Because the wheel of V-belt continuously variable transmission (CVT) system driven by permanent magnet synchronous motor (PMSM) has much unknown nonlinear and time-varying characteristics, the better control performance design for the linear control design is a time consuming job. In order to overcome difficulties for design of the linear controllers, a hybrid recurrent Chebyshev neural network (NN) control system is proposed to control for a PMSM servo-driven V-belt CVT system under the occurrence of the lumped nonlinear load disturbances. The hybrid recurrent Chebyshev NN control system consists of an inspector control, a recurrent Chebyshev NN control with adaptive law and a recouped control. Moreover, the online parameters tuning methodology of adaptive law in the recurrent Chebyshev NN can be derived according to the Lyapunov stability theorem and the gradient descent method. Furthermore, the optimal learning rate of the parameters based on discrete-type Lyapunov function is derived to achieve fast convergence. The recurrent Chebyshev NN with fast convergence has the online learning ability to respond to the system's nonlinear and time-varying behaviors. Finally, to show the effectiveness of the proposed control scheme, comparative studies are demonstrated by experimental results.
This paper proposes an efficient index scheduling technique for kNN query processing in multiple wireless broadcast channel environment. Previous works have to wait for the next cycle if the required child nodes of the same parent node are allocated in the same time slot on multiple channel. Our proposed method computes the access frequencies of each node of R tree at the server before the generation of the R-tree index broadcast schedule. If they have high frequencies, we allocate them serially on the single channel. If they have low frequencies, we allocate them in parallel on the multiple channels. As a result, we can reduce the index node access conflicts and the long broadcast cycle. The performance evaluation shows that our scheme gives the better performance than the existing schemes.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.39
no.2
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pp.123-146
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2005
This study aims to find consistent strategies for feature selection and feature weighting methods, which can improve the effectiveness and efficiency of kNN text classifier. Feature selection criteria and feature weighting methods are as important factor as classification algorithms to achieve good performance of text categorization systems. Most of the former studies chose conflicting strategies for feature selection criteria and weighting methods. In this study, the performance of several feature selection criteria are measured considering the storage space for inverted index records and the classification time. The classification experiments in this study are conducted to examine the performance of IDF as feature selection criteria and the performance of conventional feature selection criteria, e.g. mutual information, as feature weighting methods. The results of these experiments suggest that using those measures which prefer low-frequency features as feature selection criterion and also as feature weighting method. we can increase the classification speed up to three or five times without loosing classification accuracy.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.20
no.1
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pp.22-26
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1983
P+N and P+NN+ solar cells with the area of 3.36 $\textrm{cm}^2$ were fabricated by thermal diffusion. Under the light intensity of 100 mW/$\textrm{cm}^2$, total area(active area) conversion efficiency was 13.4%(14.7%) for P+N cell fabricated by 15 min boron predeposition at 94$0^{\circ}C$ and 20 min annealing at 80$0^{\circ}C$, and 14.3%(15.6%) for P+NN+ cell processed by 15 min boron predeposition at 94$0^{\circ}C$ and 50 min annealing at 80$0^{\circ}C$ after 20 min back phosphorus diffusion at 1,05$0^{\circ}C$. The minority carrier lifetime in bulk of P+NN+ cells was increased about 2~3 times comparing with P+N cells because of guttering and BSF effect due to back phosphorus doping. The methods used for efficiency improvement were AR coating, Ag electroplating, back doping and fine grid pattern as well as the control of front doping profile.
Objectives: This study was designed to assess the change of heart rate variability (HRV) at resting, upright, and psychological stress states in depressive disorder patients. Methods: HRV was measured at resting, upright, and psychological stress states in 62 depressive disorder patients. We used visual analogue scale (VAS) score to assess tension and stress severity. Beck depression inventory (BDI) and state trait anxiety inventories I and II (STAI-I and II) were used to assess depression and anxiety severity, respectively. Differences between HRV indices and VAS score were evaluated using paired t-tests. Gender difference analysis was conducted with ANCOVA. Results: SDNN (standard deviation of normal to normal intervals), LF/HF (low frequency/high frequency), and VLF (very low frequency) were significantly increased, while NN50 and pNN50 were significantly decreased in the upright position compared to resting state. SDNN, RMSSD (root mean square of the differences of successive normal to normal intervals), and VLF were significantly increased, while pNN50 was significantly decreased in the psychological stress state compared to resting state. SDNN, NN50, and pNN50 were significantly lower in an upright position compared to a state of psychological stress, and LF, HF, and LF/HF showed no significant differences Conclusion: The LF/HF ratio was significantly increased after physical stress in depressive disorder. However, the LF/HF ratio was not significantly increased after psychological stress, and the change in LF/HF ratio after physical stress and psychological stress did not significantly differ from each other. Significant increase in SDNN, NN50, and pNN50 in an upright posture compared to psychological stress suggests that depressive patients react more sensitively to physical stress than psychological stress.
