A system identification is to estimate the mathematical model on the base of input output data and to measure the output in the presence of adequate input for the controlled system. In the traditional system control field, most identification problems have been thought as estimating the unknown modeling parameters on the assumption that the model structures are fixed. In the system identification, it is possible to estimate the true parameter values by the adjusted least squares method in the input output case of no observed noise, and it is possible to estimate the true parameter values by the total least squares method in the input output case with the observed noise. We suggest the adjusted least squares method as a consistent estimation method in the system identification in the case where there is observed noise only in the output. In this paper the adjusted least squares method has been developed from the least squares method and the efficiency of the estimating results was confirmed by the generating data with the computer simulations.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.63
no.3
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pp.163-168
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2014
In this paper, when photovoltaic systems are connected to distribution system, most effective capacity and location of PV system are studied considering customer interruption costs of power distribution system. The reliability model of PV system considering the duration of sunshine, the model of time-varying load and Roy Billinton test system (bus2 model) are used. To simulate the effects of PV system, various cases are selected; (1) base case which is no connection of PV system to power distribution system when faults are occurred, (2) 3MW case which is 3[MW] connection of PV system (3) 4[MW] case, and (4) 20[MW] case which is 20[MW] connection of PV system to the bus of power distribution system. The capacity limit of connected PV system is settled to 14[MW] for all cases except case 4. The reliability and customer interruption costs for residential, general, industrial, and educational customer is evaluated.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.4A
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pp.341-349
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2010
In this paper, we studied on the optimization of the output power of Mobile WiMAX (IEEE 802.16) base station considering the technical condition of base station and wireless channel condition. The optimum power of base station can be estimated based on the link budget calculation of downlink and uplink in the Mobile WiMAX communication system. We investigated the optimum output power of base station in the case of 2Tx-2Rx base station with $2{\times}2$ MIMO(multiple input multiple output) technology, 2Tx-4Rx base station with improved receiver sensitivity, and 4Tx-4Rx base station with beamforming technology.
An expert system for estimation of fatigue properties from simple tensile data of material is developed, considering nearly all important estimation methods proposed so far, i.e., 7 estimation methods. The expert system is developed to utilize for the case of only hardness data available. The knowledge base is constructed with production rules and frames using an expert system shell, UNIK. Forward chaining is employed as a reasoning method. The expert system has three major functions including the function to update the knowledge base. The performance of the expert system is tested using the 54 $\varepsilon$-N curves consisting of 381 $\varepsilon$-N data points obtained for 22 materials. It is found that the expert system developed has excellent performance especially for steel materials, and reasonably good for aluminum alloys.
In this research, we propose a dynamic decision making using social context based on ontology. Dynamic adaptation is adopted for the high qualified decision making, which is defined as creation of proper information using contexts depending on decision maker's state of affairs in ubiquitous computing environment. Thereby, the context for the dynamic adaptation is classified as a static, dynamic and social context. Static context contains personal explicit information like demographic data. Dynamic context like weather or traffic information is provided by external information service provider. Finally, social context implies much more implicit knowledge such as social relationship than the other two-type context, but it is not easy to extract any implied tacit knowledge as well as generalized rules from the information. So, it was not easy for the social context to apply into dynamic adaptation. In this light, we tried the social context into the dynamic adaptation to generate context-appropriate personalized information. It is necessary to build modeling methodology to adopt dynamic adaptation using the context. The proposed context modeling used ontology and cases which are best to represent tacit and unstructured knowledge such as social context. Case-based reasoning and constraint satisfaction problem is applied into the dynamic decision making system for the dynamic adaption. Case-based reasoning is used case to represent the context including social, dynamic and static and to extract personalized knowledge from the personalized case-base. Constraint satisfaction problem is used when the selected case through the case-based reasoning needs dynamic adaptation, since it is usual to adapt the selected case because context can be changed timely according to environment status. The case-base reasoning adopts problem context for effective representation of static, dynamic and social context, which use a case structure with index and solution and problem ontology of decision maker. The case is stored in case-base as a repository of a decision maker's personal experience and knowledge. The constraint satisfaction problem use solution ontology which is extracted from collective intelligence which is generalized from solutions of decision makers. The solution ontology is retrieved to find proper solution depending on the decision maker's context when it is necessary. At the same time, dynamic adaptation is applied to adapt the selected case using solution ontology. The decision making process is