This work investigates the performance of fully complex- valued radial basis function network(FC-RBF) and complex extreme learning machine (CELM) based neural approaches for classification of power quality disturbances. This work engages the use of S-Transform to extract the features relating to single and combined power quality disturbances. The performance of the classifiers are compared with their real valued counterparts namely extreme learning machine(ELM) and support vector machine(SVM) in terms of convergence and classification ability. The results signify the suitability of complex valued classifiers for power quality disturbance classification.
As all kind of industry has developed, metal structure and machine instrument use bolt, pin, rivet and welding for assembly and combination. For pin and hinge, dimension accuracy is crucial to keep the operation and safety of the structure and machine instrument. In case of complex machine, the hinge for cover open-loop system is one of the significant design elements. Most of the hinges are being imported and assembled sine they give high technology development cost for its unit cost position. The reason is that the localization of hinge is inadequate. As the demand increase and the necessity of localization grow, it is now more important than ever to develop low cost structure. By the low cost structure, a new technology could be obtained for electronic product and structural hinge since it would enable for complex machine hinge to be guaranteed, technologically. Open-loop hinge is the link type and designed for the structure to keep constant open-loop. And, the hinge is examined in design stability by finite element analysis method. In this paper, the operation result is presented when the hinge for complex machine open-loop is designed for link type structure.
본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.
In this paper, the Post Process for the manifold complex processing using CAD/CAM Software of two and a half Dimensions(2.5D) has been developed to maximize the application of the manifold manufacturing machine. Many companies are currently making use of high price systems to improve manufacturing process using the multi-axial complex manufacturing machine. In accordance with the requirements, the utilization of CAD/CAM Software for the manifold complex manufacturing machine is earnestly demanded. However, the experts who have experience in manifold manufacturing machine are insufficient. Consequently the outcomes of the Post Process for 2.5D CAD/CAM Systems have been dealt in order to be smoothly operated by those who have basic skills and be understood in process drawings. CNC program functions can be specially used as they are, when drawn up. The Post Process for the original point designation and transformation of coordinates has been developed and applied. The results gave proof of practical manufacturing outcomes.
In the large scale B2B transaction like buying Express-Train or selling Daewoo Motor, a tremendous amount of variables and factors of chaos functionate in it directly or indirectly. To get effective information processing on the so called complex system like this, it should be possible to unite the global insight power of the human being and the local computing power of the machine. In this paper, we suggested a union model of human being and machine using Hugent concept. Hugent is defined as an agent model which allows us to chemically unite the human's component and the machine's component in terms of information processing. In this paper, we showed that some typical problems contained in the complex system can be treated more easily through the suggested Hugent concept.
Recently, the evolution in production techniques (e.g. high-speed milling), the complex shapes involved in modem production design, and the ever increasing pressure for higher productivity demand a drastic improvement of the dynamic behavior of the machine tool axes used in production machinery. And also machine tools of multi functional and minimized parts are increasingly required as demand of higher accurate in some fields such as electronic and optical components etc. The accuracy and the productivity of machined parts are natural to depend on the linear system of machine tools. The complex workpiece surfaces encountered in present-day products and generated by CAD systems are to be transformed into tool paths for machine tools. The more complex these tool paths and the higher the speed requirements, the higher the acceleration requirements are needed to the machine tool axes and the motion control system, and the more difficult it is to meet the requirements. The traditional indirect drive design for high speed machine tools, which consists of a rotary motor with a ball-screw transmission to the slide, is limited in speed, acceleration, and accuracy. The direct drive design of machine tool axes. which is based on linear motors and which recently appeared on the market. is a viable candidate to meet the ever increasing demands, because of these advantages such as no backlash, less friction, no mechanical limitations on acceleration and velocity and mechanical simplicity. Therefore performance tests were carried out to machine tool axes based on linear motor. Especially, dynamic characteristics were investigated through circular test.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권4호
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pp.281-286
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2023
Diagnosing reading disorders involves complex procedures to evaluate complex cognitive processes. For an accurate diagnosis, a series of tests and evaluations by human experts are required. In this study, we propose a quantitative tool to diagnose reading disorders based on natural reading behaviors using minimal human input. The eye movements of the third- and fourth-grade students were recorded while they read a text at their own pace. Seven machine learning models were used to evaluate the gaze patterns of the words in the presented text and classify the students as normal or having a reading disorder. The accuracy of the machine learning-based diagnosis was measured using the diagnosis by human experts as the ground truth. The highest accuracy of 0.8 was achieved by the support vector machine and random forest classifiers. This result demonstrated that machine learning-based automated diagnosis could substitute for the traditional diagnosis of reading disorders and enable large-scale screening for students at an early age.
기계학습은 학습에 이용되는 학습 데이터와 데이터를 예측할 인공신경망을 이용하여 비용함수를 만들고, 비용함수를 최소화시키는 파라미터들을 찾는 과정이다. 파라미터들은 비용함수의 그래디언트 기반 방법들을 이용하여 변화하게 된다. 디지털 신호가 복잡할수록, 학습하고자 하는 문제가 복잡할수록, 인공신경망의 구조는 더욱 복잡해지고 깊어진다. 복잡하고, 깊어지는 인공신경망 구조는 과적합(Over-fitting) 문제를 발생시킨다. 과적합 문제를 해결하기 위하여 파라미터의 가중치 감소 정규화 방법이 사용되고 있다. 우리는 이러한 방법에서 추가로 비용함수의 값을 이용한다. 이러한 방법으로 기계학습의 정확도가 향상되는 결과를 얻었으며 이는 수치 실험을 통하여 우수성이 확인된다. 이러한 결과는 기계학습을 통한 인공지능의 폭넓은 데이터에 대한 정확한 값을 도출한다.
Pocket machining is metal removal operation commonly used for creating depressions in machined parts. Numerically controlled milling is the primary means for machining complex die surface. These complex surfaces are generated by a milling cutter which removes material as it traces out pre-specified tool paths. To machine, a component on a CNC machine, part programs which define the cutting tool path are needed. This tool path is usually planned from CAD, and converted to a CAM machine input format. In this paper I proposed a new method for generating NC tool paths. This method generates automatically NC tool paths with dynamic elimination of machining errors in 2$\frac{1}{2}$ arbitrary shaped pockets. This paper generates a spiral-like tool path by dynamic computing optimal pocket of the pocket boundary contour based on the type and size of the milling cutter, the geometry of the pocket contour and surface finish tolerance requirements. This part programming system is PC based and simultaneously generates a G-code file.
Scheduling problem in Flexible Manufacturing Systems(FMS) is complex because of various situation of Manufacturing Systems. Especially, in case of short-term scheduling demanding high efficiency, low cost at short-period, efficient scheduling is a serious problem. To solve this problem, many dispatching rules are developed. But, it leave much to be desired, because real situation in shop floor is complex and real-time scheduling is needed in real manufacturing shop floor. In this paper, search algorithm that allocate different dispatching rules to each machine is presented to complement lack of dispatching rule and develop practical real-time scheduling system. The search algorithm is described in detail. First, algorithm detect machine breakdown, evaluate each dispatching rule. dispatching rules for each machine meeting performance criteria are ranked. The algorithm selects new dispatching nile for bottleneck machine. The effectivenes and efficiency of the mixed dispatching rule and search algorithm is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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