한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.899-902
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1993
A neural model predictive control strategy combining a neural network for plant identification and a nonlinear programming algorithm for solving nonlinear control problems is proposed. A constrained nonlinear optimization approach using successive quadratic programming combined with neural identification network is used to generate the optimum control law for complex continuous chemical reactor systems that have inherent nonlinear dynamics. The neural model predictive controller (MNPC) shows good performances and robustness. To whom all correspondence should be addressed.
프로그래밍 교육은 고등사고력을 향상시켜, 문제해결력을 높이는 데 기여하는 것으로 보고되고 있다. 많은 연구들에서 프로그래밍 교육의 필요성을 언급하면서, 성별에 따른 근본적인 차이를 지적하였다. 본 연구는 프로그래밍 교육에서 여학생들이 낮은 관심과 성취도를 보이는 것에 대한 원인을 알아보기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해, 프로그래밍 수업을 진행하고 있는 특성화 고등학교 학생 133명을 연구 대상으로 하였다. 연구 결과, 여학생은 개별 프로젝트 진행을 선호하였고, 보다 체계적인 방법으로 문제를 해결하는 경향을 나타내었다. 또한 상관분석 결과, 여학생들은 프로그래밍 실력이 높을수록 다양한 문제해결 과정을 나타내었다. 본 연구는 프로그래밍 학습에서 효과를 거두기위해서 성별에 따라 다른 학습 방법을 제안하고 있다는 데 의의를 찾을 수 있다.
최근 프로그래밍 교육의 중요성이 국내외에서 나타나고 있다. 그리고 다양한 교육용 프로그래밍 도구가 나타나면서 프로그래밍 도구 선택을 위한 일정한 기준이 필요하게 되었다. 이에 이 연구에서는 초보 프로그래머와 초중등 학생들을 위한 교육용 프로그래밍 언어의 선택 기준을 개발하고 그 타당성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 우리는 선행연구와 전문가 검토를 통해 4개 영역의 28개 항목으로 구성된 교육용 프로그래밍 언어의 선택 기준을 수립하였다. 그리고 수립된 선택 기준에 대한 타당성 검증을 위해 20명의 델파이 전문가 패널을 선정하여 델파이 조사, 분석을 하였다. 수행 결과, 개발된 기준의 4개 영역은 컴퓨터과학과의 연계성, 프로그래밍 언어의 용이성, 개발 환경의 유용성, 외부 환경 지원의 편리성 등이다. 그리고 델파이 조사를 통해 타당성 기준을 충족시키지 못한 9개 항목은 삭제하고 최종적으로 확정된 선택 기준은 19개 항목이다.
병렬 프로그래밍은 프로세스간의 통신과 동기화 문제, 병렬 시스템의 구성 형태등을 고려해야 하기 때문에 순차 프로그래밍에 ? 많은 노력을 필요로 한다. 효율적인 병렬 프로그램을 작성하기 위해서는 사용자와 컴파일러간의 상호 지원이 이루어져야 한다. 이러한 관점에서 본 연구는 선행 연구로써 병렬 객체지향 표기언어 POOSL을 개발하였다. 그러나, 사용자 입장에서 볼 때 병렬 프로그램을 작성하기 위해 POOSL의 문법 구조를 염두에 두고 텍스트 중심의 프로그램을 작성한다면 여전히 부담스러운 작업이 될 것이다. 사용자에게 보다 편리함을 제공하기 위해서는 텍스트보다는 시각적인 프로그래밍 환경이 더욱 효율적이고 바람직할 것이다. 따라서, 본 논문에서는 POOSL을 기초로 하여 사용자가 좀더 쉽고, 편리하게 병렬 프로그래밍 할 수 있는 시각 환경으로써 VEPO(Visual Environment for Parallel Object-Oriented Programing)를 제안하고 있다. 본 논문의 목적은 사용자가 병렬 프로그램을 작성하는데 있어 문제에 내재된 병렬성을 객체지향 개념에 입각하여 시각적으로 자연스럽게 표현하도록 하고, 병렬 프로그램 개발에 관련된 과정들을 하나의 환경을 통합시킴으로써 편리한 프로그램 환경을 제공하는 것이다. 본 연구에서 제안하고 있는 VEPO는 병렬 프로그램을 개발하는데 필요한 기본적인 단계들로써 프로그램 기술 단계, 실행 단계, 실행 과정의 시각화등을 지원하고 있으며, 시각 프로그래밍의 장점을 충분히 살릴 수 있도록 여러 개념들이 지원되고 있다. 특히, 병렬 프로그램에서 복잡하고 까다로운 통신과 동기화에 관련된 코드 등은 번역 과정에서 여러 개념들이 생성되도록, 함으로써 사용자로 하여금 병렬 프로그램을 작성하는데 따르는 부담감을 줄 일 수 있도록 한다. 본 시스템은 PC를 호스트로 연결한 트랜스퓨터들로 구성된 병렬 컴퓨터 MC-3에서 구현되었다. VEPO 그래픽 사용자 인터페이스는 Visual C++로 구현되었고, VEPO에서 작성된 시각 프로그램은 Inmos C 코드로 번역되어 MC-3에서 수행된다.
