• 제목/요약/키워드: evolution algorithm

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런지-커타 기법과 유전자 알고리즘을 이용한 제어기 설계 시스템의 구현 (An Implementation of the Controller Design System Using the Runge Kutta Method and Genetic Algorithms)

  • 이충기;강환일;유일규
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.259-259
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    • 2003
  • 유전자 알고리즘은 생물의 유전적 진화과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘이다. 제어기 설계 기법은 주파수에 의존하는 명세에 의한 설계는 있어 왔으나 Manabe 표준형을 기본으로 사용하는 시간에 의존하는 명세를 만족시키는 제어기 설계 기법은 미미한 단계에 있다. 본 논문에서는 일반화된 Manabe 표준형을 이용하여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기의 설계에 관해 연구한다. 두 변수 구조를 갖는 제어시스템에서 제어기의 계수 설계시 역행렬 방법이나 기존의 의역 행렬 방법으로 해결할 수 없는 경우가 있다. 이 경우에 원하는 폐루프 다항식이 설계된 다항식과 같거나 근사적으로 같도록 새로운 의역 행렬 방법과 경사알고리즘을 이용하여 제어기를 설계하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로 제안된 제어기 설계 방법들을 자바로 구현한다

Synergetics based damage detection of frame structures using piezoceramic patches

  • Hong, Xiaobin;Ruan, Jiaobiao;Liu, Guixiong;Wang, Tao;Li, Youyong;Song, Gangbing
    • Smart Structures and Systems
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    • 제17권2호
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    • pp.167-194
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    • 2016
  • This paper investigates the Synergetics based Damage Detection Method (SDDM) for frame structures by using surface-bonded PZT (Lead Zirconate Titanate) patches. After analyzing the mechanism of pattern recognition from Synergetics, the operating framework with cooperation-competition-update process of SDDM was proposed. First, the dynamic identification equation of structural conditions was established and the adjoint vector (AV) set of original vector (OV) set was obtained by Generalized Inverse Matrix (GIM).Then, the order parameter equation and its evolution process were deduced through the strict mathematics ratiocination. Moreover, in order to complete online structural condition update feature, the iterative update algorithm was presented. Subsequently, the pathway in which SDDM was realized through the modified Synergetic Neural Network (SNN) was introduced and its assessment indices were confirmed. Finally, the experimental platform with a two-story frame structure was set up. The performances of the proposed methodology were tested for damage identifications by loosening various screw nuts group scenarios. The experiments were conducted in different damage degrees, the disturbance environment and the noisy environment, respectively. The results show the feasibility of SDDM using piezoceramic sensors and actuators, and demonstrate a strong ability of anti-disturbance and anti-noise in frame structure applications. This proposed approach can be extended to the similar structures for damage identification.

운영 중 해저 터널의 안정성 평가를 위한 역해석 프로그램 개발: 횡단방향 (The development of a back analysis program for subsea tunnel stability under operation: transversal tunnel section)

  • 안준상;김병찬;이상현;송기일
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.195-212
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    • 2017
  • 운영 중 해저 터널의 안정성 평가에 응력, 수압 그리고 라이닝 및 주변지반의 강성 열화 등과 같은 다양한 계측 정보를 사용해서 역해석하면, 효율적인 오차율 이내의 결과를 획득할 수 있다. 선행 연구에서 검증된 차분진화 알고리즘 기반의 역해석 수행 시 FLAC3D 등 범용 지반해석 프로그램을 사용했지만, 상대적으로 해석시간이 오래 걸리고, 제어가 어려운 단점이 있다. 이러한 이유로, 본 연구에서는 상대적으로 해석시간이 짧게 소요되는 beam-spring 모델 기반의 FEM solver를 도입하였다. 원형 터널 단면의 구조해석이 가능한 beam-spring 프로그램을 Python 언어로 개발하여, 기구축된 차분진화 알고리즘과 결합하였다. 계측 데이터로부터 실시간에 가깝게 운영 중 터널의 안정성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

Swell Correction of Shallow Marine Seismic Reflection Data Using Genetic Algorithms

