프로젝트 초기단계에서 산정된 공사비는 발주자의 중요한 의사결정에 영향을 미치므로 그 중요성이 강조되고 있지만, 정보의 부족으로 인하여 주로 견적전문가의 경험과 지식에 의존하여 진행된다. 이것은 현재 문제와 가장 유사한 과거 사례를 선택하여 사용하는 사례기반추론으로 발전되었다. 사례기반추론 모델의 예측 성능은 속성 가중치의 산정 결과에 많은 영향을 받으므로, 정확한 속성 가중치의 산정이 요구된다. 기존의 연구는 수학적 방법 또는 전문가의 주관적 판단을 이용하는 방법을 사용한다. 본 연구는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 사례기반추론 공사비 예측 모델을 제안한다. 공사비 예측 모델은 최근이웃 조회 방법의 과정에 의해 추출한 사례의 공사비 정보를 이용하여 예측 대상의 공사비를 산정한다. 검증 결과 AACE에서 정의한 견적시기별 예측 정확도와 표준화 회귀계수 동일가중치를 사용한 방법보다 높은 오차율을 나타내었다. 따라서 본 연구는 유전자 알고리즘을 도입하여 예측 성능을 향상시키고, 사례기반추론 방법을 사용하여 사용자가 이해하기 용이한 해결책 도출과정을 제시하였다는데 그 의미가 있다.
18세기 프랑스의 수학자 A.C. Clairaut는 역사발생적 원리에 근거하여 기하 교재에 이어 대수 교재 <대수학 원론>을 집필하였다. 본 논문은 <대수학 원론>을 분석함으로써 대수 지도를 위해 Clairaut가 의도한 원리 및 구체적인 방식의 특징들을 고찰하고, 학교 수학에서 대수 영역의 교수-학습과 비교, 논의함으로써 적용 가능한 교수학적 시사점을 찾는 것을 목표로 한다. 이를 위해 <대수학 원론>의 구성 및 내용에 대해 개관하고 초보자의 정신에 자연스럽게 전개한다는 Clairaut의 의도에서 비롯된 대수 지도 원리의 여섯 가지 특징을 추출한다. 이 중에는 <기하학 원론>에서의 특징과 공통적인 것도 있고 대수라는 내용 영역상의 구별에서 비롯되는 독특한 것도 있다. 그리고 학교 수학의 대수 영역 중 특정 주제-방정식 세우기, 문자식의 계산과 문자의 부호, 곱셈의 부호 규칙, 이차방정식의 해법, 근과 계수와의 일반적 관계-와 관련하여 논의하고 시사점을 찾는다.
전통적으로 예상 전송 시간 메트릭을 라우팅으로 사용하는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크는 모바일 유저에게 심각한 지연을 발생한다. 캐시를 갖는 메쉬 라우터를 통해 성능 향상을 기대할 수 있지만, 콘텐츠 인기도, 캐시 비용 및 다운로드 지연을 고려한 캐싱 할당 기법에 대한 연구는 부족하다. 이러한 문제점을 해결하고자 모바일 유저 수의 증가에 따라 성능을 극대화할 수 있는 최적화 기반 사용자 중심의 캐싱 기법을 제안한다. 또한 메타 휴리스틱 기법인 유전 알고리즘 (일정 교차/변이)을 적용하여 예상 지연 시간을 줄이며 캐시 적중률에 만족하는 최적의 모바일 유저 수를 찾는다. 이는 인프라스트럭처 무선 메쉬 네트워크를 운영하는 통신 사업자가 다양한 캐싱 비용, 라우터 속도, 콘텐츠 인기도를 고려한 목표 캐시 적중률을 만족할 뿐만 아니라 성능 향상을 기대할 수 있다.
Recently, the regulations of the government and the concerns of people have rise to the interest in noise pollution levels as compared to other vehicles. In this area, many researchers have studied to reduce this noise in the field of automotive engineering. This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the intake system by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. For this, as a measuring tool for the performance of the intake system, the performance prediction software, was used. Then, the length and radius of each component of the current intake system are selected as input variables and the orthogonal arrays is adapted as a space-filling design. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter in Kriging by solving the nonlinear problem with a genetic algorithm and find an optimal level for the intake system by optimizing Kriging estimated with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results and is a preferable way to analyze the intake system. Therefore, an optimal design for the intake system is proposed by reducing the noise of its system.
