Kim, Dong-Gyu;Gang, Seong-Cheol;Park, Chang-Ho;Go, Seung-Yeong
Journal of Korean Society of Transportation
/
v.27
no.1
/
pp.129-141
/
2009
Intermodal freight transportation is defined as the movement of freight from origins to destinations by two or more transportation modes. When implemented in hub networks, it could enhance the efficiency of the networks because consolidated flows are transported by more suitable modes and technologies. In spite of this advantage, the intermodal hub network design problem has received limited attention in the literature partly because of the complex nature of the problem. This paper aims to develop an optimization model for designing intermodal hub networks with sin91e allocation strategy. The model takes into account various cost components of intermodal hub networks including transportation, stationary inventory, and service delay costs. Moreover, using transport frequency variables, it is capable of endogenously determining the transportation economies of scale achieved by consolidation of flows. As such, the model is able to realistically represent the characteristics of intermodal hub networks in practice. Since the model Is a complicated nonlinear integer programming problem, we perform model simplification based on the analytical study of the model, which could facilitate the development of solution algorithms in the future. We expect that this study contributes to the design of intermodal hub networks as well as to the assessment of existing logistics systems.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.21
no.7
/
pp.29-37
/
2020
In the past, meta-heuristic optimization algorithms were developed to solve the problems caused by complex nonlinearities occurring in natural phenomena, and various studies have been conducted to examine the applicability of the developed algorithms. The self-adaptive vision correction algorithm (SAVCA) showed excellent performance in mathematics problems, but it did not apply to complex engineering problems. Therefore, it is necessary to review the application process of the SAVCA. The SAVCA, which was recently developed and showed excellent performance, was applied to the advanced Muskingum flood routing model (ANLMM-L) to examine the application and application process. First, initial solutions were generated by the SAVCA, and the fitness was then calculated by ANLMM-L. The new value selected by a local and global search was put into the SAVCA. A new solution was generated, and ANLMM-L was applied again to calculate the fitness. The final calculation was conducted by comparing and improving the results of the new solution and existing solutions. The sum of squares (SSQ) was used to calculate the error between the observed and calculated runoff, and the applied results were compared with the current models. SAVCA, which showed excellent performance in the Muskingum flood routing model, is expected to show excellent performance in a range of engineering problems.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
/
v.38
no.1
/
pp.35-41
/
2010
In developing modern aircraft, the reconfiguration control that can improve the safety and the survivability against the unexpected failure by partitioning control surfaces into several parts has been actively studied. This paper deals with the reconfiguration control using model predictive control method considering the saturation of control surfaces under the control surface failure. Linearized aircraft model at trim condition is used as the internal model of model predictive control. We propose the controller that performs optimization using LMI (linear matrix inequalities) based semi-definite programming in case that control surface saturation occurs, otherwise, uses analytic solution of the model predictive control. The performance of the proposed control method is evaluated by nonlinear simulation under the flight scenario of control surface failure.
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.22
no.2
/
pp.261-269
/
2018
This paper presents a convenient method to estimate the internal parameters of plenoptic camera using CCD(charge-coupled device) camera model. The images used for plenoptic camera calibration generally use the checkerboard pattern used in CCD camera calibration. Based on the CCD camera model, the determinant of the plenoptic camera model can be derived through the relationship with the plenoptic camera model. We formulate four equations that express the focal length, the principal point, the baseline, and distance between the virtual camera and the object. By performing a nonlinear optimization technique, we solve the equations to estimate the parameters. We compare the estimation results with the actual parameters and evaluate the reprojection error. Experimental results show that the MSE(mean square error) is 0.309 and estimation values are very close to actual values.
