Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.1
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pp.87-95
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1996
A new design scheme for the fuzzy pattern matching classifier (FPMC) is proposed. in conventional design of FPMC, there are no exact information about the membership function of which shape and number critically affect the performance of classifier. So far, a trial and error or heuristic method is used to find membership functions for the input patterns. But each of them have limits in its application to the various types of pattern recognition problem. In this paper, a new method to find the appropriate shape and number of membership functions for the input patterns which minimize classification error is proposed using genetic algorithms(GAs). Genetic algorithms belong to a class of stochastic algorithms based on biological models of evolution. They have been applied to many function optimization problems and shown to find optimal or near optimal solutions. In this paper, GAs are used to find the appropriate shape and number of membership functions based on fitness function which is inversely proportional to classification error. The strings in GAs determine the membership functions and recognition results using these membership functions affect reproduction of next generation in GAs. The proposed design scheme is applied to the several patterns such as tire tread patterns and handwritten alphabetic characters. Experimental results show the usefulness of the proposed scheme.
The Journal of the Society of Stroke on Korean Medicine
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v.13
no.1
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pp.43-51
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2012
Object : The purpose of this study was to evaluate the relationship between pattern identification (PI) and stroke risk factors, such as hypertension, diabetes mellitus, dyslipidemia, stroke history, obesity, abdominal obesity and metabolic syndrome. Methods : 46 patients with acute ischemic stroke were recruited from May 2012 to November, 2012. We analyzed the data of 32 patients, and pattern identification was identified by resident and specialist of Korean medicine. We analized patient's PI and risk factor by Fisher's exact test. Results : We found that Dampness-phlegm group was more related with patient's metabolic syndrome than non Dampness-Phlegm group. And Yin deficiency group had less relationship with patient's metabolic syndrome, obesity, abdominal obesity and dyslipidemia than non Yin deficiency group. Conclusions : According to the analysis, these results provide evidence for relationship between the Dampness-phlegm group, Yin deficiency and metabolic syndrome.
Diesel locomotive operates the generator with the power from the diesel engine, and it consists of the typical serial-hybrid system which operates the train wheels by converting its generated electric energy into the torque of DC (or AC) motor. However, the technology of locomotives is only focused on trains' controlling power generation mechanism. Hence, it is a current issue that the efficiency of its engine and its generator is relatively lower than that of auto vehicles'. Particularly, since there are no proper equipment to measure the amount of fuel which is essentially necessary for the efficient use of fuel, it is not easy to confirm the instant amount of fuel use as well as the exact average fuel consumption per an hour. Due to those difficulties, it is urgent to develop the device that measures the fuel consumption. Plus, this use of the developed measuring device allows the various and useful analysis relating to the fuel consumption, and this could lead to establishing the efficient driving pattern regarding to fuel saving. This device consists of two flux (fuel level) measuring censors, MCU for calculating the measured values, the information recorder for saving measured values, and the display device for indicating the fuel amount consumed during driving.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.4
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pp.389-394
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2006
Inaccurate localization exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot be moved to wrong direction or damaged by collision with surrounding obstacles. There are numerous approaches to self-localization, and there are different modalities as well (vision, laser range finders, ultrasonic sonars). Since sensor information is generally uncertain and contains noise, there are many researches to reduce the noise. But, the correctness is limited because most researches are based on statistical approach. The goal of our research is to measure more exact robot location by matching between built VRML 3D model and real vision image. To determine the position of mobile robot, landmark-localization technique has been applied. Landmarks are any detectable structure in the physical environment. Some use vertical lines, others use specially designed markers, In this paper, specially designed markers are used as landmarks. Given known focal length and a single image of three landmarks it is possible to compute the angular separation between the lines of sight of the landmarks. The image-processing and neural network pattern matching techniques are employed to recognize landmarks placed in a robot working environment. After self-localization, the 2D scene of the vision is overlaid with the VRML scene.
