Most of the works in Time Series Analysis are based on the Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) models presented by Box and Jeckins(1976). If the data exhibits no ap-parent deviation from stationarity and if it has rapidly decreasing autocorrelation function then a suitable ARIMA(p,q) model is fit to the given data. Selection of the orders of p and q is one of the crucial steps in Time Series Analysis. Most of the methods to determine p and q are based on the autocorrelation function and partial autocor-relation function as suggested by Box and Jenkins (1976). many new techniques have emerged in the literature and it is found that most of them are over very little use in determining the orders of p and q when both of them are non-zero. The Durbin-Levinson algorithm and Innovation algorithm (Brockwell and Davis 1987) are used as recur-sive methods for computing best linear predictors in an ARMA(p,q)model. These algorithms are modified to yield an effective method for ARMA model identification so that the values of order p and q can be determined from them. The new method is developed and its validity and usefulness is illustrated by many theoretical examples. This method can also be applied to an real world data.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.8
s.179
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pp.1949-1957
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2000
All the loads in the real world act dynamically on structures. Since dynamic loads are extremely difficult to handle in analysis and design, static loads are utilized with dynamic factors. The dyna mic factors are generally determined based on experiences. Therefore, the static loads can cause problems in precise analysis and design. An analytical method based on modal analysis has been proposed for the transformation of dynamic loads into equivalent static load sets. Equivalent static load sets are calculated to generate an identical displacement field in a structure with that from dynamic loads at a certain time. The process is derived and evaluated mathematically. The method is verified through numerical tests. Various characteristics are identified to match the dynamic and the static behaviors. For example, the opposite direction of a dynamic load should be considered due to the vibration response. A dynamic bad is transformed to multiple equivalent static loads according to the number of the critical times. The places of the equivalent static load can be different from those of the dynamic load. An optimization method is defined to use the equivalent static loads. The developed optimization process has the same effect as the dynamic optimization which uses the dynamic loads directly. Standard examples are solved and the results are discussed
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.2
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pp.117-127
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2007
Many real world control systems usually track several control objectives, simultaneously. At the moment, it is desirable to meet all specified goals using the controllers with simple structures like as proportional-integral (PI) and proportional-integral-derivative (PID) which are very useful in industry applications. Since in practice, these controllers are commonly tuned based on classical or trial-and-error approaches, they are incapable of obtaining good dynamical performance to capture all design objectives and specifications. This paper addresses a new method to bridge the gap between the power of optimal multiobjective control and PI/PID industrial controls. First the PI/PID control problem is reduced to a static output feedback control synthesis through the mixed $H_2/H_{\infty}$ control technique, and then the control parameters are easily carried out using an iterative linear matrix inequalities (ILMI) algorithm. Numerical examples on load-frequency control (LFC) and power system stabilizer (PSS) designs are given to illustrate the proposed methodology. The results are compared with genetic algorithm (GA) based multiobjective control and LMI based full order mixed $H_2/H_{\infty}$ control designs.
Out - of - distribution (OOD) samples are frequently encountered when deploying a classification model in plenty of real-world machine learning-based applications. Those samples are normally sampling far away from the training distribution, but many classifiers still assign them high reliability to belong to one of the training categories. In this study, we address the problem of removing OOD examples by estimating marginal density estimation using variational autoencoder (VAE). We also investigate other proper methods, such as temperature scaling, Gaussian discrimination analysis, and label smoothing. We use Chonnam National University (CNU) weeds dataset as the in - distribution dataset and CIFAR-10, CalTeach as the OOD datasets. Quantitative results show that the proposed framework can reject the OOD test samples with a suitable threshold.
The presence of the sound tube and resonance cavity is unique in Korea Brahman Bells which is no examples in other country bells in the world. The sound tube erected in the crown is effective to emit the fundamental tone of the bell when the condition of resonant transmissibility is satisfied. The results of our analysis shows that the optimum length of the sound tube in the Bell Emile is 96cm but is not the present length, 77cm. The resonance cavity erected underneath the lip of the Bell Emile is found to be for the resonance of standing waves in the space including both bell cavity and resonance cavity and resonance cavity to the fundamental tone of the bell itself, in order that the strongest vibration can last long by least energy and lengthen the reverberation of the bell. Some historical remarks are also made on the magic flute, MANPASIKJUK, which was in existence in Shilla that can lull all evil waves, such as plagues, storms, droughts, famines and even enemies. The sound tube erected in the crown of the bell was originated in this magic flute. Finally, a strong proposal is advanced on the new national symbol of Korean traditional cultural assets. Indeed, it should be highly recommended that the Great King's Bell Emile would be the only real symbol of our national cultural assets by its own right of excellency and richness in every aspect of arts and sciences.