This paper presents the two-step strategy method of performing optimal scheduling of paper mill processes using MINLP (Mixed-Integer Non-Linear Programming) considering the trim loss problem in sheet cutting processes. The mathematical model for a sheet cutting process in the form of MINLP is developed in this study, and minimizing total cost is performed considering the cost of raw paper roll, :hanging cutting patterns, storage of over-product and recycling/burning trim. The paper has been used to deliver and conserve information for a long time, and it is needed to have various sizes and weights ...
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1346-1349
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1993
In this paper, we describe the use of certain optimization techniques, principally dynamic programming and high level computational methods, to enhance the capabilities of a fuzzy adaptive neural network controller which we had developed for on-line control and adaption on complex nonlinear processes. Potential applications to an array of processes from diverse fields are discussed.
The objective of this study is to investigate the possibility of chemical process synthesis purely based on mathematical programming when given an objective, feed conditions, product specifications, and model equations for available process units. A method based on a state space approach is proposed, and applied to an example problem with a reactor, a heat exchanger, and a separator. The results indicate that a computer can automatically synthesize an optimal process without any heuristics or expertise in process design provided that global optimization techniques are improved to be suitable for large problems.
This paper presents a new vertex selection scheme for shape approximation. In the proposed method, final vertex points are determined by "two-step procedure". In the first step, initial vertices are simply selected on the contour, which constitute a subset of the original contour, using conventional methods such as an iterated refinement method (IRM) or a progressive vertex selection (PVS) method In the second step, a vertex adjustment Process is incorporated to generate final vertices which are no more confined to the contour and optimal in the view of the given distortion measure. For the optimality of the final vertices, the dynamic programming (DP)-based solution for the adjustment of vertices is proposed. There are two main contributions of this work First, we show that DP can be successfully applied to vertex adjustment. Second, by using DP, the global optimality in the vertex selection can be achieved without iterative processes. Experimental results are presented to show the superiority of our method over the traditional methods.
This study suggests a general paradigm enhancing genetic mutability. Mutability among heterogeneous members in a genetic population has been a major problem in application of genetic programming to diverse business problems. This suggested paradigm is implemented to developing new methods from existing methods. Within the evolutionary approach taken to designing new methods, a general representation scheme of the genetic programming framework, called a kernel, is introduced. The kernel is derived from the literature of algorithms and heuristics for combinatorial optimization problems. The commonality and differences among these methods have been identified and again combined by following the genetic inheritance merging them. The kernel was tested for selected methods in combinatorial optimization. It not only duplicates the methods in the literature, it also confirms that each of the possible solutions from the genetic mutation is in a valid form, a running program. This evolutionary method suggests diverse hybrid methods in the form of complete programs through evolutionary processes. It finally summarizes its findings from genetic simulation with insight.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.448-453
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2008
This study describes design and development techniques of estimation models for process modeling. One case study is undertaken to design a model using standard gas furnace data. Neural networks (NN) and genetic programming (GP) are each employed to model the crucial relationships between input factors and output responses. In the case study, two models were generated by using 70% training data and evaluated by using 30% testing data for genetic programming and neural network modeling. The model performance was compared by using RMSE values, which were calculated based on the model outputs. The average RMSE for training and testing were 0.8925 (training) and 0.9951 (testing) for the NN model, and 0.707227 (training) and 0.673150 (testing) for the GP model, respectively. As concern the results, the NN model has a strong advantage in model training (using the all data for training), and the GP model appears to have an advantage in model testing (using the separated data for training and testing). The performance reproducibility of the GP model is good, so this approach appears suitable for modeling physical fabrication processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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