Kim, Young-Chol;Kim, Shin-Ku;Cho, Tae-Shin;Choi, Sun-Wook;Kim, Keun-Sik
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.38
no.3
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pp.1-12
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2001
We consider the robust control problem for non-minimum phase(NMP) systems with parametric uncertainty. First, a new method that translates such an uncertain NMP system into a interval family of minimum phase(MP) transfer functions followed a time delay term in the form of Pade' approximation is presented. The controller to be proposed consists of a compensator with Smith predictor structure, so that it can compensate the time delay behaviour due to NMP plant. Therein, the main feedback controller for a family of MP plants has been designed by using quantitative feedback theory(QFT) such that satisfies the robust stability against the structured uncertainty. The stability and performance of overall system are examined through an illustrative example.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.40
no.4
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pp.112-119
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2017
Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.
For the efficient operation and management of the water resources system, coordinated operation of weirs and reservoirs is required. A simulation based, and an optimization based approaches are available to deal with the operation and management problems. The simulation based approach does not guarantee an optimal solution, and the optimization based approach is not so flexible to consider, complex, nonlinear problems we will face when trying to allocate water to different uses, various demand sectors in a basin. Hence, it is important to develop a model that would compensate for the weak points in both models. We will compare and contrast intrinsic and extrinsic properties of two modeling approaches, addressing issues related to setting system operation and control rules that would lead us to more efficient use of water in the basin. As a result, we propose to use CoWMOM(Coordinated weirs and multi-reservoir operating model), a "simulation based" optimization model for a simple simulation of the past periods, and for the real-time simulation process considering uncertain inflow.
Performance assessment of pavements proves useful, in terms of handling the ride quality, controlling the travel time of vehicles and adequate maintenance of pavements. Roughness profiles provide a good measure of the deteriorating condition of the pavement. For the accurate estimates of pavement roughness from dynamic vehicle responses, vehicle parameters should be known accurately. Information on vehicle parameters is uncertain, due to the wear and tear over time. Hence, condition monitoring of pavement requires the identification of pavement roughness along with vehicle parameters. The present study proposes a scheme which estimates the roughness profile of the pavement with the use of accurate estimates of vehicle parameters computed in parallel. Pavement model used in this study is a two-layer Euler-Bernoulli beam resting on a nonlinear Pasternak foundation. The asphalt topping of the pavement in the top layer is modeled as viscoelastic, and the base course bottom layer is modeled as elastic. The viscoelastic response of the top layer is modeled with the help of the Burgers model. The vehicle model considered in this study is a half car model, fitted with accelerometers at specified points. The identification of the coupled system of vehicle-pavement interaction employs a coupled scheme of an unbiased minimum variance estimator and an optimization scheme. The partitioning of observed noisy quantities to be used in the two schemes is investigated in detail before the analysis. The unbiased minimum variance estimator (MVE) make use of a linear state-space formulation including roughness, to overcome the linearization difficulties as in conventional nonlinear filters. MVE gives estimates for the unknown input and fed into the optimization scheme to yield estimates of vehicle parameters. The issue of ill-posedness of the problem is dealt with by introducing a regularization equivalent term in the objective function, specifically where a large number of parameters are to be estimated. Effect of different objective functions is also studied. The outcome of this research is an overall measure of pavement condition.
