In this paper, a novel vision-based nighttime vehicle detection approach is presented, combining state machines and downhill simplex optimization. In the proposed approach, vehicle detection is modeled as a sequential state transition problem; that is, vehicle arrival, moving, and departure at a chosen detection area. More specifically, the number of bright pixels and their differences, in a chosen area of interest, are calculated and fed into the proposed state machine to detect vehicles. After a vehicle is detected, the location of the headlights is determined using the downhill simplex method. In the proposed optimization process, various headlights were evaluated for possible headlight positions on the detected vehicles; allowing for an optimal headlight position to be located. Simulation results were provided to show the robustness of the proposed approach for nighttime vehicle and headlight detection.
An injection mold cooling circuit for an automotive front bumper was optimally designed in order to simultaneously minimize the average of the standard deviations of the temperature and the difference in mean temperatures of the upper and lower molds for uniform cooling. The temperature distribution for a specified design was evaluated by Moldflow Insight 2010, a commercial injection molding analysis tool. For efficient design, PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization), a commercial PIDO tool, was used to integrate and automate injection molding analysis procedure. The weighted-sum method was used to handle the multi-objective optimization problem and PQRSM, a function-based sequential approximate optimizer equipped in PIAnO, to handle numerically noisy responses with respect to the variation of design variables. The optimal average of the standard deviations and difference in mean temperatures were found to be reduced by 9.2% and 56.52%, respectively, compared to the initial ones.
The present paper presents a genetic algorithm (GA) to maximize social welfare and perform congestion management by optimally placing and sizing one Thyristor-Controlled Series Capacitor (TCSC) device in a double-sided auction market. Simulation results, with line flow constraints before and after the compensation, are compared through the Sequential Quadratic Programming SQP method, and are used to analyze the effect of TCSC on the congestion levels of modified IEEE 14-bus and 30-bus test systems. Quadratic, smooth and nonsmooth (with sine components due to valve point loading effect) generator cost curves, and quadratic smooth consumer benefit functions are considered. The main aims of the present study are the inclusion of customer benefit in the social welfare maximization and congestion management objective function, the consideration of nonsmooth generator characteristics, and the optimal locating and sizing of the TCSC using real code-based GA to guarantee fast convergence to the best solution.
Sequential brain SPECT imaging has been used to assess the cerebral perfusion reserve(CPR) in cerebrovascular diseases(CVD). We have realized a parametric images of CPR using normalized difference ratio and deadtime correction. For the anatomical localization of CPR, the parametric images were registered to the contours of the cerebral regions using optimal threshold method. The parametric imags reflected the CPR more reliably and distinctively. We conclude that the qunatitative estimation of CPR using normalized difference ratio image could be useful for the diagnosis and assessment of postoperative prognosis in CVD.
본 논문에서는 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 모든 노드를 탐색하여 최적의 경로를 도출하는 최적화 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 경로를 도출하기 위해 중간 경로 노드로부터 출발지 노드 및 도착지 노드까지의 거리를 측정하여 개체를 생성한다. 출력 노드들을 도출하기 위해 생성된 개체를 적합도 함수에 적용하여 적합도를 계산한다. 계산된 적합도 값에 따라 교배를 할 노드 및 교배 지점(비트단위)을 선택한다. 선택된 노드와 교배 지점을 이용하여 개체들을 교배한다. 교배를 통해 새로운 개체를 생성한다. 새로운 개체가 적합도 조건에 만족하면 출력 노드로 도출하고, 다음 출력 노드를 도출할 때의 출발지 노드로 선택한다. 이러한 과정을 반복하여 모든 출력 노드를 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 순차 방식과 난수를 이용한 경우보다 제안된 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.
이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.
분리벽형 증류탑의 구조 설계를 위한 shortcut 방법으로서 기존의 Fenske-Underwood 식을 3기 일반 증류탑 배열에 확장 적용하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 초기 설계 단계에서 분리벽형 증류탑의 공급단 위치, 분리벽 구간, 중간 제품 생산단의 위치를 간편하면서도 효과적으로 결정할 수 있는 것을 확인하였다. 제안된 방법에 의하여 구조 설계가 이루어진 분리벽형 증류탑과 기존의 연속 2기 증류공정 간의 분리 효율을 비교하기 위해 HYSYS를 사용하여 다양한 원료 조건에 대하여 전산모사 실험을 수행하였다. 그 결과 제안된 분리벽형 증류탑이 기존 연속 2기 증류공정 대비 16%에서 65%까지 에너지를 절약할 수 있음을 확인하였다. 또한 분리벽형 증류탑에 의한 분리 성능 향상 정도는 중간 비점 물질의 조성에 크게 의존하며 중간비점 조성이 우세할수록 유리함을 확인하였고, 최적 에너지 분포 영역 경향은 원료 혼합물의 ESI 값에 의하여 결정됨을 알 수 있었다.
In this study, optimization was performed to improve the conventional liquefaction process of offshore plants, such as a LNG-FPSO(Liquefied Natural Gas-Floating, Production, Storage, and Offloading unit) by maximizing the energy efficiency of the process. The major equipments of the liquefaction process are compressors, expanders, and heat exchangers. These are connected by stream which has some thermodynamic properties, such as the temperature, pressure, enthalpy or specific volume, and entropy. For this, a process design problem for the liquefaction process of offshore plants was mathematically formulated as an optimization problem. The minimization of the total energy requirement of the liquefaction process was used as an objective function. Governing equations and other equations derived from thermodynamic laws acted as constraints. To solve this problem, the sequential quadratic programming(SQP) method was used. To evaluate the proposed method in this study, it was applied to the natural gas liquefaction process of the LNG-FPSO. The result showed that the proposed method could present the improved liquefaction process minimizing the total energy requirement as compared to conventional process.
본 논문에서는 연속시점에서 촬영한 CT 영상에서 대응되는 폐결절을 추적 관찰하기 위한 폐결절 정합 방법을 제안한다. 제안 방법은 다음과 같은 다섯 단계로 구생된다. 첫째, 분할된 폐를 포함하는 최적경계볼륨의 중심으로 위치 차이를 보정한다. 둘째, 초기 CT 영상과 추적 CT 영상에서 가장 높은 밝기값을 가지고 있는 갈비뼈 구조를 포함하는 관상최대강도투사 영상을 생성한다. 셋째, 두 관상최대강도투사 영상 간의 정규화된 평균 밝기값 차이를 통해 강체 변환을 최적화한다. 넷째, 강체 정합 후에 폐결절 중심 간의 유클라디안 거리 측정을 통해 대응되는 폐결절 대응 후보를 정의한다. 마지막으로, 폐결절을 매칭하기 위하여 초기 CT 영상 내에 폐결절 템플릿과 추적 CT 영상 내에 탐색 볼륨 간의 템플릿 매칭을 수행 한다. 본 제안 방법의 결과를 평가하기 위하여 육안 평가, 정확성 및 수행시간 측정을 수행하였다. 실험결과 관상최대강도투사를 기반으로 하는 강체정합과 지역적 템플릿 매칭을 이용하여 폐결절이 정확하고 빠르게 정합됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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