All the loads in the real world are dynamic loads and it is well known that structural optimization under dynamic loads is very difficult. Thus the dynamic loads are often transformed to the static loads using dynamic factors. However, due to the difference of load characters, there can be considerable differences between the results from static and dynamic analyses. When the natural frequency of a structure is high, the dynamic analysis result is similar to that of static analysis due to the small inertia effect on the behavior of the structure. However, if the natural frequency is low, the inertia effect should not be ignored. Then, the behavior of the dynamic system is different from that of the static system. The difference of the two cases can be explained from the relationship between the homogeneous and the particular solutions of the differential equation that governs the behavior of the structure. Through various examples, the difference between the dynamic analysis and the static analysis are shown. Also the optimization results considering dynamic loads are compared with static loads.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.22
no.6
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pp.735-744
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2019
One of the key factors for recognition performance in the automatic target recognition for synthetic aperture radar imagery(SAR-ATR) system is reliability of the SAR target database. To achieve optimal performance, the database should be constructed using the images obtained under the same operating condition as the SAR sensor. However, it is impractical to have the extensive set of real-world SAR images, and thus those from the electro magnetic prediction tool with 3-D CAD models are suggested as an alternative where their reliability can be always questionable. In this paper, a method for similarity assessment between target SAR images is presented inspired by the fact that a target SAR image is mainly characterized by the features of scattering centers. The method is demonstrated using a variety of examples and quantitatively measures the similarity related to reliability. Its assessment performance is further compared with that of the existing metric, structural similarity(SSIM).
Data Warehousing and OLAP (On-Line Analytical Processing) have turned into the key technology for comprehensive data analysis. Originally developed for the needs of decision support in business, data warehouses have proven to be an adequate solution for a variety of non-business applications and domains, such as government, research, and medicine. Analytical power of the OLAP technology comes from its underlying multidimensional data model, which allows users to see data from different perspectives. However, this model displays a number of deficiencies when applied to non-conventional scenarios and analysis tasks. This paper presents an attempt to systematically summarize various extensions of the original multidimensional data model that have been proposed by researchers and practitioners in the recent years. Presented concepts are arranged into a formal classification consisting of fact types, factual and fact-dimensional relationships, and dimension types, supplied with explanatory examples from real-world usage scenarios. Both the static elements of the model, such as types of fact and dimension hierarchy schemes, and dynamic features, such as support for advanced operators and derived elements. We also propose a semantically rich graphical notation called X-DFM that extends the popular Dimensional Fact Model by refining and modifying the set of constructs as to make it coherent with the formal model. An evaluation of our framework against a set of common modeling requirements summarizes the contribution.
Lim, Yong-Tae k;Jang, Jun-Seok;Park, Jin-Kyung;Lee, Jun
Journal of the Korean Society for Railway
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v.11
no.6
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pp.581-587
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2008
This paper presents a railway network design problem (RNDP), which can be formulated as a bi-level program. In bi-level program upper level program is to minimize total travel cost including the construction cost of the railway facilities, whilst lower one describes the railway route choice behavior of passengers. We also propose a heuristic method for solving the program because it is a kind of NP-hard problem. From two numerical railway examples, we confirm that the RNDP and its algorithm produce a reasonable solution and that it is applicable to real world.
Under the conflicting objectives of maximum user satisfaction and fast launching, there exist great needs for automated mobile app testing. In automated app testing, detection of usage-state changes is one of the most important issues for minimizing human intervention and testing of various usage scenarios. Because conventional approaches utilizing pre-collected training examples can not handle the rapid evolution of apps, we propose a novel method detecting changes in usage-state through graph-entropy. In the proposed method, widgets in a screen shot are recognized through DNNs and 'onverted graphs. We compared the performance of the proposed method with a SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) based method on 20 real-world apps. In most cases, our method achieved superior results, but we found some situations where further improvements are required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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