Kim, Hee Min;Hong, Seok Won;Seo, Yeong Geon;Kim, Sang Bok
Journal of Digital Contents Society
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v.16
no.5
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pp.717-725
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2015
Prostate images have been used in the diagnosis of prostate using TRUS images being relatively cheap. Ultrasound images are recorded with 3 dimension and one diagnostic exam is made with a number of the images. A doctor can see 2 dimensional images on the monitor sequentially and 3 dimensional ones to diagnose a disease. To display the images, 2-d images are used with raw 2-d ones, but 3-d images need to be segmented by the prostates and their backgrounds to be seen from different angles and with cut images of inner side. Especially on detecting the boundary, the ones in the middle of all images are easy to find the boundary but the base and apex of the images are hard to do it since there are lots of uncertain boundary. So, in this paper we propose the method that applies an average shape model and detects the boundary, and shows its superiority compared to the existing methods with experiments.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2017.05a
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pp.258-265
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2017
At the early stage of the development of high speed propulsion systems, the designers suffer from the lack of both the quantity and the quality of test data. In that situation, the associated uncertainties could not be modeled as probabilistic distribution since probabilistic modelling requires large amount of data. In this paper, instead, the information provided by experts based on their experience and engineering knowledge was used to model uncertainty using the evidence theory. In designing the DCR(Dual Combustion Ramjet) engine, the combustion efficiencies, not well understood and little data existing, are assumed to have been provided by experts. And the uncertainties are quantified by Evidence theory. The quantified uncertainties are incorporated into the optimization. The design variables, area of inlet and area of combustor exit, have been found while satisfying reliability margins of thrust and thermal choking. The results show a reasonable design of the engine under the uncertain circumstances.
In temporal database, extended time dimension for history management brings about complexity of join operation and increased cost. To solve this problem, a method that joins the divided segment time data after partition the time range into fixed time interval is introduced. But existing methods can't solve the ambiguity problem of time border that caused by temporal granularity in the partition point. In this paper, We suggested Fuzzy Minimum Interval Partition (FMIP) method that introduced the possibility distribution of fuzzy theory considered uncertainty time interval border in the partition line.
In order to solve problems happening in the practical environment of complicated system, the importance of the self-adaptive system has recently begun to emerge. However, since the differences between the model built at the time of system design and the practical environment can lead the system into unpredictable situations, the study into methods of dealing with it is also emerging as an important issue. In this paper, we propose a method for deciding on the adaptation time in an uncertain environment, and reflecting the real-time environment in the system's model. The proposed method calculates the Bayesian Surprise for the suitable adaptation time by comparing previous and current states, and then reflects the result following the performed policy in the design model to help in deciding the proper policy for the actual environment. The suggested method is applied to a navigation system to confirm its effectiveness.
In this paper, we propose a semi-automatic segmentation method which can be used to generate video object plane (VOP) for object based coding scheme and multimedia authoring environment. Semi-automatic segmentation can be considered as a user-assisted segmentation technique. A user can initially mark objects of interest around the object boundaries and then the selected objects are continuously separated from the un selected areas through time evolution in the image sequences. The proposed segmentation method consists of two processing steps: partially manual intra-frame segmentation and fully automatic inter-frame segmentation. The intra-frame segmentation incorporates user-assistance to define the meaningful complete visual object of interest to be segmentation and decides precise object boundary. The inter-frame segmentation involves boundary and region tracking to obtain temporal coherence of moving object based on the object boundary information of previous frame. The proposed method shows stable and efficient results that could be suitable for many digital video applications such as multimedia contents authoring, content based coding and indexing. Based on this result, we have developed objects based video editing system with several convenient editing functions.
Project scheduling under resource constraint conditions have contained to many uncertain factors and it is perfonned by human experts. The expert identifies the activities of the project, decides the precedent relationships between these activities, and then construct the schedule using expected activity's duration. At this time, most of the scheduling methods concentrate on one of scheduling factor between activity duration and cost. And the activity duration, which is the most important factor in scheduling, is decided by heuristic of expert. Therefore it may cause uncertainty of activity duration decision and the use of this activity duration may increase the uncertainty of constructed schedule. This paper proposes Fuzzy-MOEH scheduling algorithm, which is the aggregation of the fuzzy number for deciding activity duration and applies the cost function for solving the problems of previous scheduling methods. This paper also analyze the utility and property of Fuzzy-MEOH algorithm through the comparison between Fuzzy-MEOH algorithm and existing MEOH algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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