Liu, Yajuan;Lee, Sang-Moon;Kwon, Oh-Min;Park, Ju H.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권6호
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pp.1542-1550
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2013
This paper presents new results on delay-dependent global exponential stability for uncertain linear systems with interval time-varying delay. Based on Lyapunov-Krasovskii functional approach, some novel delay-dependent stability criteria are derived in terms of linear matrix inequalities (LMIs) involving the minimum and maximum delay bounds. By using delay-partitioning method and the lower bound lemma, less conservative results are obtained with fewer decision variables than the existing ones. Numerical examples are given to illustrate the usefulness and effectiveness of the proposed method.
In a cost based pool market, the generation capacity can be used as strategic bids by generation companies (Gencos) with the cost functions open to the market. Competition using strategic capacities is modeled by Cournot and Perfect Competiton (PC) model, and transformed into two by two payoff matrix game with Gencos' decision variables of Cournot and PC model. The payoff matrices vary when capacity payments are given to Gencos in accordance with their capacity bids. Nash Equilibrium (NE) in the matrices also moves with capacity price changes. In order to maximize social welfare of the market, NE should locate in a certain position of the payoff matrices, which corresponds to a PC NE. A concept of a critical capacity price is proposed and calculated in this paper that is defined as a minimum capacity price leading to PC NE. The critical capacity price is verified to work as a tool for suppressing a strategic capacity withholding in simulations of a test system.
The objectives of this study are to analyze and compare importance degrees of rural amenity resources for rural development project using AHP and ANP (Analytic Network Process) which can be applied a complex decision making problem. For this study, I chose the 5 rural development project types and the 10 rural amenity resources as major criteria and formed the ANP network from relations with criteria. The importance degree matrix were derived by the results of AHP and several ANP analysis. As the results of this study, the importance degrees of 10 rural amenity resources are determined and the indigenous product resource is identified as the most important resource in general rural development project.
This study suggests a data driven optimization approach, which simulates the models of human learning processes from cognitive sciences. It shows how the human learning processes can be simulated and applied to solving combinatorial optimization problems. The main advantage of using this method is in applying it into problems, which are very difficult to simulate. 'Undecidable' problems are considered as best possible application areas for this suggested approach. The concept of an 'undecidable' problem is redefined. The learning models in human learning and decision-making related to combinatorial optimization in cognitive and neural sciences are designed, simulated, and implemented to solve an optimization problem. We call this approach 'SLO : simulated learning for optimization.' Two different versions of SLO have been designed: SLO with position & link matrix, and SLO with decomposition algorithm. The methods are tested for traveling salespersons problems to show how these approaches derive new solution empirically. The tests show that simulated learning for optimization produces new solutions with better performance empirically. Its performance, compared to other hill-climbing type methods, is relatively good.
The purpose of this study is to evaluate the relative importance of seven JIT operational techniques in Domestic industries. These techniques are used to improve manufacturing effectiveness and efficiency such as : Setup time reduction, Kanban, Multi-functional worker, U type layout, Andon(line stop), Atonomation, and Smoothing production. The new analytic hierarchy process(AHP) model is used in order to evaluate the relative importance of the seven JIT operational techniques which are used to increase the manufacturing effectiveness and efficiency. To aggregate the multi-divisions priorities, in this paper, we suggest a way which decision maker can exclude outlier matrix from group by using the concept of the compatibility in AHP.
All activities relate to railway traffic involve risk and that these arise from a combination of the nature of operating activities. Proper management system is required to provide the organizational capability to reveal, analyse and address these weaknesses over time and in reasonably practicable ways, which will determine the rate at which risks can be further reduced. This paper presents a systematic risk analysis approach to safety planning and decision making, informed by a range of risk assessment techniques. An railway organization's safety management system is also presented that shows the approaches taken to minimize the external risks, and identify the shared risks and explain how they will be controlled through collaboration with others.
Producing the relevant information (features) from the CAD models of CAM, called feature recognition or extraction, is the essential stage for the integration of CAD and CAM. Most feature recognition methods, however, have problems in the recognition of intersecting features because they do not handle the intersection geometry properly. In this paper, we propose a machining feature recognition algorithm, which has a solid model consisting of orthogonal primitives as input. The algorithm calculates candidate features and constitutes the Intersection Geometry Matrix which is necessary to represent the spatial relation of candidate features. Finally, it recognizes machining features from the proposed candidate features dividing and growing systems using half space and Boolean operation. The algorithm has the following characteristics: Though the geometry of part is complex due to the intersections of design primitives, it can recognize the necessary machining features. In addition, it creates the Maximal Feature Volumes independent of the machining sequences at the feature recognition stage so that it can easily accommodate the change of decision criteria of machining orders.
The aims of this study was to suggest a new efficiency measurement indicator for evaluating the management efficiency of decision making units(DMUs) in the contract foodservice industry. The data envelopment analysis(DEA) model which considers multiple inputs and outputs and looking for benchmarks, was used to compare the productivity of DMUs. We considered sales, profits, and customer satisfaction as output variables and it adopted food cost, labor cost and administrative expense as input variables. The results of applying DEA revealed relatively efficient types of business and service types. The efficiency of school units was highest and the mired service type was the most efficient one. In this study the CCR model efficiency was analysed with profit and the customer satisfaction index by the matrix method. DEA efficiency was correlated with profit but there was no correlation between DEA efficiency and the customer satisfaction index.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제6권4호
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pp.240-245
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2006
Viterbi decoder is composed of BMU(Branch metric Unit), ACSU(Add Compare Select Unit), and SMU(Survivor path Memory Unit). For high speed viterbi decoders, ACSU is the main bottleneck due to the compare-select and feedback operation. Thus, many studies have been advanced to solve the problem. For example, M-step look ahead technique and Minimized method are typical high speed algorithms. In this paper, we designed a bit-level ACSU(K=3, R=1/2, 4bit soft decision) based on those algorithms and switched the matrix product order in the backward direction of Minimized method so as to apply Code-Optimized-Array in order to reduce the area complexity. For experimentation, we synthesized our design by using SYNOPSYS Design compiler, with TSMC 0.18 um library, and verified the timing by using CADENCE verilog-XL.
The objectives of this paper are to apply fuzzy cognitive map (FCM)- related techniques to (1) extract causal knowledge from a specific problem-domain and (2) perform a series of causal analysis in complicated decision making area. We propose a set operation-based augmentation (SOBA) algorithm to combine multiple FCMs developed by multiple experts. Based on the SOBA knowledge acquisition algorithm, we can obtain a causal knowledge base fairly representing multiple experts' knowledge about a problem domain. The causal knowledge base built by SOBA algorithm can be described as a matrix form, guaranteeing mathematically compact operation compared with a production (if-then) knowledge base. We applied out method to stock market analysis problem whichis a typical of highly unstructured problems in OR/MS fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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