Significant improvements to methodologies on structural damage detection (SDD) have emerged in recent years. However, many methods are related to inversion computation which is prone to be ill-posed or ill-conditioning, leading to low-computing efficiency or inaccurate results. To explore a more accurate solution with satisfactory efficiency, a PSO-INM algorithm, combining particle swarm optimization (PSO) algorithm and an improved Nelder-Mead method (INM), is proposed to solve multi-sample objective function defined based on Bayesian inference in this study. The PSO-based algorithm, as a heuristic algorithm, is reliable to explore solution to SDD problem converted into a constrained optimization problem in mathematics. And the multi-sample objective function provides a stable pattern under different level of noise. Advantages of multi-sample objective function and its superior over traditional objective function are studied. Numerical simulation results of a two-storey frame structure show that the proposed method is sensitive to multi-damage cases. For further confirming accuracy of the proposed method, the ASCE 4-storey benchmark frame structure subjected to single and multiple damage cases is employed. Different kinds of modal identification methods are utilized to extract structural modal data from noise-contaminating acceleration responses. The illustrated results show that the proposed method is efficient to exact locations and extents of induced damages in structures.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.12
no.1
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pp.1-8
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2007
When confronted with a query, question answering systems endeavor to extract the most exact answers possible by determining the answer type that fits with the key terms used in the query. However, the efficacy of such systems is limited by the fact that the terms used in a query may be in a syntactic form different to that of the same words in a document. In this paper, we present an efficient semantic query expansion methodology based on query patterns in a question category concept list comprised of terms that are semantically close to terms used in a query. The proposed system first constructs a concept list for each question type and then builds the concept list for each question category using a learning algorithm. The results of the present experiments suggest the promise of the proposed method.
The importance of separation comes from demands on study for exact effect of synthetic drugs and the reactivity of enantiomer in biological system. Racemization rate was measured under the influence of heat, acid, UV-light, enzyme(trypsin) and 6N-HCl at $105^{\circ}C$ on alanine, threonine, isoleucine, lecuine, aspartic acid, methionine, glutamic acid, tyrosine. The method for the identification of overlapped amino acids with GC was developed from the close study of fragmentation pattern with mass spectrometry. With cyclodextrin bonded phase by HPLC, the separation of dansyl amino acid was tested for compartison.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.173-176
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2005
This paper proposes a fuzzy correction algorithm that can correct the distorted medical image caused by the scanning nonlinear velocity of the Digital X-ray Scanner System (DX-Scanner) using the Multichannel Ionization Chamber (MIC). In the DX-Scanner, the scanned medical image is distorted for reasons of unsuitable integration time at the nonlinear acceleration period of the AC servo motor during the inspection of patients. The proposed algorithm finds the nonlinear motor velocity modeling through fuzzy system by clustering and reconstructs the normal medical image lines by calculating the suitable moving distance with the velocity of the motor using the modeling, acceleration time and integration time. In addition, several image processing is included in the algorithm. This algorithm analyzes exact pixel lines by comparing the distance of the acceleration period with the distance of the uniform velocity period in every integration time and is able to compensate for the velocity of the acceleration period. By applying the proposed algorithm to the test pattern for checking the image resolution, the effectiveness of this algorithm is verified. The corrected image obtained from distorted image is similar to the normal and better image for a doctor's diagnosis.
Kim, Min-Jung;Lee, Hwa-Woon;Lee, Soon-Hwan;Kim, Dong-Hyuk;Jung, Woo-Sik;Kim, Hyun-Goo
한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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2009.06a
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pp.554-556
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2009
Wind classification for exact estimation of wind energy resources was carried out using numerically simulated wind data for three years. The MM5(a fifth-generation Mesoscale Model), developed at Penn State University and the National Center for Atmospheric Research (NCAR), was used to estimate the wind fields in this study. We also use a variant of the K-mean clustering to classify the wind district and define the relation between districts. Wind estimated at surface and 100 m high at Busan area is classified into the 10 and 7 classes, respectively. These discrepancies of wind districts pattern at surface and upper air meteorological data indicates the quantity of wind resources can be changed according to the level of wind data used in estimation. Therefore, the estimation of wind district classification by reasonable wind data is utilized to build the effective policy for wind energy dissemination.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.4
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pp.499-504
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2002
In this paper, we analyzed the performance of FH/CPFSK system with differential detection in thermal noise, partial-band jamming noise and adjacent interference of all eight bit pattern. The parameters to analize performances of FH/CPFSK system have been used the bit rate, modulation index and performances of FH/CPFSK system with the differential detector have been presented with the optimum correlation function. And, we were compared with performance of FH/CPFSK and FH/BFSK system. In result, we could know that bit error probability of the approximation equation and exact equation nearly accorded in the high signal-to-noise ratio. And, we have been proved that FH/CPFSK system with differential detection according to jamming fraction ${\gamma}$ was worst to 3dB than FH/CPFSK system with limiter-discriminator. but was superior to 2dB than FH/BFSK.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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