Zhang, Wenjuan;Ma, Haomiao;Zhang, Junli;Chen, Lingling;Qu, Yang
Journal of Power Electronics
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제15권4호
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pp.1119-1130
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2015
This study investigates the multi-objective fuzzy optimization of crowbar resistance for the doubly fed induction generator (DFIG) low-voltage ride-through (LVRT). By integrating the crowbar resistance of the crowbar circuit as a decision variable, a multi-objective model for crowbar resistance value optimization has been established to minimize rotor overcurrent and to simultaneously reduce the DFIG reactive power absorbed from the grid during the process of LVRT. A multi-objective genetic algorithm (MOGA) is applied to solve this optimization problem. In the proposed GA, the value of the crowbar resistance is represented by floating-point numbers in the GA population. The MOGA emphasizes the non-dominated solutions and simultaneously maintains diversity in the non-dominated solutions. A fuzzy-set-theory-based is employed to obtain the best solution. The proposed approach has been evaluated on a 3 MW DFIG LVRT. Simulation results show the effectiveness of the proposed approach for solving the crowbar resistance multi-objective optimization problem in the DFIG LVRT.
A recent research and development has the requirement for the optimization to shorten design time of modified or new product model and to obtain more precise engineering solution. General optimization problem must consider many conflicted objective functions simultaneously. Multi-objective optimization treats the multiple objective functions and constraints with design change. But, real engineering problem doesn't describe accurate constraint and objective function owing to the limit of representation. Therefore this study applies variance analysis on the basis of structure analysis and DOE to the vertical roller mill fur portland cement and proposed statistical design model to evaluate the effect of structural modification with design change by performing practical multi-objective optimization considering mass, stress and deflection.
Fog can cause large-scale human and economic damages, including traffic systems and agriculture. So, Korea Meteorological Administration is operating about 290 visibility meters to improve the observation level of fog. However, it is still insufficient to detect very localized fog. In this study, high-resolution grid-type visibility data were retrieved from irregularly distributed visibility data across the country. To this end, three objective analysis techniques (Inverse Distance Weighting (IDW), Ordinary Kriging (OK) and Universal Kriging (UK)) were used. To find the best method and parameters, sensitivity test was performed for the effective radius, power parameter and variogram model that affect the level of objective analysis. Also, the effect of data distribution characteristics (level of normality) on the performance level of objective analysis was evaluated. IDW showed a relatively high level of objective analysis in terms of bias, RMSE and correlation, and the performance is inversely proportional to the effective radius and power parameter. However, the two Krigings showed relatively low level of objective analysis, in particular, greatly weakened the variability of the variables, although the level of output was different depending on the variogram model used. As the level of objective analysis is greatly influenced by the distribution characteristics of data, power, and models used, care should be taken when selecting objective analysis techniques and parameters.
교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.
This study aims to compare student self-, teacher-, and objective assessments of elementary science-gifted students' scientific creativity. A science-gifted program on the topic of Hydraulic Machine was implemented to 40 fifth-graders in the Science-Gifted Education Center of an education office in Seoul, Korea for four weeks. The products of the students' activities were assessed by three types of 'Student Self-Assesment', 'Teacher-Assesment', and 'Objective Assessment using Formula'. Based on two essential components of creativity, the scientific creativity is divided into two parts of originality and usefulness. Ideas that satisfy both components can be counted as scientifically creative. The main results of this study are as follows: First, the scores of each week and the average of the overall four-week scores on scientific creativity were significantly correlated. Student self-assessment (r=.687), teacher-assessment (r=.715), and objective assessment (r=.724) appeared consistently over instructional periods. Second, the average scores of student self-, objective, and teacher-assessments were 73.15, 35.72, and 26.60, respectively. The result of student self-assessment on scientific creativity tended to be higher than those of formula and teacher. Third, among the three types of assessment on scientific creativity, a strong correlation appeared between teacher- and objective assessment (r=.974), but neither between student self- and objective (r=.161) nor between student self- and teacher- (r=.213). Fourth, the scores on originality component had a positive correlation between teacher- and objective assessment (r=.713). The scores of student self- and teacher-assessments had a significant correlation too (r=.315), but not between student self- and objective assessment (r=.279). Fifth, the scores on usefulness component did not have a significant correlation between student self- and teacher-assessment (r=.155). Sixth, there was no significant difference on scientific creativity between student self- and objective assessment [${\chi}^2$(1, n=40)=1.667, p<.197]. Not between student self- and teacher-assessment either [${\chi}^2$(1, n=40)=1.616, p<.204]. On the contrary, there was a significant difference between teacher- and objective assessment [${\chi}^2$(1, n=40)=32.593, p<.000]. Seventh, the students were categorized into four groups according to the levels of their scores by student self- and teacher-assessment. The result showed that factors influencing student self-assessment are inherent in the personality traits of gifted individuals, such as self-esteem and perfectionism. The findings suggested that there are challenges for the educators to make efforts to construct consistent assessment methods for scientific creativity.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제14권3호
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pp.601-608
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2007
Lee, et al. (1999) proposed a unique but universal robust objective function replacing the square objective function for the radial basis function network, and demonstrated some advantages. In this article, the robust objective function in Lee, et al. (1999) is adapted for a multilayer perceptron (MLP). The shape of the robust objective function is formed by the scale parameter. Another method of determining a proper value of that parameter is proposed.
