• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권2호
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• pp.114-119
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• 2021

This paper proposes a method to find an optimal T' with the most terminal of the subset of T' trees that can be connected by a given length by improving a memetic genetic algorithm within several constraints, when the set of terminal T is given to the Euclidean plane R². Constraint (1) is that a given length cannot connect all terminals of T, and (2) considers only the rectilinear layout of the edge connecting each terminal. The construction of interconnections has been used in various design-related areas, from network to architecture. Among these areas, there are cases where only the rectilinear layout is considered, such as wiring paths in the computer network and VLSI design, network design, and circuit connection length estimation in standard cell deployment. Therefore, the heuristics proposed in this paper are expected to provide various cost savings in the rectilinear layout.

• Advances in materials Research
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• 제11권1호
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• pp.75-90
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• 2022

In this paper, functionality of soft computing algorithms such as Group method of data handling (GMDH), Random forest (RF), Random tree (RT), Linear regression (LR), M5P, and artificial neural network (ANN) have been looked out to predict the compressive strength of concrete mixed with marble powder. Assessment of result suggests that, the overall performance of ANN based model gives preferable results over the different applied algorithms for the estimate of compressive strength of concrete. The results of coefficient of correlation were maximum in ANN model (0.9139) accompanied through RT with coefficient of correlation (CC) value 0.8241 and minimum root mean square error (RMSE) value of ANN (4.5611) followed by RT with RMSE (5.4246). Similarly, other evaluating parameters like, Willmott's index and Nash-sutcliffe coefficient value of ANN was 0.9458 and 0.7502 followed by RT model (0.8763 and 0.6628). The end result showed that, for both subsets i.e., training and testing subset, ANN has the potential to estimate the compressive strength of concrete. Also, the results of sensitivity suggest that the water-cement ratio has a massive impact in estimating the compressive strength of concrete with marble powder with ANN based model in evaluation with the different parameters for this data set.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제39권3호
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• pp.61-72
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• 2002

본 논문에서는 1-Steiner 휴리스틱 알고리즘을 응용하여 단일 소스 네트와 다중 소스 네트를 배선하는 두 가지 시간 지향(timing-driven) 배선 방법을 제안한다. 이 방법은1-Steiner 휴리스틱 알고리즘의 계산값 (cost)을 지연시간으로 수정한 것으로 이 방법의 특징은 모든 터미널이 임계터미널인 경우와 또 임계터미널이 부분적으로 존재하는 경우의 단일 소스 네트와 다중 소스 네트를 배선하는 데 동시 적용할 수 있다는 점이다. 실험결과 단일 소스를 배선하는 알고리즘은 기존의 SERT와 SERT-C에 비해 지연시간이 각각 평균 2.1%, 10.6% 감소하는 성능을 보였다. 그리고 다중 소스를 배선하는 알고리즘은 기존의 MCMD A-tree 알고리즘과 비교했을 때 모든 소스, 터미널 쌍이 임계쌍(critical pair)일 경우는 최대 지연 시간이 평균 2.7% 증가했지만 부분적인 임계쌍이 존재할 때는 최대 지연 시간이 평균 1.4% 감소하는 유사한 결과를 도출한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.1-11
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• 1998

본 논문에서는 ML(maximum likelihood) 원리와 디지탈 통신 시스템의 고유 특성인 유한 알파벳 특성(FAP: finite alphabet properties)에 근거한 블라인드 최대비 결합(MRC: maximal ratio combining)을 위한 간단한 방법들을 제안한다. 이 방법들은 아주 작은 길이의 데이터를 가지고도 채널 파라미터들을 정확하게 추정할 수 있기 때문에, 이 방법들을 사용하면 거의 완벽한 최대비 결합을 수행할 수 있다. 이 방법들은 교번투영 기법(alternating projection technique)을 이용하여 다이버시티 가지들에 대한 채널 파라미터와 데이터 시퀀스를 동시에 추정한다. 두 가지 다른 JC-DSE (joint combining and data sequence estimation)방법과 PC-BPE (pre-combining and blind phase estimation) 방법이 제안되며, 전영역 최적화를 보장할 수 있도록 하는 효율적인 초기화 방법도 제시된다. 모의실험 결과들을 통하여, 제안된 두가지 방법의 심볼 오류율과 채널 파라미터의 추정 정확도에 관한 성능을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권5호
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• pp.509-516
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• 2013

초분광 영상에 내재된 비선형 현상을 다루기 위해서는 과거에 주로 사용되었던 선형 피처 추출 방법은 적합하지 않았다. 따라서 최근 Manifold learning이라 불리우는 비선형 피처 추출 방법이 초분광 원격탐사 분야를 비롯 여러 분야에서 관심이 증가되고 있다. Manifold learning 방법 중 널리 이용되는 Isomap은 분류와 분광 혼합 분석 등의 분야에서 좋은 결과를 보여주지만, 지나치게 복잡하고 높은 계산량은, 특히 원격탐사 자료와 같이 자료의 크기가 큰 경우 문제가 된다. 따라서 자료의 일부분을 이용하는 랜드마크 기법이 해결책으로 제안 되었다. 본 연구에서는 좀 더 통제가 가능한 랜드마크 추출을 위해 자료를 구성하는 최대 부피를 지닌 Simplex를 이용하여 랜드마크를 선택하는 방법을 제안한다. 초분광 영상을 이용하여 랜드마크의 개수, 선택 방법에 따른 분류 정확도와 편차, 그리고 처리 시간을 비교하였고, 그 결과 제안된 랜드마크 선택 기법은 분류 정확도, 처리시간 모두에서 효율적인 결과를 보여주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8A호
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• pp.691-701
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• 2011

