Adaptive control in the robotic GMA(Gas Metal Arc) welding is employed to monitor the information about weld characteristics and process paramters as well as modification of those parameters to hold weld quality within the acceptable limits. Typical characteristics are the bead geometry composition micrrostructure appearance and process parameters which govern the quality of the final weld. The main objectives of this paper are to realize the mapping characteristicso f penetration through the learning. After learning the neural network can predict the pene-traition desired from the learning mapping characteristic. The design parameters of the neural network estimator(the number of hidden layers and the number of nodes in a layer) were chosen from an error analysis. partial-penetration single-pass bead-on-plate welds were fabricated in 12mm mild steel plates in order to verify the performance of the neural network estimator. The experimental results show that the proposed neural network estimator can predict the penetration with reasonable accuracy and gurarantee the uniform weld quality.
This paper aims to exploit inter/intra-speaker phoneme sub-class variations as criteria for adaptation in a phoneme recognition system based on a novel neural network architecture. Using a subcluster neural network design based on the One-Class-in-One-Network (OCON) feed forward subnets, similar to those proposed by Kung (2) and Jou (1), joined by a common front-end layer. the idea is to adapt only the neurons within the common front-end layer of the network. Consequently resulting in an adaptation which can be concentrated primarily on the speakers vocal characteristics. Since the adaptation occurs in an area common to all classes, convergence on a single class will improve the recognition of the remaining classes in the network. Results show that adaptation towards a phoneme, in the vowel sub-class, for speakers MDABO and MWBTO Improve the recognition of remaining vowel sub-class phonemes from the same speaker
Park, Gi-Heung;Song, Ki-Won;Kim, Jong-Hwi;Park, Gi-Sang
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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pp.169-172
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2002
Web-based virtual machine/manufacturing system (VMS) utilizes Virtual Device Network (VDN.) VDN inevitably involves the implementation of Distributed Monitoring and Control Networks (DMCN). In general, one needs to integrate device (control) network and IP network to realize DMCN over IP network or internet, which can be viewed as a VDN. In this study, LonWorks networking technology is used fer device network and the transmission characteristics of LonWorks/IP-based VDN is investigated. A method to minimize the transmission delay in the LonWorks/IP networks is also suggested.
In this paper, we consider the problem of optimum selection of quality-of-service(QoS) classes in interworking between the networks in a next-generation-network(NGN) environment. After introducing the delay-cost and loss-cost characteristics, we discuss the time-invariant(TI) and time-variant(TV) scenarios. For the TI case, we show that under nearly lossless transmission condition, each network can make its own optimization regardless of other networks. For the TV case, we present sufficient conditions under which the optimum QoS class of each network can be considered fixed with respect to time without considerable degradation in the optimization target. Therefore, under the conditions presented in this paper, the QoS of a flow in each network can be determined solely by considering the characteristics of that network and this QoS class can be held fixed during the flow period.
Wear debris can be collected from the lubricants of operating machinery and its morphology is directly related to the fiction condition of the interacting materials from which the wear particles originated in lubricated machinery. But in order to predict and estimate working conditions, it is need to analyze the shape characteristics of wear debris and to identify. Therefore, if the shape characteristics of wear debris is identified by computer image analysis and the neural network, The four parameter (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris are used as inputs to the network and learned the friction. It is shown that identification results depend on the ranges of these shape parameters learned. The three kinds of the wear debris had a different pattern characteristic and recognized the friction condition and materials very well by neural network. We resented how the neural network recognize wear debris on driving condition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1307-1323
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2014
With the exhaustion of global IPv4 addresses, IPv6 technologies have attracted increasing attentions, and have been deployed widely. Meanwhile, new applications running over IPv6 networks will change the traditional traffic characteristics obtained from IPv4 networks. Traditional models obtained from IPv4 cannot be used for IPv6 network monitoring directly and there is a need to investigate those changes. In this paper, we explore the flow features of IPv6 traffic and compare its difference with that of IPv4 traffic from flow level. Firstly, we analyze the differences of the general flow statistical characteristics and users' behavior between IPv4 and IPv6 networks. We find that there are more elephant flows in IPv6, which is critical for traffic engineering. Secondly, we find that there exist many one-way flows both in the IPv4 and IPv6 traffic, which are important information sources for abnormal behavior detection. Finally, in light of the challenges of analyzing massive data of large-scale network monitoring, we propose a group flow model which can greatly reduce the number of flows while capturing the primary traffic features, and perform a comparative measurement analysis of group users' behavior dynamic characteristics. We find there are less sharp changes caused by abnormity compared with IPv4, which shows there are less large-scale malicious activities in IPv6 currently. All the evaluation experiments are carried out based on the traffic traces collected from the Northwest Regional Center of CERNET (China Education and Research Network), and the results reveal the detailed flow characteristics of IPv6, which are useful for traffic management and anomaly detection in IPv6.
