• 한국도로학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.59-64
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• 2018

PURPOSES : We propose a parameter-setting-free harmony-search (PSF-HS) algorithm to determine the individual sound power levels of noise sources in the cases of industrial or road noise environment. METHODS :In terms of using methods, we use PSF-HS algorithm because the optimization parameters cannot be fixed through finding the global minimum. RESULTS:We found that the main advantage of the PSF-HS heuristic algorithm is its ability to find the best global solution of individual sound power levels through a nonlinear complex function, even though the parameters of the original harmony-search (HS) algorithm are not fixed. In an industrial and road environment, high noise exposure is harmful, and can cause nonauditory effects that endanger worker and passenger safety. This study proposes the PSF-HS algorithm for determining the PWL of an individual machine (or vehicle), which is a useful technique for industrial (or road) engineers to identify the dominant noise source in the workplace (or road field testing case). CONCLUSIONS : This study focuses on providing an efficient method to determine sound power levels (PWLs) and the dominant noise source while multiple machines (or vehicles) are operating, for comparison with the results of previous research. This paper can extend the state-of-the-art in a heuristic search algorithm to determine the individual PWLs of machines as well as loud machines (or vehicles), based on the parameter-setting-free harmony-search (PSF-HS) algorithm. This algorithm can be applied into determining the dominant noise sources of several vehicles in the cases of road cross sections and congested housing complex.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2017

Convolutional Neural Network(CNN)는 특징 추출과 분류의 두 단계로 나눌 수 있다. 그 중 특징 추출 단계의 커널의 크기, 채널의 수, stride 등의 hyperparameter는 CNN의 구조를 결정할 뿐만 아니라 특징을 추출하는 데에도 영향을 주기 때문에 CNN의 전체적인 성능에도 영향을 준다. 본 논문에서는 Parameter-Setting-Free Harmony Search(PSF-HS) 알고리즘을 이용하여 CNN의 특징 추출 단계에서의 hyperparameter를 최적화 하는 방법을 제안하였다. CNN의 전체 구조를 설정한 뒤 hyperparameter를 변수로 설정하였고 PSF-HS 알고리즘을 적용하여 hyperparameter를 최적화 하였다. 시뮬레이션은 MATLAB을 이용하여 진행하였고 CNN은 mnist 데이터를 이용하여 학습과 테스트를 했다. 총 500번 동안 변수를 업데이트했고 제안하는 방법을 이용하여 구한 CNN 구조 중 가장 높은 정확도를 가지는 구조는 99.28%의 정확도로 mnist 데이터를 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.209-209
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• 2015

상수도 관망은 대표적인 사회기반시설로 수원으로부터 수용가에 이르기까지 안정적으로 유량을 공급하는 것을 목표로 한다. 상수도 관망의 최적설계는 요구되는 절점의 수압, 관로의 유속 등 수리학적 제약조건을 만족시키는 범위 안에서 비용을 최소화하는 설계안을 얻어내는 것을 목표로 시작하였다. 하지만 비용만을 고려한 과거의 상수도 관망 최적설계는 미래의 불확실한 조건에 매우 취약하고, 사용자의 다양한 요구를 충족시키지 못한다. 이 때문에 현대의 상수도 관망의 설계시 다양한 설계인자의 고려와 함께 효율적인 최적설계기법 적용의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 상수도 관망 최적설계에 다양한 설계인자를 동시에 고려하기 위해 다목적 최적 설계기법인 Multi-objective Harmony Search 알고리즘을 적용하였다. 또한 다목적 최적설계의 효율성 증대를 위하여 매개변수 자동보정 기법 중 하나인 Parameter-Setting-Free (PSF) 기법(Geem and Sim, 2010)을 사용하였다. PSF 기법은 최적화 알고리즘의 매개변수 설정의 번거로움을 없애고, 반복수행을 통한 해 탐색이 진행됨에 따라 가장 효율적으로 작용하는 매개변수를 자동으로 설정하여 탐색효율을 강화하도록 고안된 기법이다. 본 연구에서는 제안된 기법을 실제 상수도관망의 최적설계에 적용하였고 그 결과를 분석하였다. 그 결과 제안된 기법을 통해 관망의 비용을 포함한 다양한 설계인자를 동시에 만족시키는 최적설계안을 효과적으로 도출 할 수 있었으며, 매개변수 자동보정 기법의 적용을 통해 해 탐색의 효율성과 편의성을 향상시킬 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권1호
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• pp.1-18
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• 2024