  • park, Sung-Hoon;Kong, Young-Sae;Kim, Hee-Joon;Lee, Byung-Gul
    • Journal of the korean society of oceanography
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    • 제32권4호
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    • pp.163-170
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    • 1997
  • Some CMP gathers acquired from shallow marine seismic reflection survey in offshore Korea do not show the hyperbolic trend of moveout. It originated from so-called swell effect of source and streamer, which are towed under rough sea surface during the data acquisition. The observed time deviations of NMO-corrected traces can be entirely ascribed to the swell effect. To correct these time deviations, a residual statics is introduced using Genetic Algorithms (GA) into the swell correction. A new class of global optimization methods known as GA has recently been developed in the field of Artificial Intelligence and has a resemblance with the genetic evolution of biological systems. The basic idea in using GA as an optimization method is to represent a population of possible solutions or models in a chromosome-type encoding and manipulate these encoded models through simulated reproduction, crossover and mutation. GA parameters used in this paper are as follows: population size Q=40, probability of multiple-point crossover P$_c$=0.6, linear relationship of mutation probability P$_m$ from 0.002 to 0.004, and gray code representation are adopted. The number of the model participating in tournament selection (nt) is 3, and the number of expected copies desired for the best population member in the scaling of fitness is 1.5. With above parameters, an optimization run was iterated for 101 generations. The combination of above parameters are found to be optimal for the convergence of the algorithm. The resulting reflection events in every NMO-corrected CMP gather show good alignment and enhanced quality stack section.

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인공 신경회로망을 이용한 전자비례 감압밸브의 솔레노이드 형상 최적화 (Optimization of Design Parameters of a EPPR Valve Solenoid using Artificial Neural Network)

  • 윤주호;웬민냣;이현수;윤장원;김당주;이동원;안경관
    • 드라이브 ㆍ 컨트롤
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    • 제13권2호
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    • pp.34-41
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    • 2016
  • Unlike the commonly used On/Off solenoid, constant attraction force which is independent of plunger displacement is a considerably important characteristic to proportional solenoid of the EPPR Valve. Attraction force uniformity is mainly affected by the internal shape design parameters. Due to a number of shape design parameters, the optimal parameter values are very complex and time consuming to find by trial and error method. Much research has been conducted or are still in progress to find the optimal parameter values by applying various optimization techniques like Genetic Algorithm, Evolution Strategy, Simulated Annealing, or the Taguchi method. In this paper, the design parameters which have primary effects on the attraction force uniformity and the average attraction force are decided by main effects analysis of Design of Experiments. Optimal parameter values are derived using finite-element analysis and a neural network model.

복합잡음 환경에서 변형된 적응 가중치 필터에 관한 연구 (A Study on Modified Adaptive Weighted Filter in Mixed Noise Environments)

  • 권세익;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.798-801
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    • 2014
  • 현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

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생체정보를 이용한 지능형 감성 추천시스템에 관한 연구 (A Study on Intelligent Emotional Recommendation System Using Biological Information)

  • 김태연
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.215-222
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    • 2021
  • 인간과 컴퓨터의 상호 작용 (Human Computer Interface) 기술의 중요성이 더욱 커지고 있으며 HCI에 대한 연구가 진행됨에 따라 사용자의 직접적인 입력에 의한 컴퓨터 반응이 아닌 감정 추론 혹은 사용자 의도에 따른 컴퓨터 반응에 대한 연구가 증가되고 있다. 스트레스는 현대 인간 문명사회에서의 피할 수 없는 결과이며 복잡한 현상을 나타내며 통제 유무에 따라 인간의 활동능력은 심각한 변화를 받을 수 있다. 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 일환으로 스트레스를 통해 증가된 심박변이도 (HRV)와 가속도 맥파(APG)를 측정한 후 스트레스를 완화시키기 위한 방안으로 음악을 이용한 지능형 감성 추천시스템을 제안하고자 한다. 사용자의 생체정보 즉, 스트레스 지수를 획득 및 인식하여 신뢰성 있는 데이터를 추출하고자 차분진화 알고리즘을 사용하였으며 이렇게 획득된 스트레스 지수를 단계별에 따라 시멘틱 웹 (Semantic Web)을 통해 감성추론을 하였다. 또한 스트레스 지수와 감성의 변화에 매칭 되는 음악 리스트를 검색 및 추천함으로써 사용자의 생체정보에 맞는 감성 추천시스템을 애플리케이션으로 구현하였다.

