• 제목/요약/키워드: chaotic

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스트링 B-트리를 이용한 게놈 서열 분석 시스템 (An Analysis System for Whole Genomic Sequence Using String B-Tree)

  • 최정현;조환규
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제8A권4호
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    • pp.509-516
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    • 2001
  • 생명 과학의 발전과 많은 게놈(genome) 프로젝트의 결과로 여러 종의 게놈 서열이 밝혀지고 있다. 생물체의 서열을 분석하는 방법은 전역정렬(global alignment), 지역정렬(local alignment) 등 여러 가지 방법이 있는데, 그 중 하나가 k-mer 분석이다. k-mer는 유전자의 염기 서열내의 길이가 k인 연속된 염기 서열로서 k-mer 분석은 염기서열이 가진 k-mer들의 빈도 분포나 대칭성 등을 탐색하는 것이다. 그런데 게놈의 염기 서열은 대용량 텍스트이고 k가 클 때 기존의 온메모리 알고리즘으로는 처리가 불가능하므로 효율적인 자료구조와 알고리즘이 필요하다. 스트링 B-트리는 패턴 일치(pattern matching)에 적합하고 외부 메모리를 지원하는 좋은 자료구조이다. 본 논문에서는 스트링 B-트리(string B-tree)를 k-mer 분석에 효율적인 구조로 개선하여, C. elegans 외의 30개의 게놈 서열에 대해 분석한다. k-mer들의 빈도 분포와 대칭성을 보여주기 위해 CGR(Chaotic Game Representation)을 이용한 가시화 시스템을 제시한다. 게놈 서열과 매우 유사한 서열 상의 어떤 부분을 시그니쳐(signature)라 하고, 높은 유사도를 가지는 최소 길이의 시그니쳐를 찾는 알고리즘을 제시한다.

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경계면 손상을 고려한 적층복합재료에 대한 멀티스케일 피로 손상 모델 (Multi-scale Progressive Fatigue Damage Model for Unidirectional Laminates with the Effect of Interfacial Debonding)

  • 하동원;김정환;김태리;주영식;윤군진
    • Composites Research
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    • 제36권1호
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    • pp.16-24
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    • 2023
  • 본 논문에서는 복합재료의 섬유와 기지사이의 경계면 손상을 고려한 멀티스케일 점진적 피로 손상 모델을 제안한다. 먼저 점진적인 경계면 손상을 고려하기 위해 서로 다른 4개의 경계면 상태를 정의한 미소구조 모델을 도입하였다. 각각의 상태에 대한 부피분율은 피로 하중의 사이클 수가 증가함에 따라 온전한 상태의 계면에서 완전 박리 상태의 계면으로의 전환이 일어난다. 손상된 경계면의 에쉘비 텐서(Eshelby's tensor)를 계산하기 위해 선형 스프링 모델이 사용되었으며 균질화 방법을 통해 복합재료의 유효 물성을 얻었다. 또한 복합재료의 피로거동을 묘사하기 위해 교번 응력에 대한 섬유, 기지, 그리고 섬유-기지 간의 계면 각각에 대한 손상 변수들이 정의되었고 이를 chaotic firefly 알고리즘을 통해 손상 변수를 특성화 하였다. 제안된 모델은 유한요소해석프로그램 ABAQUS의 UMAT subroutine으로 구현되어 AS4/3501-6 복합재료의 단일방향 라미네이트(unidirectional laminate) 시편들([0]8, [90]8,[30]16)을 통해 성공적으로 검증되었다.

BDS 통계와 DVS 알고리즘을 이용한 수문시계열의 비선형성 분석 (Detecting Nonlinearity of Hydrologic Time Series by BDS Statistic and DVS Algorithm)

  • 최강수;경민수;김수전;김형수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제29권2B호
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    • pp.163-171
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    • 2009
  • 수문시계열 분석과 예측을 위하여 통상적으로 기존의 선형적인 모형들을 이용하여 왔다. 그러나 최근 자연현상이나 수문시계열의 패턴 그리고 변동성에 비선형구조가 존재하고 있다는 것이 입증되고 있다. 따라서 기존의 선형적인 방법들에 의한 시계열분석이나 예측은 비선형 시스템에 대해서 적절하지 않을 것이다. 최근, 시계열의 비선형성 구조를 판단하기 위해 카오스 이론을 토대로 한 상관적분으로부터 BDS(Brock-Dechert-Scheinkman) 통계 기법이 유도되었다. BDS 통계는 시스템의 비선형구조와 무작위성 구조를 구별하는데 매우 효과적으로 이용되어 오고 있다. 또한 DVS(Deterministic Versus Stochastic) 알고리즘은 카오스와 추계학적 시스템을 구별하고 예측하는데 주로 이용되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 DVS 알고리즘에 의해 시계열의 비선형성을 판별할 수 있음을 보이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 시계열과 수문학적 시계열들의 비선형성을 검사하고자 한다. ARMA 모형과 TAR(Threshold autoregressive) 모형으로부터로 발생시킨 추계학적 시계열, 미국 유타주 GSL 체적자료, 미국 플로리다 주 St. Johns 강 Cocoa 지점의 유출량 자료, 소양강 댐 일 유입량 자료 등의 수문시계열에 대해 비선형성 분석을 수행하고 그 결과를 비교하였다. 분석결과 BDS 통계가 선형 및 비선형 시계열을 구분하는데 매우 강력한 도구임을 보였고, DVS 알고리즘 또한 시계열의 비선형성을 구별하는데 효과적으로 이용될 수 있음을 보였다.

