Kim, Su-Young;Cho, Yoon-Hee;Jung, Eun-Jung;Park, Jung keun;Paek, Do-Myung;Chung, Hai-Won
Proceedings of the Korean Society of Toxicology Conference
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2002.05a
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pp.66-66
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2002
This study was done to examine the benzene induced chromosomal aberrations and also the influence of genetic polymorphism(GSTM1, GSTT1, GSTP1, NAT2, NQO1, CYP2E1 and CYP1A1) on the chromosomal aberrations. In total, 82 benezene exposed workers and 76 matched controls were examined.(omitted)
The sequence which minimizes overall utility work in car assembly lines reduces the cycle time, the number of utility workers, and the risk of conveyor stopping. This study suggests mathematical formulation of the sequencing problem to minimize overall utility work, and present a genetic algorithm which can provide a near optimal solution in real time. To apply a genetic algorithm to the sequencing problem in car assembly lines, the representation, selection methods, and genetic parameters are studied. Experiments are carried out to compare selection methods such as roullette wheel selection, tournament selection and ranking selection. Experimental results show that ranking selection method outperforms the others in solution quality, whereas tournament selection provides the best performance in computation time.
An optimal design method with nonlinear elastic analysis is presented. The proposed nonlinear elastic method overcomes the drawback of the conventional LRFD method that accounts for nonlinear effect by using the moment amplification factors of $B_1$ and $B_2$. The genetic algorithm used is a procedure based on Darwinian notions of survival of the fittest, where selection, crossover, and mutation operators are employed to look for high performance ones among sections in the database. They are satisfied with the constraint functions and give the lightest weight to the structure. The objective function taken is the total weight of the steel structure and the constraint functions are strength, serviceability, and ductility requirement. Case studies of a planar portal frame, a space two-story frame, and a three-dimensional steel arch bridge are presented.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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1999.11a
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pp.501-514
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1999
Multiple U-typed production lines are increasingly accepted in modern manufacturing system for the flexibility to adjust to changes in demand. This paper considers multiple U line balancing with the objective of minimizing cycle time considering of moving time of workforce given the number of workstation. Like the traditional line balancing problem this problem is NP-hard. In this paper, we show how genetic algorithm can be used to solve multiple U line balancing. For this, an encoding and a decoding method suitable to the problem are presented. Proper genetic operators are also employed. Extensive computational experiments are carried out to show the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the algorithm is promising in solution quality.
Overhead facility design problem(OFDP) is one of the shortest rectilinear flow network problem(SRFNP)[4]. Genetic algorithm(GA), artificial immune system(AIS), population management genetic algorithm (PM) and greedy randomized adaptive search procedures (GRASP) were introduced to solve OFDP. A path matrix formed individual was designed to represent rectilinear path between each facility. An exchange crossover operator and an exchange mutation operator were introduced for OFDP. Computer programs for each algorithm were constructed to evaluate the performance of algorithms. Computation experiments were performed on the quality of solution and calculations time by using randomly generated test problems. The average object value of PM was the best of among four algorithms. The quality of solutions of AIS for the big sized problem were better than those of GA and GRASP. The solution quality of GRASP was the worst among four algorithms. Experimental results showed that the calculations time of GRASP was faster than any other algorithm. GA and PM had shown similar performance on calculation time and the calculation time of AIS was the worst.
Recently, a multi facility, multi product and multi period industrial problem has been widely investigated in Supply Chain Network(SCN). One of keys issues in the current SCN research area involves minimizing both production and distribution costs. This study deals with finding an optimal solution for minimizing the total cost of production and distribution problems in supply chain network. First, we presented an integrated mathematical model that satisfies the minimum cost in the supply chain. To solve the presented mathematical model, we used a genetic algorithm with an excellent searching ability for complicated solution space. To represent the given model effectively, the matrix based real-number coding schema is used. The difference rate of the objective function value for the termination condition is applied. Computational experimental results show that the real size problems we encountered can be solved within a reasonable time.
Along with global environmental issues, the size of the electric vehicle market has recently skyrocketed. Various efforts have been made to extend mileage, one of the biggest problems of the electric vehicles, and development of batteries with high energy densities has led to exponential growth in mileage and performance. However, proper thermal management is essential because these high-performance batteries are affected by continuous heat generation and can cause fires due to thermal runaway phenomena. Therefore, thermal management of the battery is studied through the optimal design of the guide vanes, while utilizing the existing battery casing to ensure the safety of the electric vehicles. A battery from T-company, one of a manufacturer of the electric vehicles, was used for the research, and the commercial CFD software, ANSYS CFX V20.2, was used for analysis. The guide vanes were derived through optimal design based on a genetic algorithm with flow analysis. The optimized guide vanes show improved heat removal performance.
Plant-pathogenic bacteria including Xanthomonas spp. carry genetic diversity in composition of avirulence genes for interaction with their host plants. Previously, we reported genetic diversity of avirulence genes in X. axonopodis pv. glycines. In this study, we determined genetic diversity of five avirulence genes, avrBs1, avrBs2, avrBs3, avrBs4, and avrRxv, in three other Xanthomonas species isolated in Korea by genomic southern hybridization. Although Korean races of X. campestris pv. vesicatoria that were isolated from year 1995 to 2002 had the same avirulence gene patterns as those that already reported, there was race shift from race 3 to race 1 by acquisition of avrBs3 genes. X. campestris pv. campestris isolated from Chinese cabbage, but not from cabbage or radish, carried two avrBs3 genes, and one of them affected HR-eliciting ability of this bacterium in broccoli. X. oryzae pv. oryzae carried eight to thirteen avrBs3 gene homologs, and this bacterium showed dynamic changes of resistance patterns in rice probably by losing or obtaining avrBs3 genes. These results indicate that avrBs3 gene is more diverse in Xanthomonas spp. than other four avirulence genes and also host ranges of these bacteria can be easily changed by loss or acquisition of avrBs3 genes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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