Metaheuristic algorithms in general make use of uniform random numbers in their search for optimum designs. Levy Flight (LF) is a random walk consisting of a series of consecutive random steps. The use of LF instead of uniform random numbers improves the performance of metaheuristic algorithms. In this study, three discrete optimum design algorithms are developed for steel skeletal structures each of which is based on one of the recent metaheuristic algorithms. These are biogeography-based optimization (BBO), brain storm optimization (BSO), and artificial bee colony optimization (ABC) algorithms. The optimum design problem of steel skeletal structures is formulated considering LRFD-AISC code provisions and W-sections for frames members and pipe sections for truss members are selected from available section lists. The minimum weight of steel structures is taken as the objective function. The number of steel skeletal structures is designed by using the algorithms developed and effect of LF is investigated. It is noticed that use of LF results in up to 14% lighter optimum structures.
본 논문에서는 대규모 베이지안 망 구조 학습을 위해 제안되었던 R-CORE 방법의 탐색 공간의 크기에 대한 개략적인 분석과 실제 문제에 적용하였을 경우의 효과에 대한 실험적 결과를 제시한다. R-CORE 방법은 베이지안 망 구조 학습의 탐색 공간을 축소하기 위해 제안된 확률변수들의 재귀적 군집화와 오더 제한 방법이다. 알려진 벤치마크 베이지안 망을 이용한 분석을 통해, 제안되었던 R-CORE 방법이 worst case에는 기존의 방법과 유사한 탐색 공간을 가지나 평균적으로 기존방법보다 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려한다는 것을 보인다. 또한 평균적으로 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려하는 결과, 구조 탐색에서 기존 방법에 비해 상대적으로 적은 overfitting이 일어남을 실험적으로 보인다.
여러 응용 분야에서 서버의 도움 없이 리더는 태그들의 그룹에 특정 태그가 존재하는지를 알 필요가 있다. 이것을 서버 없는 RFID 태그 검색(serverless RFID tag searching)이라 한다. 이를 위해 몇 개의 프로토콜이 제시되었다. 하지만 이들 프로토콜들은 한 번에 하나의 태그를 검색하는 단일 태그 검색 프로토콜이다. 본 논문에서는 해시함수와 난수 발생기에 기반하여 한 번에 여러 개의 태그를 검색할 수 있는 다중 태그 검색 프로토콜을 제안한다. 이를 위해, S3PR 프로토콜[1]의 문제점으로 지적된 통신 오류에 의한 시드의 동기화 문제를 해결하는 프로토콜을 제안하고, 이를 기반으로 통신량을 줄일 수 있는 다중 태그 검색 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 추적공격, 위장공격, 재생공격 및 서비스 거부 공격에 안전하다. 이 연구는 다중 태그 검색 프로토콜 개발의 기초가 될 것이다.
Objectives: This study was conducted to determine, by reviewing the literature, whether treatment of Helicobacter pylori infection in patients with non-ulcer dyspepsia affects symptoms. Methods: We retrieved the literature using MEDLINE search, with nonulcer dyspepsia and Hericobacter pylori and treatment as key words, which were reported from 1984 to 1998, and manual literature search. The criteria for inclusion was as follows; 1) The paper should have confirmed nonulcer dyspepsia as case definition. 2) The paper should have peformed a randomized, blind trial. 3) Confirmation of Helicobacter pylori eradication should be done 4 weeks after treatment. 4) studies with no information on measurement of symptoms after treatment were not accepted. The percentage of patients with symptom improvement after eradication therapy for Helicobacter pylori infection was calculated. Cumulative odds ratio was compared by fixed effect model and random effect model as sensitivity and funnel plot was used to evaluate publication bias. Results: The overall effect size of symptom improvement was calculated by cumulative odds ratio. Cumulative odds ratio of random effect model was 4.16(95% CI: 1.55-11.19). Before integrating each effect sizes into common effect size, the homogeneity test was conducted and random effect model was selected(Cochran's Q=41.08 (d.f=10, p<0.001)). The heterogeneity across studies was evaluated and the different methodological aspects of studies led to differences between study results Conclusions: The results suggest that the eradication of Helicobacter pylori in patients with non-ulcer dyspepsia results more symptom improvement. In studios that shows the opposite results there are methodological aspects explaining the heterogeneity.