BVP 모델을 내장한 카오스 로봇에서의 목표물 탐색 (The Target Searching Method in the Chaotic Mobile Robot Embedding BVP Model)

  • 배영철;김이곤;구영덕
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.259-264
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    • 2007
  • 본 본문은 Arnold 방정식, Chua's 방정식과 같은 여러 종류의 카오스 회로를 이동 로봇에 내장하여 카오스 이동 로봇을 구성하고 이 카오스 이동 로봇이 어느 임의 평면을 카오스 궤적을 가지고 탐색하다가 장해물을 만나거나 근접하게 되면 장해물을 회피하는 방법과 목표물을 만나면 목표물을 집중 탐색하는 방법을 제시하고 그 결과를 검증하였다. 장해물 회피를 위해서 장해물을 고정 장해물과 BVP 모델을 이용한 은닉 장해물로 장해물을 가정하여 카오스 궤적을 가지고 회피하도록 하는 알고리즘을 개발하고 목표물 탐색을 위해서 BVP 모델을 이용하여 목표물로 가정하여 카오스 궤적을 가지고 집중적으로 탐색하도록 하는 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였으며 이에 대한 타당성을 확인하였다.

현대 패션에 나타난 불확정성의 의미해석 - 2000년대 이후 패션을 중심으로 - (A Semantic Analysis of the Indeterminacy in Contemporary Fashion - Focusing on Fashion Since 2000 -)

  • 황혜진;김민자
    • 복식
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    • 제62권5호
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    • pp.1-15
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    • 2012
  • In a fast changing postmodern society, contemporary fashion is becoming more complicated and ambiguous along with other genres of art than ever before. This phenomenon reigning as a sociocultural paradigm can be defined as 'indeterminacy' and it means 'undecidability'. The purpose of this study is to clarify and analyze the indeterminate characteristics of contemporary fashion reviewing the theoretical background and the architectural formativeness as a comparative research. The core idea of deconstructivism dismantles a causal relationship between function and form in fashion and the conventional notion about clothes. Complexity theory, which is the study of chaotic dynamical systems, suggests the creative idea and concept of infinite possibilities on a formative method. Meanwhile, catastrophe theory of discontinuous change can be used as interpretative strategies for the process of deconstruction and reconstruction. As a result of this study, the indeterminacy of fashion can be analyzed into five semantic categories: irregularity, immateriality, randomness, complexity and changeability. The intrinsic value of the indeterminacy in contemporary fashion is the interaction with a sociocultural ideology and a technological environment as well as an expansion of formative expression. To conclude, it can be said that the indeterminacy in fashion is a new interpretation of the relationship among body and space, clothes and society.

Prediction of Wind Power by Chaos and BP Artificial Neural Networks Approach Based on Genetic Algorithm

  • Huang, Dai-Zheng;Gong, Ren-Xi;Gong, Shu
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제10권1호
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    • pp.41-46
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    • 2015
  • It is very important to make accurate forecast of wind power because of its indispensable requirement for power system stable operation. The research is to predict wind power by chaos and BP artificial neural networks (CBPANNs) method based on genetic algorithm, and to evaluate feasibility of the method of predicting wind power. A description of the method is performed. Firstly, a calculation of the largest Lyapunov exponent of the time series of wind power and a judgment of whether wind power has chaotic behavior are made. Secondly, phase space of the time series is reconstructed. Finally, the prediction model is constructed based on the best embedding dimension and best delay time to approximate the uncertain function by which the wind power is forecasted. And then an optimization of the weights and thresholds of the model is conducted by genetic algorithm (GA). And a simulation of the method and an evaluation of its effectiveness are performed. The results show that the proposed method has more accuracy than that of BP artificial neural networks (BP-ANNs).

