• 제목/요약/키워드: evolution optimization

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중국 물류정책의 변화와 저탄소 경제 대응에 관한 연구 - 제12차 5개년 계획을 중심으로 - (A Study on the Evolution of Logistics Policy and Response on Low Carbon Economy in China: Focused on 12th 5-Year Plan)

  • 서수완
    • 한국항만경제학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.329-353
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    • 2010
  • 본 논문에서는 저탄소 경제로의 패러다임 변화에 따른 중국 물류정책의 변화와 정책적 대응방향에 대해 살펴보았다. 우선 중국 물류산업의 에너지 소비 및 탄소 배출관련 수치가 높게 나타나 중국 물류산업이 직면하고 있는 저탄소 물류방식의 개발 수요가 매우 크다고 평가된다. 그러나 중국의 저탄소경제 정책 추진 방식은 자발적 시장원리에 따르기보다는 목표 달성을 위한 하향식 강제 집행에 더 의존하고 있으며, 이에 따라 향후 저탄소 경제에 대응하는 중국 물류정책의 방향은 다음과 같이 전개될 것으로 예상된다. 첫 번째로 물류 네트워크의 최적화를 통해 물류 에너지 낭비를 줄이는 저탄소 개발을 추진할 것으로 판단된다. 두 번째로 물류 기기 및 장비의 저탄소화를 통해 물류관리 저탄소화를 실현할 것으로 예상된다. 세 번째로 친환경 회수물류 등 저탄소 경제성장 수요에 적합한 물류모드를 적극 개발할 것으로 예상된다. 저탄소경제와 신에너지 산업 발전의 3대 요인은 정책, 기술과 자금이며, 그 중 정부의 정책이 가장 결정적인 역할을 하고 있다. 중국 경제의 특성상, 정부의 정책의 산업발전에 미치는 영향은 매우 중요하며, 중국의 산업 구조 조정을 위해서도 정부의 물류산업 분야에 있어서 녹색경제 성장정책 지원은 그 역할이 매우 클 것으로 예상된다.

휴리스틱 진화에 기반한 효율적 클러스터링 알고리즘 (An Efficient Clustering Algorithm based on Heuristic Evolution)

  • 류정우;강명구;김명원
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권1_2호
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    • pp.80-90
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    • 2002
  • 클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.

홍수유출 모형 자동 보정의 벌칙함수를 이용한 기능 향상 연구 (Application of a Penalty Function to Improve Performance of an Automatic Calibration for a Watershed Runoff Event Simulation Model)

  • 강태욱;이상호
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제45권12호
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    • pp.1213-1226
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    • 2012
  • 유역유출 모의 모형의 자동 보정에 주로 사용되는 진화계열의 알고리즘은 무제약 최적화 알고리즘이다. 이러한 진화계열 알고리즘에 제약조건을 반영하기 위해서는 제약조건을 다룰 수 있는 별도의 방법이 요구된다. 본 연구의 목적은 진화계열 알고리즘의 일종인 집합체 혼합진화 알고리즘에 벌칙함수를 적용하여 제약조건을 고려할 수 있도록 하는 것이다. 또한, 제약조건을 고려할 수 있는 집합체 혼합진화 알고리즘을 SWMM의 자동 보정 모듈에 적용하여 기존 자동 보정 모듈의 기능을 개선하는 것이다. 홍수유출 해석에서는 첨두유량과 관련된 지표가 중요하므로 첨두유량의 오차와 첨두유량 발생시간의 오차를 제어할 수 있는 제약조건을 구성하였다. 제약조건을 포함하여 구성된 자동 보정 모듈은 밀양댐 유역과 구로1 빗물펌프장 배수유역의 홍수유출 모의 모형에 대하여 적용되었다. 자동 보정의 결과는 제약조건의 포함 유무에 따른 결과를 비교하여제시되었다. 그 결과, 제약조건을 고려함에 따라 본래의 목적함수를 크게 위배하지 않으면서, 첨두유량과 첨두유량 발생시간의 오차가 크게 개선되었다. 또한, 검증을 통해서도 제약최적화를 통한 자동보정의 적절성이 검토되었다. 결론적으로 벌칙함수를 이용한 제약조건의 반영을 통해 자동 보정 모듈의 기능을 향상시킬 수 있었다.