직경 2.5 ㎛ 이하인 초미세먼지는 급격한 도시화와 인구 증가로 인해 대도시에서 많이 발생하며, 유아 및 청소년기는 성인에 비해 초미세먼지에 취약하고 만성 질환으로 이어질 가능성이 높다. 특히 대부분의 청소년들은 학교에서 가장 많은 시간을 보내고 있으며, 다양한 이유에 의해 실외에서 발생한 초미세먼지가 실내로 유입된다. 본 연구는 외부 요인에 의해 발생하는 학교 초미세먼지를 예측하고 학교별 초미세먼지 범주화를 수행하였다. 10-fold cross validation과 grid-search method를 적용한 random forest (RF) 모델에 화학과 기상 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD)를 입력 자료로 하여 학교 초미세먼지를 예측하고 정확도 평가를 위해 4가지 통계 지표를 이용하였다. 학교 미세먼지 범주화를 위해 6가지 유형을 가진 느슨한 기준과 엄격한 기준을 정의하였으며, 범주화 결과 느슨한 기준의 경우 유형 2와 3에, 엄격한 기준의 경우 유형 3과 4에 가장 많은 학교가 포함되었다.
This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.
This paper presents an application of parallel hybrid Genetic Algorithm-Tabu Search (GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a recokiguration in distribution system. In parallel hybrid CA-TS, after CA operations, stings which are not emerged in the past population are selected in the reproduction procedure. After reproduction operation, if there are many strings which are in the past population, we add new random strings into the population, if there's no improvement for the predetermined iteration, local search procedure is executed by TS for the strings with high fitness function value. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on a distribution system in the reference paper.
This paper presents an application of parallel hybrid Genetic Algorithm-Tabu Search (GA-TS) algorithm to search an optimal solution of a service restoration in distribution system. In parallel hybrid GA-TS, after GA operations, strings which are not emerged in the past population are selected in the reproduction procedure. After reproduction operation, if there are many strings which are in the past population, we add new random strings into the population. If there's no improvement for the predetermined iteration, local search procedure is executed by f for the strings with high fitness function value. To show the usefulness of the proposed method, developed algorithm has been tested and compared on a practical distribution system in Korea.
Purpose: The distribution of goods and the flow of information, determined by consumer behavior toward online shopping, is drastically popular worldwide. This study examines some factors such as brand trust, online sales promotion, consumer personality, delivery service, quality assurance, information search, and online consumer satisfaction influence online shopping behavior. Research design, data, and methodology: A constructed questionnaire in an online survey was conducted with 241 random cluster respondents in the greater Jakarta Area. Structure equation model was utilized to analyze and verify all the data. Results: Research finding indicates online sales promotion, delivery service, quality assurance, and online consumer satisfaction positively influence information search. Meanwhile, brand trust, quality assurance, and information search positively influence online shopping behavior. However, the result illustrates that consumer personality negatively influences both information search and online shopping behavior. Conclusions: To influence online shopping behavior, the most important factors that need to be considered by marketplaces are quality assurance. It positively motivates Indonesia's citizens to collect information and make unplanned purchases. The study finding can be a reference for brands to maintain and build outstanding product quality, an informational website, and an excellent marketing strategy so that customers can meet their expectations. Besides, it also broadens both companies' and individuals' knowledge about the digital revolution on consumer behavior.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.843-859
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2024
The university course scheduling problem (UCSP) aims at optimally arranging courses to corresponding rooms, faculties, students, and timeslots with constraints. Previously, the university staff solved this thorny problem by hand, which is very time-consuming and makes it easy to fall into chaos. Even some meta-heuristic algorithms are proposed to solve UCSP automatically, while most only utilize one single algorithm, so the scheduling results still need improvement. Besides, they lack an in-depth analysis of the inner algorithms. Therefore, this paper presents a novel and practical approach based on Tabu search and simulated annealing algorithms for solving USCP. Firstly, the initial solution of the UCSP instance is generated by one construction heuristic algorithm, the first fit algorithm. Secondly, we defined one union move selector to control the moves and provide diverse solutions from initial solutions, consisting of two changing move selectors. Thirdly, Tabu search and simulated annealing (SA) are combined to filter out unacceptable moves in a parallel mode. Then, the acceptable moves are selected by one adaptive decision algorithm, which is used as the next step to construct the final solving path. Benefits from the excellent design of the union move selector, parallel tabu search and SA, and adaptive decision algorithm, the proposed method could effectively solve UCSP since it fully uses Tabu and SA. We designed and tested the proposed algorithm in one real-world (PKNU-UCSP) and ten random UCSP instances. The experimental results confirmed its effectiveness. Besides, the in-depth analysis confirmed each component's effectiveness for solving UCSP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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