건축의 본질은 건축가의 설계행위에 대한 결과로서 획득되는 공간이지만, 정작 설계의 대상은 공간이 아니라 그것을 구축하기 위한 물리적 요소들이다. 근대건축의 거장들이 이 요소들로 구성이 가능한 공간의 유형들은 기술하였지만, 그 구성방법에 대해서는 언급하지 않았다는데 공간구축의 어려움이 존재한다. 이러한 관점에서 건축이 인간 행위를 담는 기술이며 공간을 구축하는 예술이라면, 그 실체가 모호한 공간을 구축하는 방법에 대한 구체적인 연구의 필요성이 인식된다. 그러므로 Neo Corbusian의 대표적인 건축가인 Henri Ciriani의 '4 Logements Studio'를 통하여 사선적인 공간의 확장성에 대한 연구를 진행하였다. 공간의 확장성을 구현하는 방법으로는 시리아니가 제시한 '일체화를 위한 네트워크'방법에 대하여 고찰하였으며, 가구는 건축공간읽기의 요소로 디자인되어야 하는 점과 등가성 채광 조망 공동체의 삶을 기준으로 4개의 주거배치에 대한 3개의 최적 대안을 도출하였다.
Control algorithms are the most important aspects in successful control of structures against earthquakes. In recent years, intelligent control methods rather than classical control methods have been more considered by researchers, due to some specific capabilities such as handling nonlinear and complex systems, adaptability, and robustness to errors and uncertainties. However, due to lack of learning ability of fuzzy controller, it is used in combination with a genetic algorithm, which in turn suffers from some problems like premature convergence around an incorrect target. Therefore in this research, the introduction and design of the Fuzzy Cooperative Coevolution (Fuzzy CoCo) controller and Adaptive Neural-Fuzzy Inference System (ANFIS) have been innovatively presented for semi-active seismic control. In this research, in order to improve the seismic behavior of structures, a semi-active control of building using Magneto Rheological (MR) damper is proposed to determine input voltage of Magneto Rheological (MR) dampers using ANFIS and Fuzzy CoCo. Genetic Algorithm (GA) is used to optimize the performance of controllers. In this paper, the design of controllers is based on the reduction of the Park-Ang damage index. In order to assess the effectiveness of the designed control system, its function is numerically studied on a 9-story benchmark building, and is compared to those of a Wavelet Neural Network (WNN), fuzzy logic controller optimized by genetic algorithm (GAFLC), Linear Quadratic Gaussian (LQG) and Clipped Optimal Control (COC) systems in terms of seismic performance. The results showed desirable performance of the ANFIS and Fuzzy CoCo controllers in considerably reducing the structure responses under different earthquakes; for instance ANFIS and Fuzzy CoCo controllers showed respectively 38 and 46% reductions in peak inter-story drift ($J_1$) compared to the LQG controller; 30 and 39% reductions in $J_1$ compared to the COC controller and 3 and 16% reductions in $J_1$ compared to the GAFLC controller. When compared to other controllers, one can conclude that Fuzzy CoCo controller performs better.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Diet planning in childcare centers is difficult because of the required knowledge of nutrition and development as well as the high design complexity associated with large numbers of food items. Artificial intelligence (AI) is expected to provide diet-planning solutions via automatic and effective application of professional knowledge, addressing the complexity of optimal diet design. This study presents the results of the evaluation of the utility of AI-generated diets for children and provides related implications. MATERIALS/METHODS: We developed 2 AI solutions for children aged 3-5 yrs using a generative adversarial network (GAN) model and a reinforcement learning (RL) framework. After training these solutions to produce daily diet plans, experts evaluated the human- and AI-generated diets in 2 steps. RESULTS: In the evaluation of adequacy of nutrition, where experts were provided only with nutrient information and no food names, the proportion of strong positive responses to RL-generated diets was higher than that of the human- and GAN-generated diets (P < 0.001). In contrast, in terms of diet composition, the experts' responses to human-designed diets were more positive when experts were provided with food name information (i.e., composition information). CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate the development and evaluation of AI to support dietary planning for children. This study demonstrates the possibility of developing AI-assisted diet planning methods for children and highlights the importance of composition compliance in diet planning. Further integrative cooperation in the fields of nutrition, engineering, and medicine is needed to improve the suitability of our proposed AI solutions and benefit children's well-being by providing high-quality diet planning in terms of both compositional and nutritional criteria.
