The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.8
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pp.561-570
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2004
In this paper, new architectures and comprehensive design methodologies of Genetic Algorithms(GAs) based Genetically optimized Neurofuzzy Networks(GoNFN) are introduced, and a series of numeric experiments are carried out. The proposed GoNFN is based on the rule-based Neurofuzzy Networks(NFN) with the extended structure of the premise and the consequence parts of fuzzy rules being formed within the networks. The premise part of the fuzzy rules are designed by using space partitioning in terms of fuzzy sets defined in individual variables. In the consequence part of the fuzzy rules, three different forms of the regression polynomials such as constant, linear and quadratic are taken into consideration. The structure and parameters of the proposed GoNFN are optimized by GAs. GAs being a global optimization technique determines optimal parameters in a vast search space. But it cannot effectively avoid a large amount of time-consuming iteration because GAs finds optimal parameters by using a given space. To alleviate the problems, the dynamic search-based GAs is introduced to lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. In a nutshell, the objective of this study is to develop a general design methodology o GAs-based GoNFN modeling, come up a logic-based structure of such model and propose a comprehensive evolutionary development environment in which the optimization of the model can be efficiently carried out both at the structural as well as parametric level for overall optimization by utilizing the separate or consecutive tuning technology. To evaluate the performance of the proposed GoNFN, the models are experimented with the use of several representative numerical examples.
In recent years, there has been demand for precise estimations of pollutant loads on nationwide scale for the development of appropriate site specific (watershed specific) policies to reduce the negative impact of pollutant loads. River flow data and water quality data that were previously collected by various research institutes and universities for specific research purposes for a limited period was utilized in this study. However, only TMDL 8-day interval flow and water quality data were available in national scale. Three watersheds were selected and pollutant loads were calculated by two methods i.e., Numeric Integration (NI) method and Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Subsequently, the results were compared to determine the appropriate method for monitoring nonpoint source networks nationwide. The SWAT model was calibrated and its estimated daily flow data were used in the NI method with estimated sediment data for 8-day monitoring data for three watersheds. The results indicated that the quantity of pollutant loads estimated with the NI and SWAT are different to some degrees especially during the summer season for all the three study watersheds. Thus, more frequent sampling of water quality is needed for nonpoint source pollutant estimation.
To simulate the transport of pollutant, a numeric model for the advection-diffusion equation with the decay term is developed. This is finite-difference model using the implicit method (with the weight factor ${\alpha}$) and Gauss-Seidel SOR(successive over-relaxation). This model is compared to the analytical solutions (of simpler dimensional or boundary conditions), and in the condition of Peclet number < 5~20, the result shows stable condition, and Crank-Nicolson method (${\alpha}$=0.5) shows the more accurate results than fully-implicit method (${\alpha}$=1). The mass of advection, diffusion and decay is calculated and the error of mass balance is less than 3%. This model can evaluate the 3-D concentrations of the advection-diffusion and decay problems, but this model uses only the finite-difference method with the fixd grid system, so it can be effectively used in the problems with small Peclet numbers like the pollutant transport in groundwater.
The purpose of this study is to suggest the methodology for the computation of uplift pressure and discharge of the seepage flow under gravity dam. A 3-dimensional FDM model is developed for this purpose and this model can simulate the saturated Darcian flow in heterogeneous media. For the verification of the numeric model, test simulation has been executed and the mass balance has been checked. The error does not exceed 3%. Using the developed model, The uplift pressure and seepage flow discharge under gravity dam has been calculated. The uplift pressure shows the similar pattern, comparing with the result of flow-net method. As the length of grout curtain increases, the uplift pressure decreases linearly, but the seepage flow discharge shows the non-linear decreasing pattern. The coefficients of the formulas in the dam-design criteria have been analysed, and ${\alpha}=1/3$ corresponds to the value when the length of curtain grout is 70% of the aquifer height. The uplift pressure near the pressure relief drain has the big curvature vertically and horizontally. The developed model in this study can be used for the evaluation of the effects of seepage flow under gravity dam.
Mt. SAKRAJIMA in southern Kagosima, japan is one of the most active volcanoes in the world. On 18 August 2013, the SAKRAJIMA volcano recently went into the largest scaled eruption with a huge plume of volcanic ash. Therefore, the concern arises if this considerable amount of ashes might flow into the Korea peninsula as well as Japan. In this paper, we performed numeric experiment to analyze how volcanic product resulted from the SAKRAJIMA volcano has impacted on Korea. In order to predict the spread pathway of ash, HYSPLIT model and UM data has been used and 17th September 2013 has been selected as observation date since it is expected that the volcanic ash would flow into the South Korea. In addition, we have detected ash dispersion by using optical Communication, Ocean and Meteorological Satellite- Geostationary Ocean Color Imager (COMS-GOCI) images. As the results, we come to a very satisfactory conclusion that the spread pathway of volcanoes based on HYSPLIT model are matched 63.52 % with ash dispersion area detected from GOCI satellites image.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.312-320
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2012
In this study, we introduce a new design methodology of a granular-oriented self-organizing polynomial neural networks (GoSOPNNs) that is based on multi-layer perceptron with Context-based Polynomial Neurons (CPNs) or Polynomial Neurons (PNs). In contrast to the typical architectures encountered in polynomial neural networks (PNN), our main objective is to develop a methodological design strategy of GoSOPNNs as follows : (a) The 1st layer of the proposed network consists of Context-based Polynomial Neuron (CPN). In here, CPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Context-based Fuzzy C-Means (C-FCM) clustering method. The context-based clustering supporting the design of information granules is completed in the space of the input data while the build of the clusters is guided by a collection of some predefined fuzzy sets (so-called contexts) defined in the output space. (b) The proposed design procedure being applied at each layer of GoSOPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (CPNs or PNs) whose local characteristics (such as the number of contexts, the number of clusters, a collection of the specific subset of input variables, and the order of the polynomial) can be easily adjusted. These options contribute to the flexibility as well as simplicity and compactness of the resulting architecture of the network. For the evaluation of performance of the proposed GoSOPNN network, we describe a detailed characteristic of the proposed model using a well-known learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data, Boston Housing Data, Medical Image System Data).