Multi-objective optimization of foundation using global-local gravitational search algorithm

  • Khajehzadeh, Mohammad;Taha, Mohd Raihan;Eslami, Mahdiyeh
    • Structural Engineering and Mechanics
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    • 제50권3호
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    • pp.257-273
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    • 2014
  • This paper introduces a novel optimization technique based on gravitational search algorithm (GSA) for numerical optimization and multi-objective optimization of foundation. In the proposed method, a chaotic time varying system is applied into the position updating equation to increase the global exploration ability and accurate local exploitation of the original algorithm. The new algorithm called global-local GSA (GLGSA) is applied for optimization of some well-known mathematical benchmark functions as well as two design examples of spread foundation. In the foundation optimization, two objective functions include total cost and $CO_2$ emissions of the foundation subjected to geotechnical and structural requirements are considered. From environmental point of view, minimization of embedded $CO_2$ emissions that quantifies the total amount of carbon dioxide emissions resulting from the use of materials seems necessary to include in the design criteria. The experimental results demonstrate that, the proposed GLGSA remarkably improves the accuracy, stability and efficiency of the original algorithm.

On the Dynamics of Multi-Dimensional Lotka-Volterra Equations

  • Abe, Jun;Matsuoka, Taiju;Kunimatsu, Noboru
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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    • pp.1623-1628
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    • 2004
  • In the 3-dimensional cyclic Lotka-Volterra equations, we show the solution on the invariant hyperplane. In addition, we show the existence of the invariant hyperplane by the center manifold theorem under the some conditions. With this result, we can lead the hyperplane of the n-dimensional cyclic Lotka-Volterra equaions. In other section, we study the 3- or 4-dimensional Hamiltonian Lotka-Volterra equations which satisfy the Jacobi identity. We analyze the solution of the Hamiltonian Lotka- Volterra equations with the functions called the split Liapunov functions by [4], [5] since they provide the Liapunov functions for each region separated by the invariant hyperplane. In the cyclic Lotka-Volterra equations, the role of the Liapunov functions is the same in the odd and even dimension. However, in the Hamiltonian Lotka-Volterra equations, we can show the difference of the role of the Liapunov function between the odd and the even dimension by the numerical calculation. In this paper, we regard the invariant hyperplane as the important item to analyze the motion of Lotka-Volterra equations and occur the chaotic orbit. Furtheremore, an example of the asymptoticaly stable and stable solution of the 3-dimensional cyclic Lotka-Volterra equations, 3- and 4-dimensional Hamiltonian equations are shown.

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Dynamic System Identification Using a Recurrent Compensatory Fuzzy Neural Network

  • Lee, Chi-Yung;Lin, Cheng-Jian;Chen, Cheng-Hung;Chang, Chun-Lung
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제6권5호
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    • pp.755-766
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    • 2008
  • This study presents a recurrent compensatory fuzzy neural network (RCFNN) for dynamic system identification. The proposed RCFNN uses a compensatory fuzzy reasoning method, and has feedback connections added to the rule layer of the RCFNN. The compensatory fuzzy reasoning method can make the fuzzy logic system more effective, and the additional feedback connections can solve temporal problems as well. Moreover, an online learning algorithm is demonstrated to automatically construct the RCFNN. The RCFNN initially contains no rules. The rules are created and adapted as online learning proceeds via simultaneous structure and parameter learning. Structure learning is based on the measure of degree and parameter learning is based on the gradient descent algorithm. The simulation results from identifying dynamic systems demonstrate that the convergence speed of the proposed method exceeds that of conventional methods. Moreover, the number of adjustable parameters of the proposed method is less than the other recurrent methods.

A Provable One-way Authentication Key Agreement Scheme with User Anonymity for Multi-server Environment

  • Zhu, Hongfeng
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권2호
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    • pp.811-829
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    • 2015
  • One-way authenticated key agreement protocols, aiming at solving the problems to establish secure communications over public insecure networks, can achieve one-way authentication of communicating entities for giving a specific user strong anonymity and confidentiality of transmitted data. Public Key Infrastructure can design one-way authenticated key agreement protocols, but it will consume a large amount of computation. Because one-way authenticated key agreement protocols mainly concern on authentication and key agreement, we adopt multi-server architecture to realize these goals. About multi-server architecture, which allow the user to register at the registration center (RC) once and can access all the permitted services provided by the eligible servers. The combination of above-mentioned ideas can lead to a high-practical scheme in the universal client/server architecture. Based on these motivations, the paper firstly proposed a new one-way authenticated key agreement scheme based on multi-server architecture. Compared with the related literatures recently, our proposed scheme can not only own high efficiency and unique functionality, but is also robust to various attacks and achieves perfect forward secrecy. Finally, we give the security proof and the efficiency analysis of our proposed scheme.