comprised of following steps. First, whenever the system aware new context, the system converses the context into problem context ontology with case structure. Any context is defined by a case with a formal knowledge representation structure. Thereby, social context as implicit knowledge is also represented a formal form like a case. In addition, for the context modeling, ontology is also adopted. Second, we select a proper case as a decision making solution from decision maker's personal case-base. We convince that the selected case should be the best case depending on context related to decision maker's current status as well as decision maker's requirements. However, it is possible to change the environment and context around the decision maker and it is necessary to adapt the selected case. Third, if the selected case is not available or the decision maker doesn't satisfy according to the newly arrived context, then constraint satisfaction problem and solution ontology is applied to derive new solution for the decision maker. The constraint satisfaction problem uses to the previously selected case to adopt and solution ontology. The verification of the proposed methodology is processed by searching a meeting place according to the decision maker's requirements and context, the extracted solution shows the satisfaction depending on meeting purpose.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.28
no.3
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pp.31-47
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2003
Quality design in practice highly depends on human designer's intuition and past experiences due to lack of formal knowledge about the relationship among 10 variables. This paper represents an data mining approach for developing quality design support system that integrates Case Based Reasoning (CBR) and Artificial Neural Networks (ANN) to effectively support all the steps in quality design process. CBR stores design cases in a systematic way and retrieve them quickly and accurately. ANN predicts the resulting quality attributes of design alternatives that are generated from CBR's adaptation process. When the predicted attributes fail to meet the target values, quality design simulation starts to further adapt the alternatives to the customer's new orders. To implement the quality design simulation, this paper suggests (1) the data screening method based on ξ-$\delta$ Ball to obtain the robust ANN models from the large production data bases, (2) the procedure of quality design simulation using ANN and (3) model management system that helps users find the appropriate one from the ANN model base. The integration of CBR and ANN provides quality design engineers the way that produces consistent and reliable design solutions in the remarkably reduced time.
A parametric study on the nonlinear seismic response of isolated reinforced concrete structural frame is presented. Three prototype frames designed according to the 1954 Hellenic seismic code, with number of floor ranging from 1 to 3 were considered. These low rise frames are representative of many existing reinforced concrete buildings in Greece. The efficacy of the implementation of both lead rubber bearings (LRB) and friction pendulum isolators (FPI) base isolation systems were examined. The selection of the isolation devices was made according to the ratio $T_{is}/T_{fb}$, where Tis is the period of the base isolation system and $T_{bf}$ is the period of the fixed-base building. The main purpose of this comprehensive study is to investigate the effect of the isolation system period on the seismic response of inadequately designed low rise buildings. Thus, the implementation of isolation systems which correspond to the ratio $T_{is}/T_{fb}$ that values from 3 to 5 is studied. Nonlinear time history analyses were performed to investigate the response of the isolated structures using a set of three natural seismic ground motions. The evaluation of each retrofitting case was made in terms of storey drift and storey shear force while in view of serviceability it was made in terms of storey acceleration. Finally, the maximum developed displacements and the residual displacements of the isolation systems are presented.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.2
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pp.304-312
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2009
Automated design system of injection mold was developed in this study. Shapes of mold parts and mold base were defined according to standards of mold components and database modules of mold components were built. And then an automation program of mold design was developed by the user definition features, family table and Pro/Program of Pro/Engineer. The automatic production divided into mold base and standard parts was manipulated to manufacture parts meeting the design requirements and the selected parts were changed in size and shape to meet the design goals. The mold design was also carried out to have organic relations and be easy in case of a change to the mold part or mold base. As a result, it is possible to design the mold efficiently and conveniently modify the designed mold parts and base by using the developed automated design system in this study.
Ni-base self-fluxing alloy powder particles were flame sprayed onto the SS400 mild steel substrate surface. The effects of both substrate temperature and spraying distance on the splat behavior of sprayed particles were examined. The results obtained are summarized as follows: 1) In the splat behavior of Ni-base self-fulxing alloy particles sprayed onto the SS400 mild steel substrate, splashing was observed under the room temperature condition. On the contrary, it showed circular plate pattern in the substrate temperature range over 373K. 2) It was cleared that there was close relationship between mechanical properties of coating layer and splat behavior of sprayed particles. 3) From the experimental results, optimum spraying conditions showed excellent mechanical properties in the case of Ni-base self fluxing alloy sprayed onto the SS400 mild substrate were 473K of substrate temperature and 250mm of spraying distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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