본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.
Lately, besides promoting the biodiversity of the natural ecosystems, there is a demand for climate change mitigation features that will reduce greenhouse gases and prevent disasters that will bring damages such as torrential rains. However, there was not a lot of discussion on the soils that are key in these features. Therefore, this paper proposes a network (Gold Network) as an alternative that will solve the problem that was filed earlier by figuring out how to compose the soil environment. First, in order to maximize the ecological status and value of the soil, a soil network can be proposed through the vertical and horizontal connections of the fragmented soil. Second, there is a need to understand and research the organic system of the ecosystems as well as the complex perspective of the ecosystem services, not only the fragmentary perspectives of the soil remediation, planting improvements or the other existing elements. Third, there is a need to apply the integrated perspective of the Landscape Ecology, Ecological Engineering and Restoration Ecology for the connectivity of the soil (network) due to it being in the execution of the soil network. If a soil network was to be built, a fundamental ecological network would be realized to not only promote biodiversity but also to prepare effective adaptation to climate change.
복잡계 이론을 기반으로 볼 때 도시는 최초발생 조건과 달라진 상황에서 진화와 적합성을 통해서 진화한 역동적인 체계로 이해되어야 한다. 따라서 도시민들의 적극적인 활동을 도시 계획 과정에서 의사 결정 프로세스에 반드시 포함시켜야 한다. 본 연구에서는 도시민들의 요구에 부응하는 것이 도시설계 과정의 중요한 요소로 영향을 준다는 것을 제시하고자 한다. 본 연구의 의미는 빅데이터를 활용하여 도시민들의 현재의 사회현상을 이해하는데 도움을 줄 수 있으며 특히 지금까지는 전통적인 서베이 방식에서는 없었던 시민의 잠재적인 니즈를 빅데이터를 활용하여 규명하고자 하였다. 도시계획 수립 분야에서 빅데이터는 보다 개선된 결과를 얻고 생산성을 높이기 위한 수단으로, 향후 효율적인 활용을 통해 시민의 수요를 보다 세밀하게 파악하고 국민의 편의를 향상시킬 수 있는 역할 분담적 관계 및 보완적 장치로써의 역할을 기대해 본다.
Painting style has mostly affected the creativity of fashion design. The formative of shape and color shown in each painting has close relationship with fashion design. With use of ideas of artists, the fashion designers have made clothes having novel and creative designs. Since the society becomes more diverse and complex and the men's life style has been changed, the contemporary man expresses himself by fashion and he needs the fashion having emotionality and individuality. In accordance with the contemporary customer's needs seeking for the individuality of his own, the development of much more originative and differentiated cloth design by adapting arts to fashion designs is needed. In this study, therefore, the paintings of Paul Klee, who is the representative contemporary artist, have been used as man's dress shirts and jean pants. The paintings have been printed by CAD system. As a result of the adaptation of Paul Klee's painting to men's dress shirts and jean pants, a modern and creative design is developed. And also a new and differentiated design is achieved freely with use of the CAD system by changing the design, textile, and color ways.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.158-163
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1998
This paper is our first attempt to construct a information processing system such as the living creatures' brain based on artificial life technique. In this paper, we propose a method of constructing neural networks using bio-inspired emergent and evolutionary concept, Ontogeny of living things is realized by cellular automata model and Phylogeny that is living things adaptation ability themselves to given environment, are realized by evolutionary algorithms. Proposing evolving cellular automata neural systems are calledin a word ECANS. A basic component of ECANS is 'cell' which is modeled on chaotic neuron with complex characteristics, In our system, the states of cell are classified into eight by method of connection neighborhood cells. When a problem is given, ECANS adapt itself to the problem by evolutionary method. For fixed cells transition rule, the structure of neural network is adapted by change of initial cell' arrangement. This initial cell is to become a network b developmental process. The effectiveness and the capability of proposed scheme are verified by applying it to pattern classification and robot control problem.
The performance of MODEL-BASED controller is influenced by model parameter errors and velocity measurement errors. To reduce this errors, Control methods by parameter adaptation and velocity estimation are studied. But because these controller has complex construction and need much computation time, the implementation of single processor system is difficult. This paper proposes a control scheme which combines an adaptive control law with a sliding observer using transputer network.
When viewing images, the relative luminance of the surround has a profound impact on the apparent contrast of the image. The dark surround causes the image elements to appear lighter than those viewed in an illuminated surround. For this reason, it is worthwhile to briefly review the general results of brightness sealing under a various viewing condition. Two of the most often cited parers on the topic of brightness scaling are Stevens-stevens and Bartleson-Breneman's function. There are, however, significant differences between the perceptual functions for simple-field and complex-field viewing. In this paper, we research the relationship between Steven's power law and Bartleson-Breneman's function. We present an appropriate brightness perception function due to TV system viewing conditions. Highlight luminance peak and absolute brightness threshold value in various adaptation levels are obtained from the proposed brightness function . Also, the luminance value of black level to produce the same contrast ratio with variety of display highlight luminance peak is obtained from the proposed brightness function.
In the process industries control & organization consist of interconnections on different levels. The process controls that run these industries are a collection of well-defined functions in the form of standard modules interconnected by a communication network. Real-Time(throughput, response time), operator communication, flexibility, back-up and recovery needs have distribute organization of both system hardware and software. Multi-level systems are aften advocated for controlling complex systems, such as, electric, water, oil, gas plants. In practice, these systems encompass computers and person with their various communication requirements and limitations. Hence, Careful mutual adaptation of computer communications and organizational structure is necessary. This paper concentrates on these interactions between process control and organization on the basis of industrial case studies.
In this paper, we proposed effective modeling method to nonlinear complex system. Fuzzy Neural Network(FNN) was used as basic model. FNN was fused of Fuzzy Inference which has linguistic property and Neural Network which has learning ability and high tolerence level. This paper, we used FNN which was proposed by Yamakawa. The FNN used Simple Inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. This structure has better property than other structure at learning speed and convergence ability. But it has difficulty at definition of membership function. We used Hard c-Mean method to overcome this difficulty. To evaluate proposed method. We applied the proposed method to waste water treatment process. We obtained better performance than conventional model.
Because the nonlinear and time-varying characteristics of continuously variable transmission (CVT) systems driven by means of a six-phase copper rotor induction motor (CRIM) are unconscious, the control performance obtained for classical linear controllers is disappointing, when compared to more complex, nonlinear control methods. A blend modified recurrent Gegenbauer orthogonal polynomial neural network (OPNN) control system which has the online learning capability to come back to a nonlinear time-varying system, was complied to overcome difficulty in the design of a linear controller for six-phase CRIM driving CVT systems with lumped nonlinear load disturbances. The blend modified recurrent Gegenbauer OPNN control system can carry out examiner control, modified recurrent Gegenbauer OPNN control, and reimbursed control. Additionally, the adaptation law of the online parameters in the modified recurrent Gegenbauer OPNN is established on the Lyapunov stability theorem. The use of an amended artificial bee colony (ABC) optimization technique brought about two optimal learning rates for the parameters, which helped reform convergence. Finally, a comparison of the experimental results of the present study with those of previous studies demonstrates the high control performance of the proposed control scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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