Park, Chun-Seong;Oh, Sung-Kwun;Ahn, Tae-Chon;Pedrycz, Witold
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.701-706
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1998
A design method of rule -based fuzzy modeling is presented for the model identification of complex and nonlinear systems. The proposed rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification in the efficient form of " IF..., THEN,," statements. using the theories of optimization and linguistic fuzzy implication rules. The improved complex method, which is a powerful auto-tuning algorithm, is used for tuning of parameters of the premise membership functions in consideration of the overall structure of fuzzy rules. The optimized objective function, including the weighting factors, is auto-tuned for better performance of fuzzy model using training data and testing data. According to the adjustment of each weighting factor of training and testing data, we can construct the optimal fuzzy model from the objective function. The least square method is utilized for the identification of optimum consequence parameters. Gas furance and a sewage treatment proce s are used to evaluate the performance of the proposed rule-based fuzzy modeling.
Baek, Jong Hyun;Lee, Yong Joon;Youm, Heung Youl;Oh, Hae Seok
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.3
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pp.127-133
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2009
The pre-existing medical treatment was done in person between doctors and patients. EMR (Electronic Medical Record) System computerizing medical history of patients has been proceed and has raised concerns in terms of violation of human right for private information. Which integrates "Identification information" containing patients' personal details as well as "Medical records" such as the medical history of patients and computerizes all the records processed in hospital. Therefore, all medical information should be protected from misuse and abuse since it is very important for every patient. Particularly the right to privacy of medical record for each patient should be surely secured. Medical record means what doctors put down during the medical examination of patients. In this paper, we applies fingerprint identification to EMR system login to raise the quality of personal identification when user access to EMR System. The system implemented in this paper consists of embedded module to carry out fingerprint identification, web server and web site. Existing carries out it in client. And the confidence of hospital service is improved because login is forbidden without fingerprint identification success.
Purpose: Crowdfunding can be a complementary channel in which start-ups or small companies can obtain financial help and take advantage of exploiting the online potential. To activate crowdfunding, it is necessary to consider a consumer's empathic responses. This article examines the role of empathy in the crowdfunding channel platform. We adopted the identification-commitment model to prove the role of empathy. Research design, data, and methodology: Participants were asked to read the charitable crowdfunding campaign. More than 300 young adults completed an online questionnaire and we analyzed it with structural equation modeling (SEM). To find out the role of empathy, we postulate several models which use empathy variable for different purposes. Results: We conclude that empathy has the role of moderator in the identification-commitment model. This means the high empathic response helped the relationship between identification and commitment. However, low empathic response can negatively influence the process of identification to commitment. Conclusions: This study found that virtual empathy is positively related to crowdfunding participation if we can elevate empathy in the crowdfunding channel platform. The findings also show that we need to consider empathic response when we want to raise funds for specific projects such as protecting the natural environment.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.16
no.2
s.107
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pp.115-123
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2006
A feasibility of using the topology optimization method for structural damage identification is investigated for the first time. The frequency response functions (FRFs) are assumed to be constructed by the finite element models of damaged and undamaged structures. In addition to commonly used resonances, antiresonances are employed as the damage identifying modal parameters. For the topology optimization formulation, the modal parameters of the undamaged structure are made to approach those of the damaged structure by means of the constraint equations, while the objective function is an explicit penalty function requiring clear black-and-white images. The developed formulation is especially suitable for damage identification problems dealing with many modal parameters. Although relatively simple numerical problems were considered in this investigation, the possibility of using the topology optimization method for structural damage identification is suggested through this research.
The main objective of this work is to propose a reliable routine standard operation procedures (SOP) for structural health monitoring and diagnosis of nuclear power plants (NPPs). At present, NPPs have monitoring systems that can be used to obtain the quantitative health record of containment (CTMT) buildings through system identification technology. However, because the measurement signals are often interfered with by noise, the identification results may introduce erroneous conclusions if the measured data is directly adopted. Therefore, this paper recommends the SOP for signal screening and the required identification procedures to identify the dynamic characteristics of the CTMT of NPPs. In the SOP, three recommend methods are proposed including the Recursive Least Squares (RLS), the Observer Kalman Filter Identification/Eigensystem Realization Algorithm (OKID/ERA), and the Frequency Response Function (FRF). The identification results can be verified by comparing the results of different methods. Finally, a preliminary CTMT healthy record can be established based on the limited number of earthquake records. It can be served as the quantitative reference to expedite the restart procedure. If the fundamental frequency of the CTMT drops significantly after the Operating Basis Earthquake and Safe Shutdown Earthquake (OBE/SSE), it means that the restart actions suggested by the regulatory guide should be taken in place immediately.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.36
no.5
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pp.163-168
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2022
After the outbreak of COVID-19 in China, the national health commission of the people's republic of China distributed guidelines for the diagnosis and treatment of COVID-19. Based on that, each region of China made guidelines for traditional Chinese medical treatment of COVID-19 applicable to clinical field. Under the hypothesis that each region's guideline contains regional characteristics, a comparison was made on pattern identification among each region's guidelines and central guidelines. At the beginning of the analysis of the cases, opinions on pattern identification vary from region to region, and the diversity is mainly reflected in the early stage of the disease. When the guideline is organized to a certain level due to the accumulation of clinical cases, there is a strong tendency to enumerate various types of pattern identification. It means that as a specific infectious disease progresses, it can appear in various cases due to variables. In some guidelines, disease stages were analyzed by only a limited pathological mechanism, but no regional characteristics were found here. Rather, it may mean that unique characteristics for disease can be derived.
