An optimum design algorithm using efficient reanalysis is proposed for reliability-based optimization problems formulated as the minimization of initial cost and expected failure cost with reliability constraints. The reliability-based optimization is high cost to evaluate objective function and constraints needed reliability analysis. Therefore the sensitivity analysis of reliability index for approximated reanalysis is necessary. In this paper, three solution approaches are suggested and tested. The approaches include : (1) sensitivity analysis using finite difference; (2) sensitivity analysis using automatic differentiation (AD); and (3) sensitivity analysis with respect to intermediate variables using AD. Numerical example is optimized to show the reliability and effectiveness of the new algorithm.
본 논문은 위상최적화 기법을 이용하여 전방측면 부재를 최적화 한다. 전방측면 부재에 최적화를 진행하기 전에 사각단면 부재에 최적화를 진행한다. 목적함수는 1 차 좌굴 계수가 길이방향으로 최소화되도록 설정한다. 설계변수는 법선방향으로 질점의 이동이다. 사각단면부재의 반응표면법을 이용한 최적화 모델과 위상최적화 모델에 대해 충돌해석을 수행한다. 위상최적화 기법을 검증하기 위해 두 결과를 비교한다. 그 결과 위상최적화 기법을 충돌해석에 적용할 수 있다는 것을 확인하고 실제차량의 전방측면부재에 적용한다. 결과적으로 전방측면 부재는 최적화되고 내충격성이 향상한다.
현재는 도로조명의 경우 기존 메탈할라이드 램프 400W이하로 설치되어 있어 에너지절약형 조명으로 대체가 이루어지고 있으며, 무전극 램프는 터널조명과 고천정조명 적용분야를 타겟으로 더욱 활발한 교체가 이루어질 것으로 예상된다. 따라서 추가적으로 고효율, 고출력 무전극 램프 시스템 개발이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 고출력 무전극 램프의 설계 및 제작을 진행하여 가스종류 및 가스압에 따른 비교 분석, 아말감 종류에 따른 특성 분석 등을 통한 무전극 램프 최적화를 진행하였다. 현재 고출력 무전극 램프 방전관 및 페라이트코어에 맞는 가스압 300~350[mmHg] 사이로 최적화 하였다. 인듐(In) 아말감을 적용한 무전극 램프로 점등회로 매칭을 완료하여 250W(정격${\pm}10%$)로 정격소비전력으로 최적화를 완료하였다.
Choi, Jung-Yoo Chesaria;Choi, Cham Albert;Yeo, In-Sung Luke
Journal of Periodontal and Implant Science
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제48권4호
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pp.202-212
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2018
Purpose: Bone-to-implant contact (BIC) is difficult to measure on micro-computed tomography (CT) because of artifacts that hinder accurate differentiation of the bone and implant. This study presents an advanced algorithm for measuring BIC in micro-CT acquisitions using a spiral scanning technique, with improved differentiation of bone and implant materials. Methods: Five sandblasted, large-grit, acid-etched implants were used. Three implants were subjected to surface analysis, and 2 were inserted into a New Zealand white rabbit, with each tibia receiving 1 implant. The rabbit was sacrificed after 28 days. The en bloc specimens were subjected to spiral (SkyScan 1275, Bruker) and round (SkyScan 1172, SkyScan 1275) micro-CT scanning to evaluate differences in the images resulting from the different scanning techniques. The partial volume effect (PVE) was optimized as much as possible. BIC was measured with both round and spiral scanning on the SkyScan 1275, and the results were compared. Results: Compared with the round micro-CT scanning, the spiral scanning showed much clearer images. In addition, the PVE was optimized, which allowed accurate BIC measurements to be made. Round scanning on the SkyScan 1275 resulted in higher BIC measurements than spiral scanning on the same machine; however, the higher measurements on round scanning were confirmed to be false, and were found to be the result of artifacts in the void, rather than bone. Conclusions: The results of this study indicate that spiral scanning can reduce metal artifacts, thereby allowing clear differentiation of bone and implant. Moreover, the PVE, which is a factor that inevitably hinders accurate BIC measurements, was optimized through an advanced algorithm.
