Kim, Su-jin;Kim, Youseung;Ryu, Ban-Dee;Park, Jinkyung;Park, Taeyeon;Bae, Yang-hee;Sinn, Donghee;Youn, Eun-Ha;Hyun, Moonsoo
The Korean Journal of Archival Studies
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no.54
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pp.5-44
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2017
This study investigates the theoretical discourses about the principle of original order. It reviews the literature about the theory in the context of personal and family papers. The authors examine the practical application of the principle of original order in the case of the No Gun Ri archives. No Gun Ri collections started with the records that the Chung family's have accumulated and created. Without an understanding of the Chung family papers, it is extremely difficult to identify a way to arrange No Gun Ri reords. This paper analyzes the meaning and interpretation of the principle of original order to find a way to apply it to the No Gun Ri records.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.8
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pp.1454-1463
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2008
Blind source separation by independent component analysis (ICA) has applied in signal processing, telecommunication, and image processing to recover unknown original source signals from mutually independent observation signals. Neural networks are learned to estimate the original signals by unsupervised learning algorithm. Because the outputs of the neural networks which yield original source signals are mutually independent, then mutual information is zero. This is equivalent to minimizing the Kullback-Leibler convergence between probability density function and the corresponding factorial distribution of the output in neural networks. In this paper, we present a learning algorithm using information theory and higher order statistics to solve problem of blind source separation. For computer simulation two deterministic signals and a Gaussian noise are used as original source signals. We also test the proposed algorithm by applying it to several discrete images.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.33
no.10
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pp.396-401
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1984
This paper present a method of using simplified models for deriving suboptimal controllers to the original higher-order systems. Routh approximation method is a very useful technique for reducing the order of a linear systems. This method dose not require a knowlege of system eigenvalues and eigenvectors and possesses many desirable features such as preservation of reduced order model stability and minimum computational requirements. These properties are utilized to derive suboptimal controllers in this paper. In order to implement htese ocntrollers on the original system, the relationship between the state vectors of the original system and the reduced order models is required. A procedure fir evaluating an approximate aggregation matrix is also developed. A numerical example is given for the illustration of this method, shich is compared with the existing Model aggregation method in the resultant figures.
The method of Asymptotic Inner Boundary Condition for Singularly Perturbed Two-Point Boundary value Problems is presented. By using a terminal point, the original second order problem is divided in to two problems namely inner region and outer region problems. The original problem is replaced by an asymptotically equivalent first order problem and using the stretching transformation, the asymptotic inner condition in implicit form at the terminal point is determined from the reduced equation of the original second order problem. The modified inner region problem, using the transformation with implicit boundary conditions is solved and produces a condition for the outer region problem. We used Chawla's fourth order method to solve both the inner and outer region problems. The proposed method is iterative on the terminal point. Some numerical examples are solved to demonstrate the applicability of the method.
This paper considers a single machine rescheduling problem whose original (efficiency related) objective is minimizing makespan. We assume that disruptions such as order cancelations and newly arrived orders occur after the initial scheduling, and we reschedule this disrupted schedule with the objective of minimizing a disruption related objective while preserving the original objective. The disruption related objective measures the impact of the disruptions as difference of completion times in the remaining (uncanceled) jobs before and after the disruptions. The artificial due dates for the remaining jobs are set to completion times in the original schedule while newly arrived jobs do not have due dates. Then, the objective of the rescheduling is minimizing the maximum earliness without tardiness. In order to preserve the optimality of the original objective, we assume that no-idle time and no tardiness are allowed while rescheduling. We first define this new problem and prove that the general version of the problem is unary NP-complete. Then, we develop three simple but intuitive heuristics. For each of the three heuristics, we find a tight bound on the measure called modified z-approximation ratio. The best theoretical bound is found to be 0.5 - ${\varepsilon}$ for some ${\varepsilon}$ > 0, and it implies that the solution value of the best heuristic is at most around a half of the worst possible solution value. Finally, we empirically evaluate the heuristics and demonstrate that the two best heuristics perform much better than the other one.
When the generalized singular perturbation method is used for model reduction, the state variables of the original system is reconstructed from the reduced order model. The state reduction error is defined, which shows how well the reconstructed state variables approximate the state variables of the original system equation.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.36
no.9
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pp.660-669
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1987
Routh approximation method is the most computationally attractive. But this method may cause time-response error because this method does not match the time-response directly. In this paper a new mixed method for obtaining stable reduced-order models for high-order continuous-time systems is proposed. It makes use of the advantages of the Routh approximation method and the Minimization of Integral Squared Error(MISE) criterion approach. In this mixed method the characteristic polynomial of the reduced-order model is first obtained from that of original system by using the Auxiliary Denominator Polynomial(ADP). The numerator polynomial is then determined so as to minimize the intergral squared-error of unit step responses. The advantages of the propsed method are that the reduced models are always stable if the original system are stable and the frequency domain and time domain characteristic of the original system will be preserved in the reduced models.
This note Presents sufficient conditions for Lyapunov's stability and instability of a class of nonlinear nonautonomous second-order ordinary differential equations. Such a class includes as particular cases a remarkably large number of differential equations with specific physical applications. Two successive nonlinear transformations are applied to the original differential equation in order to convert it into a more convenient form for stability analysis purposes. The obtained stability / instability conditions depend closely on the parameterization of the original differential equation.
This study investigated the effect of character form on Readability of Hangul characters and words in horizonatal printing. The results were as follows. In canceling tests, (1) the speeds of charcter canceling were faster in the order of elongated from, condensed form and original form conditions, and (2) the speeds of word canceling were in the order of elongated, original and condensed form conditions. But in a reading task, The above indicates that Elongated from the best combination for horzontal Hangul printing.
For effective response surface modeling during sequential approximate optimization (SAO), the normalized and the augmented D-optimality criteria are presented. The normalized D-optimality criterion uses the normalized Fisher information matrix by its diagonal terms in order to obtain a balance among the linear-order and higher-order terms. Then, it is augmented to directly include other experimental designs or the pre-sampled designs. This augmentation enables the trust region managed sequential approximate optimization to directly use the pre-sampled designs in the overlapped trust regions in constructing the new response surface models. In order to show the effectiveness of the normalized and the augmented D-optimality criteria, following two comparisons are performed. First, the information surface of the normalized D-optimal design is compared with those of the original D-optimal design. Second, a trust-region managed sequential approximate optimizer having three D-optimal designs is developed and three design problems are solved. These comparisons show that the normalized D-optimal design gives more rotatable designs than the original D-optimal design, and the augmented D-optimal design can reduce the number of analyses by 30% - 40% than the original D-optimal design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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