The present study conducts a thorough analysis of thermal vibrations in functionally graded porous nanocomposite beams within a thermal setting. Investigating the temperature-dependent material properties of these beams, which continuously vary across their thickness in accordance with a power-law function, a finite element approach is developed. This approach utilizes a nonlocal strain gradient theory and accounts for a linear temperature rise. The analysis employs four different patterns of porosity distribution to characterize the functionally graded porous materials. A novel two-variable shear deformation beam nonlocal strain gradient theory, based on trigonometric functions, is introduced to examine the combined effects of nonlocal stress and strain gradient on these beams. The derived governing equations are solved through a 3-nodes beam element. A comprehensive parametric study delves into the influence of structural parameters, such as thicknessratio, beam length, nonlocal scale parameter, and strain gradient parameter. Furthermore, the study explores the impact of thermal effects, porosity distribution forms, and material distribution profiles on the free vibration of temperature-dependent FG nanobeams. The results reveal the substantial influence of these effects on the vibration behavior of functionally graded nanobeams under thermal conditions. This research presents a finite element approach to examine the thermo-mechanical behavior of nonlocal temperature-dependent FG nanobeams, filling the gap where analytical results are unavailable.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권1호
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• pp.109-114
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• 2012

In this paper, we utilize training strategy of hidden Markov model (HMM) to use in versatile issues such as classification of time-series sequential data such as electric transient disturbance problem in power system. For this, an automatic means of optimizing HMMs would be highly desirable, but it raises important issues: model interpretation and complexity control. With this in mind, we explore the possibility of using genetic algorithm (GA) and harmony search (HS) algorithm for optimizing the HMM. GA is flexible to allow incorporating other methods, such as Baum-Welch, within their cycle. Furthermore, operators that alter the structure of HMMs can be designed to simple structures. HS algorithm with parameter-setting free technique is proper for optimizing the parameters of HMM. HS algorithm is flexible so as to allow the elimination of requiring tedious parameter assigning efforts. In this paper, a sequential data analysis simulation is illustrated, and the optimized-HMMs are evaluated. The optimized HMM was capable of classifying a sequential data set for testing compared with the normal HMM.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제24권3호
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• pp.123-131
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• 2020

Purpose: Joint label fusion (JLF) is a popular multi-atlas-based segmentation algorithm, which compensates for dependent errors that may exist between atlases. However, in order to get good segmentation results, it is very important to set the several free parameters of the algorithm to optimal values. In this study, we first investigate the feasibility of a JLF algorithm for prostate segmentation in MR images, and then suggest the optimal set of parameters for the automatic prostate segmentation by validating the results of each parameter combination. Materials and Methods: We acquired T2-weighted prostate MR images from 20 normal heathy volunteers and did a series of cross validations for every set of parameters of JLF. In each case, the atlases were rigidly registered for the target image. Then, we calculated their voting weights for label fusion from each combination of JLF's parameters (r_pxy, r_pz, r_sxy, r_sz, β). We evaluated the segmentation performances by five validation metrics of the Prostate MR Image Segmentation challenge. Results: As the number of voxels participating in the voting weight calculation and the number of referenced atlases is increased, the overall segmentation performance is gradually improved. The JLF algorithm showed the best results for dice similarity coefficient, 0.8495 ± 0.0392; relative volume difference, 15.2353 ± 17.2350; absolute relative volume difference, 18.8710 ± 13.1546; 95% Hausdorff distance, 7.2366 ± 1.8502; and average boundary distance, 2.2107 ± 0.4972; in parameters of r_pxy = 10, r_pz = 1, r_sxy = 3, r_sz = 1, and β = 3. Conclusion: The evaluated results showed the feasibility of the JLF algorithm for automatic segmentation of prostate MRI. This empirical analysis of segmentation results by label fusion allows for the appropriate setting of parameters.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.369-377
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• 2008

허프 변환(Hough transform)은 영상에서 몇 개의 파라미터로 표현되는 기하학적 요소 추출을 위해 널리 사용되고 있는 방법 중 하나이다. 하지만 허프 변환은 영상의 한 픽셀이 허프 공간(Hough space)의 한 방정식에 대응되는 일대다 특성으로 인해 잡음에 민감한 특성을 갖는다. 이러한 잡음 민감성은 검출되는 직선의 개수뿐만이 아니라 검출된 직선의 품질에도 영향을 미칠 수 있다. 즉, 실제 직선에서 벗어난 직선이 검출되거나 하나의 실제 직선에 대해 여러 개의 직선이 검출되는 등의 직선 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 직선 왜곡은 잡음 이외에도 허프 공간의 설정, 특히 각 해상도의 설정에 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 허프 변환에서 발생하는 이러한 직선 왜곡을 분석하고, 잡음 민감성을 줄이기 위해 제안된 경계선 강도 허프 변환(Edge Strength Hough Transform, ESHT)에서 이러한 왜곡이 적게 발생함을 보인다. 하지만 허프 공간의 크기는 허프 변환 이전에 정해지므로, 정해진 허프 공간에 대해 왜곡의 발생이 최소가 되도록 하는 방법을 제시한다. 또한 경계선 강도 허프 변환의 경계선 확장과 강도 설정 과정을 통해 경계선 강도 허프 변환에서만 발생할 수 있는 직선 왜곡을 분석하고 이를 해결하는 방법을 제시한다. 실험 결과에서는 제시한 방법이 직선의 왜곡이 감소하는 것을 확인하였다.