Generation of single stranded DNA with selective affinity to bovine spermatozoa

  • Vinod, Sivadasan Pathiyil;Vignesh, Rajamani;Priyanka, Mani;Tirumurugaan, Krishnaswamy Gopalan;Sivaselvam, Salem Nagalingam;Raj, Gopal Dhinakar
    • Animal Bioscience
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    • 제34권10호
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    • pp.1579-1589
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    • 2021
  • Objective: This study was conducted to generate single stranded DNA oligonucleotides with selective affinity to bovine spermatozoa, assess its binding potential and explore its potential utility in trapping spermatozoa from suspensions. Methods: A combinatorial library of 94 mer long oligonucleotide was used for systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX) with bovine spermatozoa. The amplicons from sixth and seventh rounds of SELEX were sequenced, and the reads were clustered employing cluster database at high identity with tolerance (CD-HIT) and FASTAptamer. The enriched nucleotides were predicted for secondary structures by Mfold, motifs by Multiple Em for Motif Elicitation and 5' labelled with biotin/6-FAM to determine the binding potential and binding pattern. Results: We generated 14.1 and 17.7 million reads from sixth and seventh rounds of SELEX respectively to bovine spermatozoa. The CD-HIT clustered 78,098 and 21,196 reads in the top ten clusters and FASTAptamer identified 2,195 and 4,405 unique sequences in the top three clusters from the sixth and seventh rounds, respectively. The identified oligonucleotides formed secondary structures with delta G values between -1.17 to -26.18 kcal/mol indicating varied stability. Confocal imaging with the oligonucleotides from the seventh round revealed different patterns of binding to bovine spermatozoa (fluorescence of the whole head, spot of fluorescence in head and mid- piece and tail). Use of a 5'-biotin tagged oligonucleotide from the sixth round at 100 pmol with 4×106 spermatozoa could trap almost 80% from the suspension. Conclusion: The binding patterns and ability of the identified oligonucleotides confirms successful optimization of the SELEX process and generation of aptamers to bovine spermatozoa. These oligonucleotides provide a quick approach for selective capture of spermatozoa from complex samples. Future SELEX rounds with X- or Y- enriched sperm suspension will be used to generate oligonucleotides that bind to spermatozoa of a specific sex type.

Evolution of Process and Outcome Measures during an Enhanced Recovery after Thoracic Surgery Program

  • Lee, Alex;Seyednejad, Nazgol;Lawati, Yaseen Al;Mattice, Amanda;Anstee, Caitlin;Legacy, Mark;Gilbert, Sebastien;Maziak, Donna E.;Sundaresan, Ramanadhan S.;Villeneuve, Patrick J.;Thompson, Calvin;Seely, Andrew J.E.
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제55권2호
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    • pp.118-125
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    • 2022
  • Background: A time course analysis was undertaken to evaluate how perioperative process-of-care and outcome measures evolved after implementation of an enhanced recovery after thoracic surgery (ERATS) program. Methods: Outcome and process-of-care measures were compared between patients undergoing major elective thoracic surgery during a 9-month pre-ERATS implementation period to those at 1-3, 4-6, and 7-9 months post-ERATS implementation. Outcome measures included length of stay, the 30-day readmission rate, 30-day emergency department visits, and minor and major adverse events. Process measures included first time to activity, out-of-bed, ambulation, fluid diet, diet as tolerated, as well as removal of the first and last chest tube, epidural, patient-controlled analgesia, and Foley and intravenous catheters. Results: In total, 704 patients (352 pre-ERATS, 352 post-ERATS) were included. Mobilization-related process measures, including time to first activity (16.5 vs. 6.8 hours, p<0.001), out-of-bed (17.6 vs. 8.9 hours, p<0.001), and ambulation (32.4 vs. 25.4 hours, p=0.04) saw statistically significant improvements by 1-3 months post-ERATS implementation compared to pre-ERATS. Time to Foley removal improved by 4-6 months post-ERATS (19.5 vs. 18.2 hours, p=0.003). Outcome measures, including the 30-day readmission rate and emergency department visits, steadily decreased post-ERATS. By 7-9 months post-ERATS, both minor (18.2% vs. 7.9%, p=0.009) and major (13.6% vs. 4.4%, p=0.007) adverse events demonstrated statistically significant improvements. Length of stay trended towards improvement from 6.2 days pre-ERATS to 4.8 days by 7-9 months post-ERATS (p=0.06). Conclusion: The adoption of ERATS led to improvements in multiple process-of-care measures, which may collectively and gradually achieve optimization of clinical outcomes.

유전자 알고리즘을 이용한 다분류 SVM의 최적화: 기업신용등급 예측에의 응용 (Optimization of Multiclass Support Vector Machine using Genetic Algorithm: Application to the Prediction of Corporate Credit Rating)

  • 안현철
    • 경영정보학연구
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    • 제16권3호
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    • pp.161-177
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    • 2014
  • 기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

개선된 배깅 앙상블을 활용한 기업부도예측 (Bankruptcy prediction using an improved bagging ensemble)

  • 민성환
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.121-139
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    • 2014
  • 기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

Low temperature plasma deposition of microcrystalline silicon thin films for active matrix displays: opportunities and challenges