The study aimed to develop a laser-based distance meter (LDM) to improve water surface identification for clinical MeV electron beam dosimetry, as inaccurate water surface determination can lead to imprecise positioning of ionization chambers (ICs). The LDM consisted of a laser ranging sensor, a signal processing microcontroller, and a tablet PC for data acquisition. I50 (the water depth at which ionization current drops to 50 % of its maximum) measurements of electron beams were performed using six different types of ICs and compared to other water surface identification methods. The LDM demonstrated reproducible I50 measurements with a level of 0.01 cm for all six ICs. The uncertainty of water depth was evaluated at 0.008 cm with the LDM. The LDM also exposed discrepancies between I50 measurements using different ICs, which was partially reduced by applying an optimum shift of IC's point of measurement (POM) or effective point of measurement (EPOM). However, residual discrepancies due to the energy dependency of the cylindrical chamber's EPOM caused remained. The LDM offers straightforward and efficient means for precision water surface identification, minimizing reliance on individual operator skills.
The purposes of this study were to examine the effect of consumers brand identification of a luxury fashion brand on brand attachment and to determine the moderating influences of self-monitoring and social self-esteem on this effect. For this study, a questionnaire was developed through a literature search. The developed survey was then conducted by means of on-line and off-line questionnaires. Data from 228 women with experience in buying luxury fashion brands was analyzed with descriptive statistics, Cronbach a, factor analysis, regression, two-way one-way analysis of variance (ANOVA) and t -test using SPSS for Windows 21.0. First, the brand identification of consumer was composed three factors; actual, ideal, social identification. The brand attachment was composed five factors; emotional, dependency, attraction, intellectual curiosity, and general interest. Second, it was shown that brand identification has a positive influence on brand attachment. Third, it was also shown that there is a moderating influence from self-monitoring on the effect of consumer's brand-identification of a luxury fashion brand on brand attachment. Interaction effect between consumer's brand-identification and self-monitoring was found out to be meaningful at brand affect. Fourth, there was an additional moderating effect from social self-esteem on this effect. Interaction effect between consumer's brand-identification and social self-esteem was found out to be meaningful at brand affect.
The absence of excitation measurements may pose a big challenge in the application of structural damage identification owing to the fact that substantial effort is needed to reconstruct or identify unknown input force. To address this issue, in this paper, an iterative strategy, a synergy of Tikhonov regularization method for force identification and modified Jaya algorithm (M-Jaya) for stiffness parameter identification, is developed for damage identification with partial output-only responses. On the one hand, the probabilistic clustering learning technique and nonlinear updating equation are introduced to improve the performance of standard Jaya algorithm. On the other hand, to deal with the difficulty of selection the appropriate regularization parameters in traditional Tikhonov regularization, an improved L-curve method based on B-spline interpolation function is presented. The applicability and effectiveness of the iterative strategy for simultaneous identification of structural damages and unknown input excitation is validated by numerical simulation on a 21-bar truss structure subjected to ambient excitation under noise free and contaminated measurements cases, as well as a series of experimental tests on a five-floor steel frame structure excited by sinusoidal force. The results from these numerical and experimental studies demonstrate that the proposed identification strategy can accurately and effectively identify damage locations and extents without the requirement of force measurements. The proposed M-Jaya algorithm provides more satisfactory performance than genetic algorithm, Gaussian bare-bones artificial bee colony and Jaya algorithm.
To do fuzzy modelling of a nonlinear process needs to analyze the characteristics of input-output of fuzzy inference systems according to the division of entire input spaces and the fuzzy reasoning methods. For this, fuzzy model is expressed by identifying the structure and parameters of the system by means of input variables, fuzzy partition of input spaces, and consequence polynomial functions. In the premise part of the fuzzy rules Min-Max method using the minimum and maximum values of input data set and C-Means clustering algorithm forming input data into the clusters are used for identification of fuzzy model and membership functions are used as a series of triangular, gaussian-like, trapezoid-type membership functions. In the consequence part of the fuzzy rules fuzzy reasoning is conducted by two types of inferences such as simplified and linear inference. The identification of the consequence parameters, namely polynomial coefficients, of each rule are carried out by the standard least square method. And lastly, using gas furnace process which is widely used in nonlinear process we evaluate the performance and the system characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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