인터넷통신 서비스업체는, 최상위 기업경영 성과지표중 하나인 고객만족지수 향상을 위해, 전사적 품질경영을 전개하고 있다. 이와 관련, 고객만족지수와 연관성이 강한 기업내부 주요 인터넷통신 네트워크 품질특성에 대한 관리의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는, 인터넷통신 네트워크 품질특성 모니터 링을 위한 I-MR 관리도 활용체계를 제안한다. 네트워크 품질특성이 관리상태인지 모니터링하고, 네트워크 품질특성이 이상변동을 보이면, 이상원인 조사시점을 결정할 목적으로, 일정간격 연속 측정시점별; 1) 개별측정값 (individual measurements): 및 2) 연속 2개 개별측정값간 이동범위 (moving ranges)를 이용한 통계적 품질관리 체계인 I-MR 관리도를 활용한다. 사례분석에서는, 이상변동 발생시점에서 이상원인이 완전히 제거된다는 가정에 근거하여, 네트워크 품질특성의 실현가능한 치대 기대품질개선율이 계산된다. 인터넷통신 2개 Service A. B. Service별 7개 네트워크 품질특성 대상, 11개 측정지역의 기대품질개선율 평균, 표준편차를 분석, 1-MR 관리도 활용체계의 효과를 검토한다. 사례분석 결과, 기대품질개선율 범위는 다음과 같다. 1) Service A, (1) 평균 (0.31%-11.44%), (2) 표준편차 (9.82%-71.10%); 2) Service B, (1) 평균 (0.29%-17.64%), (2)표준편차 (8.05%-60.59%). 그러므로, 본 연구에서 설계·제안된 I-MR 관리도 활용체계는, 네트워크 품질특성의 평균 산포 개선 및 관리상태 유지에 효과적일 것으로 판단된다.
The study purpose was to find which factors affect selection of hospital network types. This study used the 1998 American Hospital Association Annual Survey Database from Health Forum. Among these U.S. hospitals, the researcher selected hospitals located in Metropolitan Statistical Areas. Therefore the final observation cases for analysis are 1,971 Metropolitan Statistical Area hospitals in the United States. To identify significant variables influencing hospital network types, the study used proportional odds logistics regression model on population size, Health Maintenance Organization penetration rate, and market competition rate of area including a hospital, types of hospital ownership, hospital bed size, proportion of Medicare patients and Medicaid patients in total hospital patients, and occupancy rate. Contrary to conventional wisdom, selection of hospital network types was influenced by population size of area which a hospital located, types of ownership, hospital bed size, and proportion of medicare patients rather than Health Maintenance Organization penetration. Population size 1,000,000-2,499,999 had the highest probability of selecting type IV (clinical-vertical integration) from an independent hospital, and a religious group owned hospitals and for-profit owned hospitals had the highest probability of selecting Type IV (clinical-vertical integration) from an independent hospital. A bed size had positive relation on selecting Type IV (clinical-vertical integration) from an independent hospital. Unlikely general belief that the selecting types of hospital network was determined by the change of health insurance policy such as Health Maintenance Organizations and Preferred Provider Organizations, the types of hospital network were influenced by community characteristics such as population size, and hospital characteristics.
성장동력산업의 육성 정책에 따라 부가가치가 높은 산업을 광역 경제권단위에서 육성하는 정책이 진행되고 있다. 이 분석의 목적은 창조산업의 대표적 분야인 디자인산업을 발전시키고 있는 지식을 기반으로 한 네트워크의 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조를 도출하고, 2000년에서 2010년까지의 시간적 변화에 초점을 두어 분석함으로서 앞으로 나아가야 할 방안을 모색해 보고자한다. 먼저 전국 디자인산업의 변화와 시도별 광역별 성장을 살펴보고 심층인터뷰를 실시하여 기관별 네트워크 현황을 파악하였다. 이를 기반으로 디자인산업과 관계된 공동연구 데이터를 가공하여 구조적, 공간적, 시간적인 측면을 고려하여 종합적인 판단으로 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조의 변화에 대해 분석하였다. 또한 그룹분석에 활용되는 지표를 이용하여 네트워크의 밀도, 링크수, 집중도를 기준으로 다른 그룹과 상대적으로 변화하는 하는 과정을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 6-포트 회로망을 이용한 잡음파라미터 측정방법의 측정 주파수 대역을 확장하기 위한 2~18 GHz 광대역 6-포트 회로망을 설계 및 제작하였다. 광대역 6-포트 회로망을 설계하기 위해서 광대역 특성을 가지는 윌킨슨 전력분배기와 방향성 결합기를 설계하였다. 윌킨슨 전력분배기는 3단 구조로 설계하여 광대역 특성을 구현하였다. 방향성 결합기는 3단 구조 및 다층기판을 활용한 slot-coupled 구조로 설계하여 광대역 특성을 구현하였다. 설계된 광대역 전력분배기와 결합기를 이용하여 광대역 6-포트 회로망을 설계 및 제작하였다. 2~18 GHz 대역에서 제작된 6-포트 회로망의 측정결과는 잡음 파라미터 측정방법에 적용 가능한 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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