in order to compute the dimensions of object and its pose from a single image of perspective projection taken by a camera and the problem of recovering 3D models from three vanishing points of box scene. Our approach is to compute only three vanishing points without this information such as the focal length, rotation matrix, and translation from images in the case of perspective projection. We assume that the object can be modeled as a linear function of a dimension vector ν. The input of reconstruction is a set of correspondences between features in the model and features in the image. To minimize each the dimensions of the parameterized models, this reconstruction of optimization can be solved by the standard nonlinear optimization techniques with a multi-start method which generates multiple starting points for the optimizer by sampling the parameter space uniformly.
The purpose of this explanatory study was to provide baseline information on the secondary prevention health behavior of cervical cancer in Korea which was related to the utilization of the Papanicolaou (Pap) smear screening test. The secondary data from the 1992 Korean Health Behavior Survey was used for analysis in order to determine sociodemographic profiles and the predictor variables. The sample analyzed for this study contained 1,489 Korean women residing in Korea aged 20-59 selected by multi-stage sampling method from the 1990 Korean census. Univariate, bivariate, and logistic regression analysis were performed to produce the findings of this study. Only 27.9% of the study sample had had a Pap test in 1992. It was found that the relative sociodemographic profiles of the Pap test between users and non-users were distinctive. The predictors variables were age, marital status, educational status, usual source of care, perceived household economic status, health check-up, and presence of chronic diseases
For stereo matching based on deep learning, the design of network structure is crucial to the calculation of matching cost, and the time-consuming problem of convolutional neural network in image processing also needs to be solved urgently. In this paper, a method of stereo matching using sparse loss volume in parallax dimension is proposed. A sparse 3D loss volume is constructed by using a wide step length translation of the right view feature map, which reduces the video memory and computing resources required by the 3D convolution module by several times. In order to improve the accuracy of the algorithm, the nonlinear up-sampling of the matching loss in the parallax dimension is carried out by using the method of multi-category output, and the training model is combined with two kinds of loss functions. Compared with the benchmark algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy but also shortens the running time by about 30%.
This study aims to understand how scuba diving instructors' expertise, instructor reliability and instruction efficiency are related to each other. In order to achieve the research goal, the study used a multi-stage stratified cluster sampling method and collected valid samples from 400 individuals at age of 20 and older who were scuba diving in scuba diving clubs in Busan, Gyeongnam, Gyeongbuk, Jeonnam and Jeonbuk. The 400 valid samples were applied to the data analysis. The study used SPSS 21.0 for processing the gathered data via a frequency analysis, a reliability analysis and a correlation analysis and in order to verify the hypotheses, the study applied AMOS 21.0 and conducted a confirmatory factor analysis and a structure equation model analysis. Findings that the study had extracted are summarized as follows. First, the study confirmed that the scuba diving instructors' expertise has a positive effect on the instructor reliability. Second, the scuba diving instructors' expertise was reported to positively influence the instruction efficiency. Third, the results revealed that the scuba diving club members' reliability in the instructors has a positive influence on the instruction efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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