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.6
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pp.44-51
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1999
The HMM-Net is a neural network architecture that implements the computation of output probabilities of a hidden Markov model (HMM). The architecture is developed for the purpose of combining the discriminant power of neural networks with the time-domain modeling capability of HMMs. Criteria of maximum likehood(ML) and minimization of mean squared error(MMSE) are used for learning HMM-Net classifiers. The criterion MMSE is better than ML when initial learning condition is well established. However Ml is more useful one when the condition is incomplete[3]. Therefore we propose an efficient learning method of HMM-Net classifiers using a hybrid criterion(ML/MMSE). In the method, we begin a learning with ML in order to get a stable start-point. After then, we continue the learning with MMSE to search an optimal or near-optimal solution. Experimental results for the isolated numeric digits from /0/ to /9/, a training and testing time-series pattern set, show that the performance of the proposed method is better than the others in the respects of learning and recognition rates.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.15
no.1
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pp.92-103
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1995
Since the late of 1960,s, the improvement of science inquiry skills has been one of the most important goals in secondary science education. To achieve this goal, it is essential to develop a valid and reliable instrument for evaluating science inquiry skills. The purpose of this study is to develop a valid and reliable instrument for evaluating science inquiry skills for high school students. The instrument is developed through R & D procedure, which includes two field trials of the instrument. This study has formed a clear definition of the elements of science inquiry skills (formulating a hypothesis, controlling variables, designing an experiment, numeric calculation, graphing experimental data, inference, determining relationship, determining causalities, predicting experimental results , drawing a conclusion, formulating a generalization or model), and established the goals of assessment and developed the items of assessment. The instrument, Test of Earth Science Inquiry Skills, consists of 33 items which measure 11 science inquiry skills. There are content-free items for each science inquiry skills. This study has selected 11 science inquiry skills which are considered appropriate for being evaluated by paper-and-pencil test with SIEI (Hur,1984). The content validity of items, objectivity of the scoring keys and clarity of the items were checked by six experienced specialists in science education. At the same time, the two field trials has been executed and produced the reliability of the instrument, item difficulty index, and the effectiveness of distracters. The first field trial was performed using a sample of 304 high school students, and the second one using a sample of 872 high school students. Because the content validity is 84 % and the reliability (K-R 20) is 0.84, the developed instrument in this study is considered valid and reliable. The difficulty index is 49.4 %, answer ratio 59.1 %, the discrimination index 0.47 and the effectiveness of distracters evenly distributed, which also suffice the criteria of good instrument. The developed instrument in this study can diagnosis the well-developed science inquiry skills and the ill-developed science inquiry skills of the students, and trace the degree of the improvement of science inquiry skills.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.4
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pp.91-96
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2007
The light extraction efficiency in GaN-on-sapphire LEDs based on a simple model was analyzed qualitatively. The light extraction efficiency in the LEDs is simulated numerically by using ray tracing method. In the present study, the extraction efficiency was simulated on flat LED and PSS(patterned sapphire substrate) LED. The role of the patterned sapphire substrate in PSS LED are analyzed and discussed. And, the effects of reflectance on flat LED and PSS LED were investigated. This analysis of simulation results provide a numeric figure for the extraction efficiency of LEDs and are helpful in the design of high brightness GaN LEDs.
Kim, Jae-Hong;Kim, Ki-Baek;Kim, Woong-Chul;Kim, Ji-Hwan;Kim, Hae-Young
The korean journal of orthodontics
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v.44
no.2
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pp.69-76
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2014
Objective: This study aimed to evaluate the accuracy and precision of polyurethane (PUT) dental arch models fabricated using a three-dimensional (3D) subtractive rapid prototyping (RP) method with an intraoral scanning technique by comparing linear measurements obtained from PUT models and conventional plaster models. Methods: Ten plaster models were duplicated using a selected standard master model and conventional impression, and 10 PUT models were duplicated using the 3D subtractive RP technique with an oral scanner. Six linear measurements were evaluated in terms of x, y, and z-axes using a non-contact white light scanner. Accuracy was assessed using mean differences between two measurements, and precision was examined using four quantitative methods and the Bland-Altman graphical method. Repeatability was evaluated in terms of intra-examiner variability, and reproducibility was assessed in terms of interexaminer and inter-method variability. Results: The mean difference between plaster models and PUT models ranged from 0.07 mm to 0.33 mm. Relative measurement errors ranged from 2.2% to 7.6% and intraclass correlation coefficients ranged from 0.93 to 0.96, when comparing plaster models and PUT models. The Bland-Altman plot showed good agreement. Conclusions: The accuracy and precision of PUT dental models for evaluating the performance of oral scanner and subtractive RP technology was acceptable. Because of the recent improvements in block material and computerized numeric control milling machines, the subtractive RP method may be a good choice for dental arch models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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