Mohd Azrizal, Fauzi;Mohd Fadzil, Arshad;Noorsuhada Md, Nor;Ezliana, Ghazali
Computers and Concrete
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제30권6호
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pp.393-407
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2022
Due to the enormous cement content, pozzolanic materials, and the use of different aggregates, sustainable controlled low-strength material (CLSM) has a higher material cost than conventional concrete and sustainable construction issues. However, by selecting appropriate materials and formulations, as well as cement and aggregate content, whitethorn costs can be reduced while having a positive environmental impact. This research explores the desire to optimize plastic properties and 28-day unconfined compressive strength (UCS) of CLSM containing powder content from unprocessed-fly ash (u-FA) and recycled fine aggregate (RFA). The mixtures' input parameters consist of water-to-cementitious material ratio (W/CM), fly ash-to-cementitious materials (FA/CM), and paste volume percentage (PV%), while flowability, bleeding, segregation index, and 28-day UCS were the desired responses. The central composite design (CCD) notion was used to produce twenty CLSM mixes and was experimentally validated using MATLAB by an Artificial Neural Network (ANN). Variance analysis (ANOVA) was used for the determination of statistical models. Results revealed that the plastic properties of CLSM improve with the FA/CM rise when the strength declines for 28 days-with an increase in FA/CM, the diameter of the flowability and bleeding decreased. Meanwhile, the u-FA's rise strengthens the CLSM's segregation resistance and raises its strength over 28 days. Using calcareous powder as a substitute for cement has a detrimental effect on bleeding, and 28-day UCS increases segregation resistance. The response surface method (RSM) can establish high correlations between responses and the constituent materials of sustainable CLSM, and the optimal values of variables can be measured to achieve the desired response properties.
In recent years, an increasing number of experimental studies have shown that the practical application of mature active control systems requires consideration of robustness criteria in the design process, including the reduction of tracking errors, operational resistance to external disturbances, and measurement noise, as well as robustness and stability. Good uncertainty prediction is thus proposed to solve problems caused by poor parameter selection and to remove the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in nonlinear systems. To overcome the stability problem, this study develops an advanced adaptive predictive fuzzy controller, which not only solves the programming problem of determining system stability but also uses the law of linear matrix inequality (LMI) to modify the fuzzy problem. The following parameters are used to manipulate the fuzzy controller of the robotic system to improve its control performance. The simulations for system uncertainty in the controller design emphasized the use of acceleration feedback for practical reasons. The simulation results also show that the proposed H∞ controller has excellent performance and reliability, and the effectiveness of the LMI-based method is also recognized. Therefore, this dynamic control method is suitable for seismic protection of civil buildings. The objectives of this document are access to adequate, safe, and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization, implementation of sustainable disaster-resilient construction, sustainable planning, and sustainable management of human settlements. Simulation results of linear and non-linear structures demonstrate the ability of this method to identify structures and their changes due to damage. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and fuzzy theory, it seems that this goal will be achieved in the near future.
이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler의 IPv6 Planning and Operations를 이용하여 IPv6 이관, IPv6 기반의 OSPFv3 라우팅 실험, OSPFv3 라우팅에 대한 IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크 Ping 실험을 가상망으로 모델링 후 종단간 라우팅 순환경로 관찰과 Ping 실험을 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 거대한 유무선 통합망을 토대로 한 IPv6 배치는 연구 과제 중 하나이며 이전문헌의 연구자들이 향후 연구로 남겨 놓은 OSPFv3와 EIGRP에 대한 성능 매트릭 분석을 IPv4/IPv6 환경 내에서 수행 계획과 어떻게 하면 종단간 IPv6 성능을 향상할 수 있는지를 탐색할 계획을 들 수 있다. 또한 IPv4 네트워크 상에 연구를 수행했으나 종단간 IPv6 기반의 OSPFv3 가상망 연구 수행은 없었던 점을 들 수 있다. 따라서 우리는 이전문헌의 연구를 이어서 IPv6 이관, IPv6 기반의 OSPFv3 라우팅, IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크에 대한 모델링, 시뮬레이션을 수행하였다. 머지않은 미래에 본격적인 IPv6 활용 이전, IPv6 기반의 가상망을 IPv6 Planning and Operations 이용한 IPv6 이관 여부, 종단간 IPv6 기반의 OSPFv3에 대한 라우팅 순환 경로 탐색, OSPFv3 라우팅에 대한 IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크 Ping 실험으로 앤드유저 관점에 대한 IPv6 망 설계와 배치시 도움을 받을 것이다. 시뮬레이션 결과, 모델링된 종단간 가상망에 대한 최적 경로를 관찰할 수 있었고 인터넷 서비스 품질을 보장하는 VC 서버가 HTTP 서버보다 더 빠른 Ping 응답 시간을 보인 점을 알 수 있었다.