In Korea, more than 60% of the whole lands are mountainous area. Since many decades ago, hydroelectric power plants have been constructed and eco-friendly energy has been produced. Hydropower can cope with the rapidly changing energy supply and demand, and produce eco-friendly energy. However, when the reservoir is built, it is often inevitable to damage the environment due to construction of large structure. In this study, the optimal reservoir operation model was developed to maximize power generation by monthly operation for long-term operation planning. The dam operation model was developed using the linear programming which is widely used in the optimal resources allocation problems. And the reservoir operation model can establish monthly operation plan for 1 year. Linear programming requires both object function and constraints to be linear. However, since the power generation equation is nonlinear, it is linearized using the Taylor Expansion technique. The optimization results were compared with the 2009-2018 historical data of five hydropower reservoirs. As a result, the total optimal generation is about 10~37% higher than the historical generation.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
/
1995.12a
/
pp.9-21
/
1995
A planning support system enhances our ability to use water capacity expansion as an urban growth management strategy. This paper reports the development of capacity expansion modeling of water supply as part of the continuing development of such a planning support system (PEGASUS: Planning Environment for Generation and Analysis of Spatial Urban Systems) to incorporate water supply, This system is designed from the understanding that land use and development drive the demand for infrastructure and infrastructure can have a significant influence on the ways in which land is developed and used. Capacity expansion Problems of water supply can be solved in two ways: 1) optimal control theory, and 2) mixed integer nonlinear programming (MINLP). Each method has its strengths and weaknesses. In this study the MINLP approach is used because of its strength of determining expansion sizing and timing simultaneously. A dynamic network optimization model and a water-distribution network analysis model can address the dynamic interdependence between water planning and land use planning. While the water-distribution network analysis model evaluates the performance of generated networks over time, the dynamic optimization model chooses alternatives to meet expanding water needs. In addition, the user and capacity expansion modeling-to-generate-alternatives (MGA) can generate alternatives. A cost benefit analysis module using a normalization technique helps in choosing the most economical among those alternatives. GIS provide a tool for estimating the volume of demanded water and showing results of the capacity expansion model.
In this study, a continuous optimum design model with its application program for plane steel frame structures developed. In the model, the sequential unconstrained minimization technique (SUMT) transforming the nonlinear optimization problem with multidesign variables and constraints into an unconstrained minimization problem and the refined plastic hinge analysis method as one of the most effective second-order inelastic analysis methods for steel frame structures were implemented. The total weight of a steel frame structure was taken as the objective function, and the AISC-LRFD code requirements for the local and member buckling, flexural strength, shear strength, axial strength and size of the cross-sectional shapes of members were used for the derivation of constraint equations. To verify the appropriateness of the present model, the optimum designs of serveral plane steel frame structures subject to vertical and horizontal loads were conducted.
The traditional fault diagnosis method for photovoltaic (PV) inverters has a difficult time meeting the requirements of the current complex systems. Its main weakness lies in the study of nonlinear systems. In addition, its diagnosis time is long and its accuracy is low. To solve these problems, a hidden Markov model (HMM) is used that has unique advantages in terms of its training model and its recognition for diagnosing faults. However, the initial value of the HMM has a great influence on the model, and it is possible to achieve a local minimum in the training process. Therefore, a genetic algorithm is used to optimize the initial value and to achieve global optimization. In this paper, the HMM is combined with a genetic algorithm (GHMM) for PV inverter fault diagnosis. First Matlab is used to implement the genetic algorithm and to determine the optimal HMM initial value. Then a Baum-Welch algorithm is used for iterative training. Finally, a Viterbi algorithm is used for fault identification. Experimental results show that the correct PV inverter fault recognition rate by the HMM is about 10% higher than that of traditional methods. Using the GHMM, the correct recognition rate is further increased by approximately 13%, and the diagnosis time is greatly reduced. Therefore, the GHMM is faster and more accurate in diagnosing PV inverter faults.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.12
no.1
/
pp.413-435
/
2018
Although the accuracy of handwritten character recognition based on deep networks has been shown to be superior to that of the traditional method, the use of an overly deep network significantly increases time consumption during parameter training. For this reason, this paper took the training time and recognition accuracy into consideration and proposed a novel handwritten character recognition algorithm with newly designed network structure, which is based on an extended nonlinear kernel residual network. This network is a non-extremely deep network, and its main design is as follows:(1) Design of an unsupervised apriori algorithm for intra-class clustering, making the subsequent network training more pertinent; (2) presentation of an intermediate convolution model with a pre-processed width level of 2;(3) presentation of a composite residual structure that designs a multi-level quick link; and (4) addition of a Dropout layer after the parameter optimization. The algorithm shows superior results on MNIST and SVHN dataset, which are two character benchmark recognition datasets, and achieves better recognition accuracy and higher recognition efficiency than other deep structures with the same number of layers.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.