Heart rate variability is significantly associated with cardiovascular complications in various neurological disorders with cardiac impairment. Measures of spontaneous heart rate variability might be different from provocating tests of heart rate variability such as deep breathing and Valsava maneuver. Methods for analysis are divided into time domain methods and frequency domain methods. There are standard deviation of NN interval, standard deviation of average NN interval, root mean square of the successive differences, NN50, and pNN50 in time domain methods. Frequency domain bands can be divided into very low, low, and high frequency. Each variables are influenced by sympathetic and/or parasympathetic activity.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.160-162
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2005
무선 방송 방식은 부족한 대역폭의 효율적인 활용과 채널을 듣는 모든 사용자를 지원할 수 있다는 효율성 측면에서 각광받고 있다. 위치기반 서비스 중에서도 효율적인 방송기법을 이용하기 위한 연구 및 가장 기본적인 질의 중 하나인 NN 질의를 효율적으로 수행하기 위한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 기존의 연구된 기법들은 NN 탐색 시 하나 이상의 방송주기를 필요로 하여 긴 접근 시간을 가진다는 단점이 있다. 이러한 단점을 모바일 환경에서 비효율적으로 자원을 사용한다는 문제를 발생시킨다. 이에 따라 본 논문에서는 한층 효율적인 자원 사용을 위해서 무선 기기에서 무선 방송 채널을 통해 NN 탐색을 수행할 수 있는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 기존의 기법들에 비해서 접근 시간과 튜닝 시간을 줄임으로써 본 논문에서는 효율적으로 자원을 사용하고자 한다. 또한, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 기법보다. 향상된 성능을 보이는 것을 증명한다.
Ji, Eun-Young;Moon, Yong-Jae;Park, Jongyeob;Lee, Dong-Hun
The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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v.37
no.2
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pp.123.1-123.1
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2012
We have compared near-real time Kp forecast models based on neural network (NN) and support vector machine (SVM) algorithms. We consider four models as follows: (1) a NN model using ACE solar wind data; (2) a SVM model using ACE solar wind data; (3) a NN model using ACE solar wind data and preliminary kp values from US ground-based magnetometers; (4) a SVM model using the same input data as model 3. For the comparison of these models, we estimate correlation coefficients and RMS errors between the observed Kp and the predicted Kp. As a result, we found that the model 3 is better than the other models. The values of correlation coefficients and RMS error of the model 3 are 0.93 and 0.48, respectively. For the forecast evaluation of models for geomagnetic storms ($Kp{\geq}6$), we present contingency tables and estimate statistical parameters such as probability of detection yes (PODy), false alarm ratio (FAR), bias, and critical success index (CSI). From a comparison of these statistical parameters, we found that the SVM models (model 2 and model 4) are better than the NN models (model 1 and model 3). The values of PODy and CSI of the model 4 are the highest among these models (PODy: 0.57 and CSI: 0.48). From these results, we suggest that the NN models are better than the SVM models for predicting Kp and the SVM models are better than the NN models for forecasting geomagnetic storms.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.64
no.8
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pp.1246-1250
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2015
The purpose of this paper is to investigate the autonomic nervous system activity in various ambient temperature situation. To evaluate autonomic function, we use the time domain analysis of heart rate variability. Electrocardiogram was recorded to derive heart rate variability in 3 different temperature room which temperature is controlled in 18℃(low), 25℃ (mid) and 38℃(high), respectively. Totally 22 subjects were participated in the experiment. The result shows that the time-domain variables such as AVNN, SDNN, SDSD, RMSSD, NN50, pNN50, NN20 and pNN20 show the significant difference between low and high temperature (p<0.01). However, these variables has no significance (p>0.05) between mid and high except on AVNN, RMSSD and pNN20. AVNN, RMSSD shows the highest significance (p<0.001) according to the various temperature environment.
The solvent extracts of Nelumbo nucifera G. were investigated for antioxidant activities, whitening and anti-wrinkle effects to apply as a functional ingredient in cosmetic products. For their industrial application, the cosmetic products were also prepared with advanced formulation techniques such as W/O/W multiple emulsion. Total phenolic and flavonoids contents increased in Nelumbo nucifera G.-Leaf (NN-L). The electron donating ability of Nelumbo nucifera G.-Flower (NN-F) or Nelumbo nucifera G.-Leaf (NN-L) extracts were above 85% at a concentration of 500 ppm. The superoxide dismutase (SOD)-like activity of Nelumbo nucifera G. (NN-L) extracts was about 60% at a concentration of 1,000 ppm. The xanthine oxidase inhibitory effect of NN-L extract was higher than that of NN-F and NN-S extracts. The tyrosinase inhibitory effect, which is related to skin-whitening, was 36% in NN-F at 1,000 ppm. For anti-wrinkle effect, the elastase inhibition activity of NN-L was about 30% at 1,000 ppm. The results of stability test showed that W/O/W multiple emulsion (ME) containing Nelumbo nucifera G. extracts. The electron donating ability of the ME containing NN-F and NN-L were about 60% at a concentration of 100 ppm. The superoxide dismutase (SOD)-like activity of the ME containing NN-L was 30% at 1,000 ppm. The tyrosinase inhibitory effect, which is related to skin-whitening, was 34% in the ME containing NN-F at 1,000 ppm. In anti-wrinkle effect, the elastase inhibition activity of the ME containing NN-L was about 55% at 1,000 ppm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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