차량 충돌 경보용 레이더 시스템의 개발에 있어 표적 추적의 정확도와 신뢰도는 매우 중요한 요소이다. 여러 표적을 동시에 추적할 때 중요한 것은 표적과 측정치와의 데이터 연관(data association) 이며, 부적절한 측정치가 어느 표적과 연관되면 그 표적은 트랙을 벗어나 추적능력을 잃어버릴 수 있고 심지어 다른 표적의 추적에도 영향을 줄 수 있다 지금까지 발표된 대부분의 데이터 연관 필터들은 근접하여 이동하는 표적들의 경우 이와 같은 문제점을 보여왔다 따라서, 현재 개발되고 있는 많은 알고리즘들은 이러한 데이터 연 관 문제의 해결에 초점을 맞추고 있다 본 논문에서는 순서통계(order statistics)를 이용한 새로운 다중 표적의 데이터 연관 방법에 대하여 서술하고자 한다 OSPDA와 OSJPDA로 불리는 제안된 방법은 각각 PDA 필터 또는 JPDA 필터에서 계산된 연관 확률을 이용하며 이 연관 확률을 결정 논리(dicision logic)에 의한 가중치로 함수화 하여 표적과 측정치 사이에 최적 혹은 최적 근처의(near optimal) 데이터 연관이 가능하도록 한 것이다 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 방법은 기존의 NN 필터, PDA 필터, 그리고 JPDA 필터의 성능과 비교 분석되었으며, 그 결과 제안한 OSPDA, OSJPDA 필터는 PDA, JPDA 필터보다 추적 정확도에 대해 각각 약 18%, 19% 이상으로 성능이 향상됨을 확인하였다 제안한 방법은 CAN을 통해 차량 엔진 등의 ECU와 통신하도록 개발된 DSP 보드를 이용하여 구현되었다
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제2D권2호
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pp.78-91
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2002
In the thermal power plant, there are six manipulated variables: main steam flow, feedwater flow, fuel flow, air flow, spray flow, and gas recirculation flow. There are five controlled variables: generator output, main steam pressure, main steam temperature, exhaust gas density, and reheater steam temperature. Therefore, the thermal power plant control system is a multinput and output system. In the control system, the main steam temperature is typically regulated by the fuel flow rate and the spray flow rate, and the reheater steam temperature is regulated by the gas recirculation flow rate. However, strict control of the steam temperature must be maintained to avoid thermal stress. Maintaining the steam temperature can be difficult due to heating value variation to the fuel source, time delay changes in the main steam temperature versus changes in fuel flow rate, difficulty of control of the main steam temperature control and the reheater steam temperature control system owing to the dynamic response characteristics of changes in steam temperature and the reheater steam temperature, and the fluctuation of inner fluid water and steam flow rates during the load-following operation. Up to the present time, the Proportional-Integral-Derivative Controller has been used to operate this system. However, it is very difficult to achieve an optimal PID gain with no experience, since the gain of the PID controller has to be manually tuned by trial and error. This paper focuses on the characteristic comparison of the PID controller and the modified 2-DOF PID Controller (Two-Degrees-Freedom Proportional-Integral-Derivative) on the DCS (Distributed Control System). The method is to design an optimal controller that can be operated on the thermal generating plant in Seoul, Korea. The modified 2-DOF PID controller is designed to enable parameters to fit into the thermal plant during disturbances. To attain an optimal control method, transfer function and operating data from start-up, running, and stop procedures of the thermal plant have been acquired. Through this research, the stable range of a 2-DOF parameter for only this system could be found for the start-up procedure and this parameter could be used for the tuning problem. Also, this paper addressed whether an intelligent tuning method based on immune network algorithms can be used effectively in tuning these controllers.
본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
연구목적 : 본 연구의 목적은 광역 네트워크로 연결된 다수의 봇을 활용하여 단일처리 방식의 시간 지연의 문제점과 병렬처리 방식의 비용증가, 인력낭비에 대한 문제점을 해결할 수 있는 큐를 이용한 다중스레드 방식의 웹 크롤링을 연구한다. 연구방법 : 본 연구는 큐를 이용한 다중스레드 방식의 시스템 구성을 바탕으로 독립된 시스템에서 실행하는 어플리케이션을 설계하고 분석한다. 연구결과 : 큐를 이용하여 다중 스레드 방식의 웹 크롤러 설계를 제안한다. 또한, 웹 문서의 처리량을 수식에 따라 클라이언트와 스레드 별로 나누어 분석하고, 각각 효율성 비교를 통해 최적의 클라이언트의 개수와 스레드의 개수를 확인 할 수 있다. 제안하는 시스템의 설계 방식은 분산처리를 기반으로 각각의 독립된 환경에서의 클라이언트는 큐와 스레드를 이용하여 빠르고 신뢰성이 높은 웹 문서를 제공한다. 향후연구 방향 : 특정 사이트를 대상으로 하는 웹 크롤러 설계가 아닌 범용 웹 크롤러에 큐와 다중 스레드를 적용하여 다양한 웹 사이트를 빠르고 효율적으로 탐색 및 수집하는 시스템이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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