  • Cabarrocas, Pere Roca I;Abramov, Alexey;Pham, Nans;Djeridane, Yassine;Moustapha, Oumkelthoum;Bonnassieux, Yvan;Girotra, Kunal;Chen, Hong;Park, Seung-Kyu;Park, Kyong-Tae;Huh, Jong-Moo;Choi, Joon-Hoo;Kim, Chi-Woo;Lee, Jin-Seok;Souk, Jun-H.
    • 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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    • 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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    • pp.107-108
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    • 2008
  • The spectacular development of AMLCDs, been made possible by a-Si:H technology, still faces two major drawbacks due to the intrinsic structure of a-Si:H, namely a low mobility and most important a shift of the transfer characteristics of the TFTs when submitted to bias stress. This has lead to strong research in the crystallization of a-Si:H films by laser and furnace annealing to produce polycrystalline silicon TFTs. While these devices show improved mobility and stability, they suffer from uniformity over large areas and increased cost. In the last decade we have focused on microcrystalline silicon (${\mu}c$-Si:H) for bottom gate TFTs, which can hopefully meet all the requirements for mass production of large area AMOLED displays [1,2]. In this presentation we will focus on the transfer of a deposition process based on the use of $SiF_4$-Ar-$H_2$ mixtures from a small area research laboratory reactor into an industrial gen 1 AKT reactor. We will first discuss on the optimization of the process conditions leading to fully crystallized films without any amorphous incubation layer, suitable for bottom gate TFTS, as well as on the use of plasma diagnostics to increase the deposition rate up to 0.5 nm/s [3]. The use of silicon nanocrystals appears as an elegant way to circumvent the opposite requirements of a high deposition rate and a fully crystallized interface [4]. The optimized process conditions are transferred to large area substrates in an industrial environment, on which some process adjustment was required to reproduce the material properties achieved in the laboratory scale reactor. For optimized process conditions, the homogeneity of the optical and electronic properties of the ${\mu}c$-Si:H films deposited on $300{\times}400\;mm$ substrates was checked by a set of complementary techniques. Spectroscopic ellipsometry, Raman spectroscopy, dark conductivity, time resolved microwave conductivity and hydrogen evolution measurements allowed demonstrating an excellent homogeneity in the structure and transport properties of the films. On the basis of these results, optimized process conditions were applied to TFTs, for which both bottom gate and top gate structures were studied aiming to achieve characteristics suitable for driving AMOLED displays. Results on the homogeneity of the TFT characteristics over the large area substrates and stability will be presented, as well as their application as a backplane for an AMOLED display.

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소프트 로봇용 4D 프린팅 소재 (4D Printing Materials for Soft Robots)

  • 이선희
    • 한국의류산업학회지
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    • 제24권6호
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    • pp.667-685
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    • 2022
  • 본 원고는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재와 어그제틱 구조체에 대한 연구 동향을 정리한 것이다. 먼저 4D 프린팅 소재의 형상 변화 거동을 형상 변화와 형상기억 소재, 이중, 삼중, 다중 형상기억 효과, 접힘과 굽힘, 표면지형별로 구분하여 알아보았다. 형상 변화와 형상기억 소재 등 열이나 수분의 자극에 가역적/비가역적 혹은 규칙적/불규칙적 형상 변형이 가능할 수 있다. 다음으로, 차원별 형상이동 유형에 따른 특성과 물성에 대해 알아본 바, 1차원에서 다차원으로의 형상이동을 1D-1D 팽창/수축, 1D-2D 접힘/굽힘, 1D-3D 접힘 (1D-to-3D folding)으로 구분할 수 있다. 2차원에서 형상이동은 2D-2D 굽힙, 2D3D 굽힘/접힘/꼬임/표면말림/표면지형변화/굽힘과 꼬임, 3차원에서 다차원으로의 형상이동은 3D-3D 굽힙과 3D-3D 선형/비선형 거동으로 구분할 수 있다. 마지막으로 4D 프린팅 메타구조체 중 힌지 구조체를 적용한 KinetiX는 단일단위 터셀레이션과 다중단위 터셀레이션으로 모델링할 수 있고, 평면 및 공간 변환이 용이하고, 컨포머블 헬멧에 적용할 수 있다. 키리가미 구조체를 기본으로 한 공압형 어그제틱 구조체는 역설계 기반 구조체로써 굽힘각도를 제어하는 알고리즘으로 설계할 수 있다. 설계 후 3D 프린팅하여 TPU 멤브레인으로 프로토 타입을 제조하였고, 압력을 낮추면서 원하는 3차원 형상으로 완성될 수 있음을 확인하였다. 온도나 습도 등의 외부자극요소에 따라 형상이나 물성을 변화할 수 있는 재료를 사용하여 변형가능한 3차원 구조체로 성형한 4D 프린팅 소재를 이용하여 상지, 하지, 손, 발 등 소프트 로봇의 외골격(exoskeleton) 소재에 적용할 수 있을 것이다. 즉 자세제어, 상황인식, 동작신호 생성 등 다양한 환경에 대응하여 착용자의 움직임에 고하중, 고기동성, 운동지속성을 지원하는 기능을 갖는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재는 헬스케어 웨어러블 의류 제품화 개발로의 용도 전개가 가능할 것이다. 특히 4D 프린팅 소프트 소재 및 공정개발 분야는 일상 생할 보조용이나 재활치료용 의류를 개발하기 위한 3D 프린팅 소재 및 공정의 원천 기술에 해당하므로 이와 관련한 연구의 기초 자료로서 활용되기를 기대한다.