A design method that can easily construct intelligent patient monitoring systems is proposed. To achieve the design method, the SES/MB concept and a discrete event-based logic control formalism based on a set theory is introduced. In this control paradigm the controller expects to receive confirming sensor responses to its control commands within definite time windows determined by DEVS model of the system under control. Because data to be used for rule-based symbolic reasoning are to be abstracted, several AI methods are applied the processes. These methods are applied to intelligent patient monitoring systems so that they facilitate transformation from low level raw data to high level linguistic data. Model-based system representations have advantages of reusability, extensibility, flexsibility, independent testability and encapsulation.
An Eulerian-Lagrangian method, so called immersed boundary method, is used for analysing viscous flow around arbitrary bodies, where governing equations are discretized on a regular grid by using a finite volume method. To improve the accuracy of flow near body boundaries, a second-order accurate interpolation scheme is used and a level-set based grid deformation method is presented to construct the adaptive grids around body boundaries. The present scheme is used to simulate steady flow around a semicircular cylinder mounted on the bottom of flow domain and calculated results are validated by results of a body fitted grid method. Finally, present method is applied to a complex flow around multi body and the usefulness is checked by investigating calculated results.
A study was conducted to develop a better classification method of Consumer Attributes that can enhance user-centered product design process. A modified QFD(Quality Function Deployment) survey form based upon Fuzzy set theory was proposed which contains 9 steps of importance level, and Certainty and Necessity function to improve the reliability of extracted consumer attributes. To verify the betterment and advantage of proposed classification method, a series of questionnaire survey was performed. Thirty male and 30 female university students were participated in the survey using a VCR as a target product. The result of the study showed that 80% of subjects were preferred the proposed classification over existing method. A cluster analysis was performed to further verify the betterment of the proposed method. The result also supported that the proposed classification method is more reliable and enhanced method in extracting consumer attributes and can be applied in the product design.
연구의 목적은 컴퓨터 도움 없이 독립으로 서보시스템의 퍼지제어를 위한 퍼지제어기 하드웨어 회로 개발이다 본 논문은 $\alpha$-레벨 퍼지집합 분해에 기초하여 DC 서보 시스템의 퍼지제어를 위해 퍼지 추론 연산의 하드웨어에 대하여 나타내었다. 퍼지추론에서 비퍼지화까지 일체적으로 퍼지추론 연산에 의해 직접 PWM 조작신호를 얻는 방법이 제안되었다. 이 방법은 아날로그 회로로 쉽게 구현할 수있다. 퍼지제어기 입출력 특성과 직류서보 전동기 퍼지제어 응답특성에서 $\alpha$-레벨 양자화 효과에 대하여 검토한 결과 양자화 수 $\alpha$=4 단계가 충분한 것을 알 수 있다. 제안한 하드웨어 방법은 실 직류 서보시스템의 적용에서 실험을 통하여 그 효과를 나타내었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.322-326
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2004
This paper describes a new iris recognition method based on a shift-invariant wavelet sub-images. For the feature representation, we first preprocess an iris image for the compensation of the variation of the iris and for the easy implementation of the wavelet transform. Then, we decompose the preprocessed iris image into multiple subband images using a shift-invariant wavelet transform. For feature representation, we select a set of subband images, which have rich information for the classification of various iris patterns and robust to noises. In order to reduce the size of the feature vector, we quantize. each pixel of subband images using the Lloyd-Max quantization method Each feature element is represented by one of quantization levels, and a set of these feature element is the feature vector. When the quantization is very coarse, the quantized level does not have much information about the image pixel value. Therefore, we define a new similarity measure based on mutual information between two features. With this similarity measure, the size of the feature vector can be reduced without much degradation of performance. Experimentally, we show that the proposed method produced superb performance in iris recognition.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.133-141
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2001
Since the computing environment changes very rapidly, the estimation of software effort is very difficult because it is not easy to collect a sufficient number of relevant cases from the historical data. If we pinpoint the cases, the number of cases becomes too small. However is we adopt too many cases, the relevance declines. So in this paper we attempt to balance the number of cases and relevance. Since many researches on software effort estimation showed that the neural network models perform at least as well as the other approaches, so we selected the neural network model as the basic estimator. We propose a search method that finds the right level of relevant cases for the neural network model. For the selected case set. eliminating the qualitative input factors with the same values can reduce the scale of the neural network model. Since there exists a multitude of combinations of case sets, we need to search for the optimal reduced neural network model and corresponding case, set. To find the quasi-optimal model from the hierarchy of reduced neural network models, we adopted the beam search technique and devised the Case-Set Selection Algorithm. This algorithm can be adopted in the case-adaptive software effort estimation systems.
In this paper, we propse an object-oriented coding method in low bit-rate channels using pyramid structure and residual image compensation. In the motion estimation step, global motion is estimated using a set of multiresolution images constructed in a pyramid structure. We split an input image into two regions based on the gradient value. Regions with larte motions obtain observation points at low resolution level to guarantee robustness to noise and to satisfy a motion constraint equation whereas regions with local motions such as eye, and lips get observation points at the original resolution level. Local motion variations and intesity variations of an image reconstructed by the golbal motion are compensated additionally by using the previous residual image component. Finally, the model failure (MF) region is compensated by the pyramid mapping of the previous displaced frame difference (DFD). Computer simulation results show that the proposed method gives better performance that the convnetional one in terms of the peak signal to noise ratio (PSNR), compression ratio (CR), and computational complexity.
The fundamental design issues that arise in the pickup and delivery system planning are optimizing the system with minimum cost and maximum throughput and service level. This study is concerned with the development of pickup and delivery system with customer responsive service level, DCM(Demand Chain Management). The distribution process and service map are consisted of manufacturing, warehousing, and pickup and delivery. First we formulated the vehicle pickup and delivery problem using GIS-VRP method so as to satisfy the customer service requests. Second, we developed a GUI-type computer program using AVL, automated vehicle location system. The computational results show that the proposed method is very effective on a set of test problems.
Due to the low strength and high compressibility characteristics, the loess deposits tunnels are prone to large deformations and collapse. An accurate stability evaluation for loess deposits is of considerable significance in deformation control and safety work during tunnel construction. 37 groups of representative data based on real loess deposits cases were adopted to establish the stability evaluation model for the tunnel project in Yan'an, China. Physical and mechanical indices, including water content, cohesion, internal friction angle, elastic modulus, and poisson ratio are selected as index system on the stability level of loess. The data set is randomly divided into 80% as the training set and 20% as the test set. Firstly, principal component analysis (PCA) is used to convert the five index system to three linearly independent principal components X1, X2 and X3. Then, the principal components were used as input vectors for probabilistic neural network (PNN) to map the nonlinear relationship between the index system and stability level of loess. Furthermore, Leave-One-Out cross validation was applied for the training set to find the suitable smoothing factor. At last, the established model with the target smoothing factor 0.04 was applied for the test set, and a 100% prediction accuracy rate was obtained. This intelligent classification method for loess deposits can be easily conducted, which has wide potential applications in evaluating loess deposits.
The exhaust system, including a muffler, is one of the major sources to generate the radiated noise of construction equipment. The muffler is generally known that it reduces the exhaust noise level, but it sometimes increases the noise level because of the flow effect inside a muffler. So, it is required to consider the flow effect inside a muffler to reduce the exhaust noise level of construction equipment. In this paper, an experimental method to consider a quantitative flow effect inside a muffler was set up through a series of tests. Finally, the experimental result was verified through the flow noise analysis using CFD analysis result. These results make it possible to understand the dynamic characteristics of the flow noise and to design the low noise muffler for the construction equipment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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