방향센서네트워크에서 주어진 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달한다는 요구사항을 유지하면서 에너지를 효율적으로 절약하여 전체 네트워크 수명을 최대화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이와 관련하여 Maximum Directional Cover Tree(MDCT) 문제를 제시하고 방향센서들을 그룹화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제를 다룬다. 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달하는데 참여하는 센서들을 활성상태로 설정하고 그렇지 않은 센서들은 수면상태로 설정함으로써 에너지를 효율적으로 활용할 수 있는 휴리스틱 알고리즘인 Directional Coverage and Connectivity (DCC)-greedy 알고리즘을 제시하여 MDCT문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 타켓을 관측하고 관측한 데이터 전달에 드는 에너지 외에 방향 회전에너지까지 고려함으로써 방향센서가 소비하는 에너지를 좀 더 정확하게 고려한다 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘이 네트워크 수명을 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1657-1667
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• 2021

지반침하는 인위적인 인간 활동 또는 자연적 현상에 의해 지표면이 가라앉는 현상이다. 멕시코시티는 전세계에서 가장 심각한 지반침하가 발생하는 지역 중 하나로 평가받고 있다. 멕시코시티 지반침하의 원인은 과도한 지하수 채취로서 해당 지역 전체의 물 사용량의 약 70%를 지하수가 차지하고 있다. 범 지구 위성 항법 시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 또는 수준측량과 같은 전통적인 현장 관측 방법은 지반침하를 정확하게 측정하기 위해 선호되어 왔다. 하지만 GNSS 관측은 매우 높은 시간해상도를 가진 정확한 지표 변위량을 측정할 수 있음에도 불구하고, 넓은 지역에 대한 부분적인 관측 정보를 제공하고 많은 시간과 비용이 요구되는 한계점이 존재한다. 그러나, 인공위성 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 주야 조건과 기상상태에 관계없이 높은 공간 해상도의 지표변화 정보를 mm에서 cm 크기의 정밀도로 비교적 낮은 비용으로 관측할 수 있다는 점에서 효과적인 방법으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 2007년 2월 11일에서 2011년 2월 22일까지 획득된 ALOS PALSAR L-band 영상레이더를 이용하여 멕시코시티의 지반 침하 시계열을 추정하였다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 분석 방법인 고정 산란체 위상간섭기법(persistent scatterer interferometry, PSI)과 small baseline subset (SBAS)을 적용하여 지표 변위의 시계열 결과를 획득하였으며 대기 효과 및 지형 오차를 제거하였다. PSI 및 SBAS 기법을 이용한 분석 결과 최대 지반침하 속도는 각각 -29.5 cm/year, -27.0 cm/year로 나타났다. 또한 연구지역을 지질 공학적 특성에 따라 세 가지 구역으로 분류하여 각 분류에서의 지반 침하속도를 비교한 결과, 단단한 기반암으로 구성된 지역에 비해 압축률이 큰 호수성 퇴적물로 구성된 지역에서 침하가 크게 발생하였다.

• 한국안전학회지
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• 제35권3호
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• pp.49-57
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• 2020

In comparison with the existing static reliability analysis methods, the dynamic reliability analysis(DyRA) method is more suitable for estimating the failure probability of a structure subjected to earthquake excitations because it can take into account the frequency characteristics and damping capacity of the structure. However, the DyRA is known to have an issue of numerical stability due to the uncertainty in random sampling of the earthquake excitations. In order to solve this numerical stability issue in the DyRA approach, this study proposed two earthquake-scale factors. The first factor is defined as the ratio of the first earthquake excitation over the maximum value of the remaining excitations, and the second factor is defined as the condition number of the matrix consisting of the earthquake excitations. Then, we have performed parametric studies of two factors on numerical stability of the DyRA method. In illustrative example, it was clearly confirmed that the two factors can be used to verify the numerical stability of the proposed DyRA method. However, there exists a difference between the two factors. The first factor showed some overlapping region between the stable results and the unstable results so that it requires some additional reliability analysis to guarantee the stability of the DyRA method. On the contrary, the second factor clearly distinguished the stable and unstable results of the DyRA method without any overlapping region. Therefore, the second factor can be said to be better than the first factor as the criterion to determine whether or not the proposed DyRA method guarantees its numerical stability. In addition, the accuracy of the numerical analysis results of the proposed DyRA has been verified in comparison with those of the existing first-order reliability method(FORM), Monte Carlo simulation(MCS) method and subset simulation method(SSM). The comparative results confirmed that the proposed DyRA method can provide accurate and reliable estimation of the structural failure probability while maintaining the superior numerical efficiency over the existing methods.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.1-13
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• 2015

The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제17권1호
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• pp.95-100
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• 2016

Background: Survival time of lymphoma patients can be estimated with the help of microarray technology. In this study, with the use of iterative Bayesian Model Averaging (BMA) method, survival time of Mantle Cell Lymphoma patients (MCL) was estimated and in reference to the findings, patients were divided into two high-risk and low-risk groups. Materials and Methods: In this study, gene expression data of MCL patients were used in order to select a subset of genes for survival analysis with microarray data, using the iterative BMA method. To evaluate the performance of the method, patients were divided into high-risk and low-risk based on their scores. Performance prediction was investigated using the log-rank test. The bioconductor package "iterativeBMAsurv" was applied with R statistical software for classification and survival analysis. Results: In this study, 25 genes associated with survival for MCL patients were identified across 132 selected models. The maximum likelihood estimate coefficients of the selected genes and the posterior probabilities of the selected models were obtained from training data. Using this method, patients could be separated into high-risk and low-risk groups with high significance (p<0.001). Conclusions: The iterative BMA algorithm has high precision and ability for survival analysis. This method is capable of identifying a few predictive variables associated with survival, among many variables in a set of microarray data. Therefore, it can be used as a low-cost diagnostic tool in clinical research.