In this paper, we propose a new architecture of Genetic Algorithms(GAs)-based Self-Organizing Polynomial Neural Networks(SOPNN), discuss a comprehensive design methodology and carry out a series of numeric experiments. The conventional SOPNN is based on the extended Group Method of Data Handling(GMDH) method and utilized the polynomial order (viz. linear, quadratic, and modified quadratic) as well as the number of node inputs fixed (selected in advance by designer) at Polynomial Neurons (or nodes) located in each layer through a growth process of the network. Moreover it does not guarantee that the SOPNN generated through learning has the optimal network architecture. But the proposed GA-based SOPNN enable the architecture to be a structurally more optimized network, and to be much more flexible and preferable neural network than the conventional SOPNN. In order to generate the structurally optimized SOPNN, GA-based design procedure at each stage (layer) of SOPNN leads to the selection of preferred nodes (or PNs) with optimal parameters- such as the number of input variables, input variables, and the order of the polynomial-available within SOPNN. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. A detailed design procedure is discussed in detail. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented with using two time series data (gas furnace and NOx emission process data of gas turbine power plant). A comparative analysis shows that the proposed GA-based SOPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
본 논문에서는 ITU G.729 음성 복호화기와 듀얼 SOLA (Synchronized Overlap-Add)알고리듬을 통합한 최적의 음성 속도 변환시스템 (TSM)을 구현한다. 제안된 시스템은 ITU G.729 음성 복호화기를 통한 8 Khz 80 샘플/프레임 단위의 음성 신호를 입력으로 가정하여 듀얼 SOLA를 통해 사용자가 원하는 음성 속도에 맞추어 출력, 음성을 천천히 혹은 빠르게 최적화된 음성 품질로의 재생을 가능하게 한다. 특히 본 논문에서 제안된 듀얼 SOLA는 다양한 SOLA 파라미터에 대한 모의실험과 이론적 분석에 의거하여 ITU G.729 복호화기 음성 신호에 대한 최적화된 음성 재생 변환 기능을 제공하며, 입력 음성신호의 부가적인 인터폴레이션 (interpolation) 과정을 첨가하여 최대 2배 빠르기 혹은 2배 느리기의 극한 속도율에서도 우수한 성능의 통합 음성 속도 변환 시스템을 구현할 수 있다. 제안된 시스템은 다양한 입력 음성신호와 재생 속도에 대한 모의실험을 걸쳐 그 성능을 검증한다.
본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.
In this study, we introduce the design methodology of an optimized type-2 fuzzy cascade controller with the aid of hierarchical fair competition-based genetic algorithm(HFCGA) for ball & beam system. The ball & beam system consists of servo motor, beam and ball, and remains mutually connected in line in itself. The ball & beam system determines the position of ball through the control of a servo motor. Consequently the displacement change of the position of the moving ball and its ensuing change of the angle of the beam results in the change of the position angle of a servo motor. The type-2 fuzzy cascade controller scheme consists of the outer controller and the inner controller as two cascaded fuzzy controllers. In type-2 fuzzy logic controller(FLC) as the expanded type of type-1 fuzzy logic controller(FLC), we can effectively improve the control characteristic by using the footprint of uncertainty(FOU) of membership function. The control parameters(scaling factors) of each fuzzy controller using HFCGA which is a kind of parallel genetic algorithms(PGAs). HFCGA helps alleviate the premature convergence being generated in conventional genetic algorithms(GAs). We estimated controller characteristic parameters of optimized type-2 fuzzy cascade controller applied ball & beam system such as maximum overshoot, delay time, rise time, settling time and steady-state error. For a detailed comparative analysis from the viewpoint of the performance results and the design methodology, the proposed method for the ball & beam system which is realized by the fuzzy cascade controller based on HFCGA, is presented in comparison with the conventional PD cascade controller based on serial genetic algorithms.
A reproducible transformation system via optimized regeneration media for Korean rice cultivars was established using Agrobacterium tumefeciens LBA4404 (pSBM-PPGN; gusA and bar). Although japonica rice genotypes were easier to produce transgenic plants compared to Tongil type cultivars, transformation efficiencies were not always correlated with regeneration efficiencies of non-transgenic callus on the control medium. Regeneration efficiencies of Donganbyeo, Ilmibyeo, and Manchubyeo were over 50% in non-transgenic control, however, transformation efficiencies were significantly low when only sucrose was added to the media as a carbon source. However, the medium, MSRK5SS-Pr (or MSRK5SM-Pr), that contains $5\textrm{mgL}^{-1}$ kinetin, $0.5\textrm{mgL}^{-1}$ NAA, 2 % sucrose (or maltose), 3% sorbitol, and $500\textrm{mgL}^{-1}$ proline, was the most efficient not only for regeneration of non-transgenic callus but also for regeneration of transgenic callus in the presence of L-phosphinotricin (PPT). Average transformation efficiencies of 16 Korean rice cultivars were significantly enhanced by using the optimized medium from 1.5% to 5.8% in independent callus lines and from 2.9% to 19.4% in tromsgenic plants obained. Approximately 98.9% (876 out of 885) transgenic plants obtained on optimized media showed basta resistance. Stable integration, inheritance and expression of gusA and bar genes were continued by GUS assay and PCR and Southern analysis of the bar gene. With Pst1 digestion of genomic DNA of transgenic plants, one to five copies of T-DNA segment were observed; however, 76% (19 out of 25 transgenic plants) has low copy number of T-DNA. The transformants obtained from one callus line showed the same copy numbers with the same fractionized band patterns.
이동 IP 망에서 이동 IP의 삼각 라우팅 문제를 해결한 최적경로 IP 라우팅 기법은 이동 IPv6망에서의 이동성을 지원하는 기본 동작으로 되어있다. 본 논문에서는 이동 IP망의 최적 경로 기법을 ATM망에서의 NHRP를 이용한 단거리 터널설정 기법을 적용하여 그 성능을 평가하였다. 종단간 패킷 전달지연 시간 측면에서 기존 IP 라우팅 기법과 최적경로에서의 단거리 터널링 기법을 상호 비교하기 위하여 수학적 분석 및 모의실험을 수행하였다. 최적 경로의 단거리 터널링 기법은 기존 IP 라우팅 방식보다 초기 데이터의 경우 종단간 전달 지연시간이 클 수 있으나 이후 패킷부터는 종단간 데이터 전달 지연시간이 대폭 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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