Evaluating LIMU System Quality with Interval Evidence and Input Uncertainty

  • Xiangyi Zhou;Zhijie Zhou;Xiaoxia Han;Zhichao Ming;Yanshan Bian
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권11호
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    • pp.2945-2965
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    • 2023
  • The laser inertial measurement unit is a precision device widely used in rocket navigation system and other equipment, and its quality is directly related to navigation accuracy. In the quality evaluation of laser inertial measurement unit, there is inevitably uncertainty in the index input information. First, the input numerical information is in interval form. Second, the index input grade and the quality evaluation result grade are given according to different national standards. So, it is a key step to transform the interval information input by the index into the data form consistent with the evaluation result grade. In the case of uncertain input, this paper puts forward a method based on probability distribution to solve the problem of asymmetry between the reference grade given by the index and the evaluation result grade when evaluating the quality of laser inertial measurement unit. By mapping the numerical relationship between the designated reference level and the evaluation reference level of the index information under different distributions, the index evidence symmetrical with the evaluation reference level is given. After the uncertain input information is transformed into evidence of interval degree distribution by this method, the information fusion of interval degree distribution evidence is carried out by interval evidential reasoning algorithm, and the evaluation result is obtained by projection covariance matrix adaptive evolution strategy optimization. Taking a five-meter redundant laser inertial measurement unit as an example, the applicability and effectiveness of this method are verified.

(2D)2PCA 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴분류기 기반 얼굴인식 시스템 설계 (Design of pRBFNNs Pattern Classifier-based Face Recognition System Using 2-Directional 2-Dimensional PCA Algorithm)

  • 오성권;진용탁
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권1호
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    • pp.195-201
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    • 2014
  • 본 연구에서는 $(2D)^2PCA$ 알고리즘을 이용한 pRBFNNs 패턴분류기 기반 얼굴인식 시스템을 설계하였다. 기존의 1차원 PCA는 행과 열의 곱으로 표현한 이미지의 차원을 축소한다. 하지만 $(2D)^2PCA$(2-Directional 2-Dimensional Principal Components Analysis)는 이미지의 행과 열에서 각각 차원축소를 수행한다. 그 다음 제안된 지능형 패턴분류기로 축소된 이미지를 사용하여 성능을 평가한다. (pRBFNNs)로 성능 평가를 한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 RBFNNs의 연결가중치로 일차 선형식으로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다. 실험 평가를 위해 IC&CI 연구실 데이터를 추가하여 실험하였다.

개머루와 까마귀머루의 유전적 유연관계 분석 (Genetic Relationship of the Ampelopsis brevipedunculata var. heterophylla and Vitis thunbergii var. sinuata with the Other Vitis Plants)

  • 배영민
    • 생명과학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.89-94
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    • 2017
  • 포도과(Vitaceae) 포도속(Vitis) 식물들 19종의 intergenic spacer 1 및 intergenic spacer 2의 염기서열을 Genbank에서 수집하였다. 그러나 국내에서 흔하게 발견되는 포도과 포도속 식물인 까마귀머루(Vitis thunbergii var. sinuata)와 포도과 개머루속 식물인 개머루(Ampelopsis brevipedunculata var. heterophylla)의 염기서열은 Genbank에서 발견할 수 없었다. 따라서 개머루와 까마귀머루를 채집하고 genomic DNA를 분리하여서 18S rDNA, ITS1, 5.8S rDNA, ITS2 및 28S rDNA의 일부를 증폭하고, 그 염기서열을 분석하였다. 이렇게 얻어진 염기서열을 다른 포도속 식물들의 염기서열과 MUSCLE (Multiple sequence comparison by log-expectation) algorithm으로 서로 비교하여 neighbor-joining tree 및 pairwise distance (p-distance)를 계산해 보았다. 그 결과 국내 자생종인 개머루와 까마귀 머루는 서로 간에는 높은 상동성을 보이지만 외국의 포도속 식물들과는 유전적 상관관계가 상당히 멀다는 것을 발견할 수 있었다. 이것은 아마도 우리나라 자생종들의 경우에 오랜 시간 동안 외국의 포도속 식물들과 지리적으로 격리된 상태에서 독립적으로 진화한 결과가 아닌가 생각된다. 또한 개머루와 까마귀머루의 염기서열의 상동성이 높은 데에도 불구하고, 형태를 기준으로 하는 기존의 분류체계에 따라서 개머루는 개머루속으로 까마귀머루는 포도속으로 분류가 되고 있다. 형태를 기준으로 하는 기존의 분류체계와 염기서열을 기준으로 하는 유전적 분류체계간의 괴리를 본 연구에서 다시 한 번 확인할 수 있었다.