In order to design a stable robust controller, nominal model, and the upper bound about the uncertainty which is the error of the model are needed. The problem to estimate the nominal model of controlled system and the upper bound of uncertainty at the same time is called robust identification. When the nominal model of controlled system and the upper bound of uncertainty in relation to robust identification are given, the evaluation of the validity of the model and the upper bound makes it possible to distinguish whether there is a model which explains observation data including disturbance among the model set. This paper suggests a method to identity the uncertainty which removes disturbance and expounds observation data by giving a probable postulation and plural data set to disturbance. It also examines the suggested method through a numerical computation simulation and validates its effectiveness.
This research investigates the automatic identification of typical embedded structures in the Integer Programming(IP) models and automatic transformation of the problem to an adequate Lagrangian problem which can provide tight bounds within the acceptable run time. For this purpose, the structural distinctiveness of variables, constants, blocks of terms, and constraint chunks is identified to describe the structure of the IP model. To assist the identification of the structural distinctiveness, the representation by the knowledge based IP model formulator UNIK-IP is adopted. For the reasoning for the structural identification, the bottom-up, top-down, and case-based approaches are proposed. A prototype system UNIK-RELAX is developed to implement the approaches proposed in this research.
The paper-and-pencil multiplce choise test has been widely used to identify gifted and talented student in Korea. Such test have several drawbacks; such~a s not being able to assess creative problem solving abilities and high level thinking abilities which are important characteristics of gifted students. The Korean Educational Development Institute (KEDI) developed a performance assessment which challenged traditional methods of identification. The 5-day summer camp was held to select gifted students for the Korean Minjok Leadership Academy. 211 students were evaluated in the aspects of creative problem solving abilities, high level thinking abilities, task commitments, and cooperativeness with various performance tasks, such as essay tests, conversations, oral examinations, computer simulations, puzzles, experiments, group discussions, debates, research reports, and games. As a result, it was found that there were several limitations of the performance assessment in terms of low reliability, requiring high costs and many professionals, and taking long times and large spaces. Expanding and continuing research should follow in order for a performance assessment to use widely as an identification methods because it assesses 'true' abilities of each individual student. follow in order for a performance assessment to use widely as an identification methods because it assesses 'true' abilities of each individual student.
The problem of identification of multi-component and (or) spatially varying earthquake support motions based on measured responses in instrumented structures is considered. The governing equations of motion are cast in the state space form and a time domain solution to the input identification problem is developed based on the Kalman and particle filtering methods. The method allows for noise in measured responses, imperfections in mathematical model for the structure, and possible nonlinear behavior of the structure. The unknown support motions are treated as hypothetical additional system states and a prior model for these motions are taken to be given in terms of white noise processes. For linear systems, the solution is developed within the Kalman filtering framework while, for nonlinear systems, the Monte Carlo simulation based particle filtering tools are employed. In the latter case, the question of controlling sampling variance based on the idea of Rao-Blackwellization is also explored. Illustrative examples include identification of multi-component and spatially varying support motions in linear/nonlinear structures.
This paper deals with the problem of channel identification for Single Input Multiple Output (SIMO) slow fading channels using clustering algorithms. Due to the intrinsic memory of the discrete-time model of the channel, over short observation periods, the received data vectors of the SIMO model are spread in clusters because of the AWGN noise. Each cluster is practically centered around the ideal channel output labels without noise and the noisy received vectors are distributed according to a multivariate Gaussian distribution. Starting from the Markov SIMO channel model, simultaneous maximum ikelihood estimation of the input vector and the channel coefficients reduce to one of obtaining the values of this pair that minimizes the sum of the Euclidean norms between the received and the estimated output vectors. Viterbi algorithm can be used for this purpose provided the trellis diagram of the Markov model can be labeled with the noiseless channel outputs. The problem of identification of the ideal channel outputs, which is the focus of this paper, is then equivalent to designing a Vector Quantizer (VQ) from a training set corresponding to the observed noisy channel outputs. The Linde-Buzo-Gray (LBG)-type clustering algorithms [1] could be used to obtain the noiseless channel output labels from the noisy received vectors. One problem with the use of such algorithms for blind time-varying channel identification is the codebook initialization. This paper looks at two critical issues with regards to the use of VQ for channel identification. The first has to deal with the applicability of this technique in general; we present theoretical results for the conditions under which the technique may be applicable. The second aims at overcoming the codebook initialization problem by proposing a novel approach which attempts to make the first phase of the channel estimation faster than the classical codebook initialization methods. Sample simulation results are provided confirming the effectiveness of the proposed initialization technique.
