제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.18-18
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1996
This paper reviews some of the most prominent and promising areas of chemical process control both in relations to batch and continuous processes. These areas include the modeling, optimization, control and monitoring of chemical processes and entire plants. Most of these areas explicitly utilize a model of the process. For this purpose the types of models used are examined in some detail. These types of models are categorized in knowledge-driven and datadriven classes. In the areas of modeling and optimization, attention is paid to batch reactors using the Tendency Modeling approach. These Tendency models consist of data- and knowledge-driven components and are often called Gray or Hybrid models. In the case of continuous processes, emphasis is placed in the closed-loop identification of a state space model and their use in Model Predictive Control nonlinear processes, such as the Fluidized Catalytic Cracking process. The effective monitoring of multivariate process is examined through the use of statistical charts obtained by the use of Principal Component Analysis (PMC). Static and dynamic charts account for the cross and auto-correlation of the substantial number of variables measured on-line. Centralized and de-centralized chart also aim in isolating the source of process disturbances so that they can be eliminated. Even though significant progress has been made during the last decade, the challenges for the next ten years are substantial. Present progress is strongly influenced by the economical benefits industry is deriving from the use of these advanced techniques. Future progress will be further catalyzed from the harmonious collaboration of University and Industrial researchers.
Three types of spherulitic morphologies have been investigated in dual substrate mode of Belousov-Zhabotinsky (BZ) type reaction system. Prior to growth of spherulites, three distinct patterning behaviors have been observed sequentially during the reaction process. Initial and the early-phase of reaction showed the emergence of concentric ring-like wave patterns. A colloidal-state of reaction consists of numerous fine solid particles, which forms primarily some nucleation centers of dendritic characters. The nucleation centers were found to grow in sizes and shapes with the progress of reaction. It leads to growth of dendritic-like spherulitic crystal patterns. The resultant spherulites showed transitions in their morphologies, including sea-weeds and rhythmic spherulitic crystal patterns, by the effects substituted organic substrate and in the higher concentration of bromate-initiator respectively. The branching mechanism and crystal ordering of spherulitic textures were studied with help of optical microscope (OPM) and scanning electron microscope (SEM). Characteristics of crystal phases were also evaluated using X-ray diffraction (XRD) and differential thermal analysis (DTA). Results indicated that the compositions of reactants and crystal orderings were interrelated with morphological transitions of spherulites as illustrated and described.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권2호
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pp.742-762
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2015
In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.
지하수의 온도측정자료는 자연상태 및 인공적인 충진(Recharge)에 의한 지하수의 유동상태 및 대수층의 특성을 파악할 수 있는 중요한 parameter가 된다. 대수층내 지하수의 온도는 지하수를 저류하고 있는 대수층의 구성암석들의 온도를 반영하며, 지하수의 유동성과 저온능력은 지각내부에서 발달된 지열을 대수층내 분산시키는 역할을 한다. 조사지역내(25개 시추공)에서 측정된 지하수온도자료들은 대수층내 온도분포의 근원적인 수리지질학적 의미와 수리역학적 문제점 해결에 유용하게 이용되며, 또한 지표변으로부터 열원이 전달되는 전파율과 심부 증온율 연구에 기여된다.
The present article reports extensive numerical results on the non-local characteristics of ultra-short pulsed laser-induced breakdowns of fused silica ($SiO_{2}$) by using the multivariate Fokker-Planck equation. The nonlocal type of multivariate Fokker-Planck equation is modeled on the basis of the Boltzmann transport formalism to describe the ultra-short pulsed laser-induced damage phenomena in the energy-position space, together with avalanche ionization, three-body recombination, and multiphoton ionization. Effects of electron avalanche, recombination, and multiphoton ionization on the electronic transport are examined. From the results, it is observed that the recombination becomes prominent and contributes to reduce substantially the rate of increase in electron number density when the electron density exceeds a certain threshold. With very intense laser irradiation, a strong absorption of laser energy takes place and an initially transparent solid is converted to a metallic state, well known as laser-induced breakdown. It is also found that full ionization is provided at intensities above threshold, all further laser energy is deposited within a thin skin depth.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1756-1776
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2012
Wireless sensor networks (WSNs) are likely to be more prevalent as their cost-effectiveness improves. The spectrum of applications for WSNs spans multiple domains. In environmental sciences, in particular, they are on the way to become an essential technology for monitoring the natural environment and the dynamic behavior of transient physical phenomena over space. Existing sensor network query processors (SNQPs) have also demonstrated that in-network processing is an effective and efficient means of interaction with WSNs for performing queries over live data. Inspired by these findings, this paper investigates the question as to whether spatio-temporal and historical analysis can be carried over WSNs using distributed query-processing techniques. The emphasis of this work is on the spatial, temporal and historical aspects of sensed data, which are not adequately addressed in existing SNQPs. This paper surveys the novel approaches of storing the data and execution of spatio-temporal and historical queries. We introduce the challenges and opportunities of research in the field of in-network storage and in-network spatio-temporal query processing as well as illustrate the current status of research in this field. We also present new areas where the spatio-temporal and historical query processing can be of significant importance.
인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.
근접병설터널은 충분한 이격거리를 확보한 병설터널의 거동특성과는 구별되는 거동특성을 보이므로 이에 대한 체계적인 안정성 평가방법을 대단면 근접병설터널 설계사례를 중심으로 고찰하였다. 또한 대단면 근접병설의 경우 필러부의 안정성을 확보하는 것이 본 터널의 안정성을 좌우하는 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 본 검토에서는 대단면 근접병설터널 시공경험을 바탕으로 이격거리, 지반조건 및 굴착순서에 따른 필러부의 역학적 거동특성을 해석적으로 검토하여 대단면 근접병설터널 계획시 합리적인 터널설계 시공이 이루어질수 있도록 도움이 되고자 하였다.
In recent years, CA has been applied to image security due to its simple and regular structure, local interaction and random-like behavior. Since the initial state is regenerated after some iterations in the group CA, the receiver is able to decrypt by the same CA. Pries et al. showed that the all lengths of the cycles in the complemented group CA C with rules 195, 153, and 51 are equal to the order of C. Nandi et al. reported the encryption technique using C. These results can be made efficient use in cryptosystem by expanding the Nandi's key space. In this paper, we analyze the order of the complemented group CA derived from 90=150 group CA and show that all the lengths of the cycles in the complemented CA are equal to the order of the complemented CA.
Ryu, Jae-Yong;Yeo, Yeong-Koo;Yi, Sung-Chul;Seo, Dong-Jun;Hong Kang
펄프종이기술
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제35권5호
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pp.26-36
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2003
The wet-end dynamics of a paper mill was analyzed to characterize its dynamic behavior during the grade change of paper. The model representing the wet-end section is developed based on the mass balance relationships written for the simplified wet-end white water network. From the linearization of dynamic model, higher-order Laplace transfer functions were obtained followed by the reduction procedure to give simple lower-order models in the form of 1$^{st}$-order or 2$^{nd}$ -order plus dead times. The dynamic response of the wet-end is influenced both by the white water volume and by the level of wire retention. Effects of key manipulated variables such as the thick stock flow rate, the ash flow rate and the retention aid flow rate on the major controlled variables were analyzed by numerical simulations. The simple dynamic model developed in the present study can be effectively used in the operation and control of paper mills.s.
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