멀티미디어 서비스의 증가로 다양한 QoS(Quality of Service) 파라미터를 보장하는 멀티캐스트 라우팅 알고리즘이 필요하게 되었다. 이러한 멀티캐스트 라우팅에서 고려해야 하는 각각의 QoS 파리미터와 비용과의 관계는 Trade-off 관계에 있으며, 이들을 동시에 최적화하는 멀티캐스트 라우팅 문제는 다목적 최적화 문제(Multi-Objective Optimization Problem: MOOP)에 속하는 어려운 문제이다. 다목적 최적화 문제의 목표는 다양한 파레토 최적해(Pareto Optimal Solution)를 찾는데 있으며, 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘(Multiple Objective Genetic Algorithms: MOGA)을 적용하였다.
Multiple objective programming has been a popular research area since 1970. The pervasiveness of multiple objective in decision problems have led to explosive growth during the 1980's. Several approaches (interactive methods, feasible direction methods, criterion weight space methods, Lagrange multiplies methods, etc) have been developed for solving decision problems having multiple objectives. However there are still many mathematically challengings including multiple objective integer, nonlinear optimization problems which require further mathematically oriented research. (omitted)
최적화란 목적함수가 최대 또는 최소가 되도록 하는 결정변수를 찾아가는 절차이다. 기존의 많은 연구자들은 최적해의 효율적인 탐색과정에 집중한 반면 최적화의 시작점이라 할 수 있는 목적함수 구성을 위한 연구는 상대적으로 미진한 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 국내외에서 빈번히 사용되고 있는 가중평균법을 사용하여 tradeoff를 고려한 목적함수와 절대우선순위를 위한 가중값을 적용한 목적함수를 구성하여 표본추계학적 동적계획법을 통해 산정한 최적운영률을 비교하였다. 그 결과 절대우선순위를 위한 가중값을 적용한 경우가 보다 실제 저수지운영과 부합하는 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 국내 다목적댐 운영계획에 보다 적합한 목적함수를 구성하기 위해서는 절대우선순위를 위한 가중값을 부여하여 목적함수를 구성하는 것이 타당한 것으로 판단된다.
이 논문의 목적은 1980년대 후반~1990년대 후반까지 한국기업들의 대유럽연합(EU) 직접투자를 중심으로 EU Objective 1(저발전지역).2(구조재편지역)지역의 투자유치전략을 평가하는 것이다. 이 지역들의 투자유치전략 중 가장 중요했던 것은 한국기업들의 유치를 위해 제공되었던 막대한 인센티브 팩키지였다. 그럼에도 불구하고, 이와 같은 인센티브 팩키지는 한국기업이 지닌 경쟁력의 한계(비용경쟁력)와 EU Objective 1.2지역 지방노동시장의 경쟁력의 한계(저생산성.저숙련)로 인해 기업 및 지역발전에 기여하지 못했다. 결국, 기업과 지역의 내.외적 환경에 대한 고려없이 제공되었던 EU의 인센티브 팩키지 전략은 기업과 지역 모두에게 성공적인 발전경로를 밟을 수 있는 기회를 주지 못했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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