Although a large number of genetic variants have been identified to be associated with common diseases through genome-wide association studies, there still exits limitations in explaining the missing heritability. One approach to solving this missing heritability problem is to investigate gene-gene interactions, rather than a single-locus approach. For gene-gene interaction analysis, the multifactor dimensionality reduction (MDR) method has been widely applied, since the constructive induction algorithm of MDR efficiently reduces high-order dimensions into one dimension by classifying multi-level genotypes into high- and low-risk groups. The MDR method has been extended to various phenotypes and has been improved to provide a significance test for gene-gene interactions. In this paper, we propose a simple method, called accelerated failure time (AFT) UM-MDR, in which the idea of a unified model-based MDR is extended to the survival phenotype by incorporating AFT-MDR into the classification step. The proposed AFT UM-MDR method is compared with AFT-MDR through simulation studies, and a short discussion is given.
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the optimal design for noise reduction of the engine cooling fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
This paper proposes an optimal design scheme to reduce the noise of the engine cooling fan by adapting Kriging with two meta-heuristic techniques. An engineering model has been developed for the prediction of the noise spectrum of the engine cooling fan. The noise of the fan is expressed as the discrete frequency noise peaks at the BPF and its harmonics and line spectrum at the broad band by noise generation mechanisms. The object of this paper is to find the Optimal Design for Noise Reduction of the Engine Cooling Fan. We firstly show a comparison of the measured and calculated noise spectra of the fan for the validation of the noise prediction program. Orthogonal array is applied as design of experiments because it is suitable for Kriging. With these simulated data, we can estimate a correlation parameter of Kriging by solving the nonlinear problem with genetic algorithm and find an optimal level for the noise reduction of the cooling fan by optimizing Kriging estimates with simulated annealing. We notice that this optimal design scheme gives noticeable results. Therefore, an optimal design for the cooling fan is proposed by reducing the noise of its system.
Tong, K.H.;Bakhary, Norhisham;Kueh, A.B.H.;Yassin, A.Y. Mohd
Smart Structures and Systems
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제13권3호
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pp.389-406
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2014
Optimal sensor placement techniques play a significant role in enhancing the quality of modal data during the vibration based health monitoring of civil structures, where many degrees of freedom are available despite a limited number of sensors. The literature has shown a shift in the trends for solving such problems, from expansion or elimination approach to the employment of heuristic algorithms. Although these heuristic algorithms are capable of providing a global optimal solution, their greatest drawback is the requirement of high computational effort. Because a highly efficient optimisation method is crucial for better accuracy and wider use, this paper presents an improved simulated annealing (SA) algorithm to solve the sensor placement problem. The algorithm is developed based on the sensor locations' coordinate system to allow for the searching in additional dimensions and to increase SA's random search performance while minimising the computation efforts. The proposed method is tested on a numerical slab model that consists of two hundred sensor location candidates using three types of objective functions; the determinant of the Fisher information matrix (FIM), modal assurance criterion (MAC), and mean square error (MSE) of mode shapes. Detailed study on the effects of the sensor numbers and cooling factors on the performance of the algorithm are also investigated. The results indicate that the proposed method outperforms conventional SA and Genetic Algorithm (GA) in the search for optimal sensor placement.
Energy efficiency is an essential consideration in sustainable manufacturing. This study presents the car fender-based injection molding process optimization that aims to resolve the trade-off between energy consumption and product quality at the same time in which process parameters are optimized variables. The process is specially optimized by applying response surface methodology and using non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA II) in order to resolve multi-object optimization problems. To reduce computational cost and time in the problem-solving procedure, the combination of CAE-integration tools is employed. Based on the Pareto diagram, an appropriate solution is derived out to obtain optimal parameters. The optimization results show that the proposed approach can help effectively engineers in identifying optimal process parameters and achieving competitive advantages of energy consumption and product quality. In addition, the engineering analysis that can be employed to conduct holistic optimization of the injection molding process in order to increase energy efficiency and product quality was also mentioned in this paper.
본 연구에서는 배전계통에서 부하불평형을 고려한 분산형 전원의 운영에 대한 계획을 제안하였다. 또한, 배전계통의 실제 부하구성 분포를 고려하기 위하여 부하모형은 가정용, 산업용, 상업용, 사무용 및 농업용 부하 등의 집단 부하로 모형화 하였다. 또한, 목적함수로는 계통 유효전력손실을 사용하였고 분산형전원의 수 또는 총용량 및 모선 전압을 제약조건으로 정식화하였으며, 이 목적함수와 제약조건에 대한 부정확한 성질을 평가하기 위하여 퍼지 Goal Programing으로 모델링 하였으며, GA를 사용하여 최적해를 탐색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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