Kriging surrogate model provides explicit functions to represent the relationships between the inputs and outputs of a linear or nonlinear system, which is a desirable advantage for response estimation and parameter identification in structural design and model updating problem. However, little research has been carried out in applying Kriging model to crack identification. In this work, a scheme for crack identification based on a Kriging surrogate model is proposed. A modified rectangular grid (MRG) is introduced to move some sample points lying on the boundary into the internal design region, which will provide more useful information for the construction of Kriging model. The initial Kriging model is then constructed by samples of varying crack parameters (locations and sizes) and their corresponding modal frequencies. For identifying crack parameters, a robust stochastic particle swarm optimization (SPSO) algorithm is used to find the global optimal solution beyond the constructed Kriging model. To improve the accuracy of surrogate model, the finite element (FE) analysis soft ANSYS is employed to deal with the re-meshing problem during surrogate model updating. Specially, a simple method for crack number identification is proposed by finding the maximum probability factor. Finally, numerical simulations and experimental research are performed to assess the effectiveness and noise immunity of this proposed scheme.
본 연구에서는 대학생의 전체 역량 측정이 아니라 문제해결역량의 향상도를 측정하기 위해 프로젝트 수업을 진행한 후 학생들의 창의적 문제해결역량이 실제로 수업을 통해서 향상되는지를 확인해 보고자 하였다. 이를 위해 문헌연구, 프로젝트 수업 설계, 프로젝트 수업 전후의 역량조사 및 분석 과정을 거쳤으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 프로젝트 수업전과 수업 후의 학생들의 창의적 문제해결역량은 어느 정도 향상되는지 측정한 결과, 창의적 문제해결 역량을 이루는 문제인식, 분석적 사고, 융통적 사고, 대안발견, 도전적 태도 등 5개 역량이 모두 향상된 것으로 측정되었다. 둘째, 위 5개의 역량간 상관관계가 모두 상호 유의미하게 나타났으며, 특히 높은 상관관계를 나타낸 것은 문제인식과 대안발견, 문제인식과 분석적 사고, 분석적 사고와 대안발견 순이다. 향후, 본 연구의 일반화를 위해 다른 형태의 수업 및 타 대학이나 학과에 적용하는 연구가 수행될 필요가 있다고 본다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 식별하는 비접촉 기술이다. RFID 리더의 식별 영역 내에 여러 개의 태그가 있는 경우 이들 사이의 충돌(collision)이 발생되기 때문에 이들을 식별할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 다중 태그 식별 문제는 RFID 기술 중에서도 핵심이며, 이 문제는 충돌방지(anti-collision) 알고리즘을 통하여 해결할 수 있다. 하지만 RFID 시스템의 또 다른 문제는 정보보호이다. 태그는 리더의 쿼리에 매우 쉽게 응답하기 때문에 태그의 정보 노출에 따른 사용자 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 이러한 점에서 RFID 기술은 외부로부터 스니핑(sniffing)에 매우 취약하다. 본 논문에서는 기존에 제안된 트리 기반 메모리래스 알고리즘인 트리-워킹 알고리즘, 쿼리 트리알고리즘, 향상된 쿼리 트리 알고리즘 등의 보안 견고성에 대하여 살펴본다.
In this paper we propose verifiable self-certified identification and key distribution protocols which has advantages of certificate-based scheme and Girault's self-certified public key. The security of the proposed protocols is based on ${\gamma}$\ulcorner-residuosity problem and discrete logarithm problem.
In this paper a parameter identification problem for a damped sine-Gordon equation is studied from the theoretical and numerical perspectives. A spectral method is developed for the solution of the state and the adjoint equations. The Powell's minimization method is used for the numerical parameter identification. The necessary conditions for the optimization problem are shown to yield the bang-bang control law. Numerical results are discussed and the applicability of the necessary conditions is examined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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