The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.11
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pp.1682-1688
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2012
This paper introduces a GP(Genetic Programming) based robust technique for temperature compensation in short-range prediction. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, because forecast models do not reliably determine weather conditions. Most of MOS use a linear regression to compensate a prediction model, therefore it is hard to manage an irregular nature of prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP is suggested. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days temperatures in Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. The training period of 2007-2009 summer is used, and the data of 2010 summer is adopted for verification.
Recently, innovative medical services are fast emerging, which include customized medical services based on bio-informatics, composition of cure and well-being exploiting ubiquitous technology, hospital supply chain management using RFID, and so forth. However, conventional approaches for new service development hardly give us systematic model to analyze and produce creative medical services. Because most of them are static and concentrate on microscopic tools or techniques. Thus, it is highly desirable to suggest an integrative framework to organize the whole transformation process from technology to medical service. The objective of this study is to propose a medical service engineering model based on the dynamic innovation theory. The proposed model contains objectives of service system, strategies of hospital, stages, activities required to deal with medical service life cycle, which incorporates the acquisition of new technology, transformation to the product, penetration into market, and adoption of consumers. In addition, the usefulness and applicability of the newly proposed model are provided using catholic medical center example.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.3
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pp.97-103
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2006
The development of a heat exchanger production model based on the microlamination technology and it's economic efficiency is addressed. A microchannel production model is proposed for the high-volume production. The microlamination system is made up of lamina patterning, laminae sorting and laminae bonding. A cost estimation model is developed based on the hewn cycle time and capital equipment costs. An economic efficiency analysis is performed to determine the cost drivers under the different market and product scenarios. The result of the economic efficiency analysis indicated that the device size and the production rate have a great effect on the overall manufacturing cost of microlamination devices. And it can be concluded that the microlamination should focus on bonding larger laminae and reducing both cycle time and warpage.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.3
no.2
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pp.21-34
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2013
Various risk factors affect construction projects. Due to the uncertainties created by risk factors, actual activity durations frequently deviate from the estimated durations in either favorable or adverse direction. For this reason, evaluation of schedule uncertainty is required to make decisions accurately when managing construction projects. In this regard, this paper presents a new computer simulation model - the Repetitive Schedule Risk Analysis Model (RSRAM) - to evaluate unit-based repetitive building project schedules under uncertainty when activity durations and risk factors are correlated. The proposed model utilizes Monte Carlo Simulation and a Critical Path Method based repetitive scheduling procedure. This new procedure concurrently provides the utilization of resources without interruption and the maintenance of network logic through successive units. Furthermore, it enables assigning variable production rates to the activities from one unit to another and any kind of relationship type with or without lag time. Details of the model are described and an example application is presented. The findings show that the model produces realistic results regarding the extent of uncertainty inherent in the schedule.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.7
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pp.1247-1253
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2008
A design method of a T-S fuzzy model based reduced order nonlinear unknown input observer(NUIO) is presented. The fuzzy NUIO is designed based on the parallel distributed compensation(PDC) concept. It consists of a number of the linear UIOs, each of which is designed for each local linear model in the T-S fuzzy model of a class of nonlinear systems. The fuzzy NUIO provides not only the state estimates insensitive to the unknown inputs, for example, disturbances and faults etc., but also the estimates of the unknown inputs. Therefore, It can be employed in the state feedback control and disturbance rejection control of a class of nonlinear systems with unknown disturbances. It also applied to the robust residual generation for the fault detection and isolation systems and to the design of fault tolerant control systems. As an example, the NUIO is applied to an inverted pendulum system to show the state and disturbance estimation performance and to illustrate the fuzzy reduced order NUIO design method.
There has been many research efforts to overcome the problems of speech recognition in noisy conditions. Among the noise-robust speech recognition methods, model-based adaptation approaches have been shown quite effective. Particularly, the PMC (parallel model combination) method is very popular and has been shown to give considerably improved recognition results compared with the conventional methods. In this paper, we experimented with the VTS (vector Taylor series) algorithm which is also based on the model parameter transformation but has not attracted much interests of the researchers in this area. To verify the effectiveness of it, we employed the algorithm in the continuous density HMM (Hidden Markov Model). We compared the performance of the VTS algorithm with the PMC method and could see that the it gave better results than the PMC method.
n this research neural -based model was developed to forecast link travel times , And it is also compared wiht other time series forecasting models such as Box-Jenkins model, Kalman filter model. These models are validated to evaluate the accuracy of models with real time series data gathered by the license plate method. Neural network's convergency and generalization were investigated by modifying learning rate, momentum term and the number of hidden layer units. Through this experiment, the optimum configuration of the nerual network architecture was determined. Optimumlearining rate, momentum term and the number of hidden layer units hsow 0.3, 0.5, 13 respectively. It may be applied to DRGS(dynamic route guidance system) with a minor modification. The methods are suggested at the condlusion of this paper, And there is no doubt that this neural -based model can be applied to many other itme series forecating problem such as populationforecasting vehicel volume forecasting et .
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.10a
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pp.382-387
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2012
A virtual prototype (VP) model of the rotor-to-stator rub of the rotor system is established to study the nonlinear vibration characteristics. The non-linear bearing stiffness is considered to approximate to an actual system in the model. In order to validate the effectiveness of the proposed approach, a special structure of stator is designed to simulate different kinds of rub condition. The results of experiment are well consistent with the results of simulation by VP. The vibration characteristics of rub-impact are well observed by VP model under different conditions. Based on the validated model, the torsional vibration of rub-impact is discussed. The contribution of this paper is to provide one new approach to study rub-impact problem. Based on the validated VP model, the more research can be done for incident fault identification.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.4
no.2
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pp.101-108
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2008
In this paper, we develop system to backup automatically personal data by real time based on ECA model. This system backups data that is changed in user PC using CDP technology based on ECA model. Proposed ECA model defines file's change such as file creation, update, remove etc. in user PC to event for synchronization between server and user PC. If event is detected about file, proposed system examines condition that is defined and backup the file to server. Backup data that is stored to server can recovery on point of time that user wants. The proposed system can be applied to data management system for business, personal data management system, high-capacity contents management system etc.
Park, Su-Jun;Cha, Geon-Hoe;Kim, Yeong-Gi;Park, Seong-Taek
한국디지털정책학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.287-296
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2007
In this paper we present a plan-based Korean dialogue system as a natural language database user interface for product search. The system can be characterized by its support for mixed initiative to give user more control over dialogue, employment of user model to reflect user' spreferences, alternative solution suggestion if there is no product matched exactly to user's requirements, handling circumlocution which frequently occurs in dialogues. The user model ing shell system BGP-MS is adapted for the system. The system provides for a user-friendly database user interface bymanaging dialogue intelligently. By its implementation and test it has been shown that the user model-based dialogue system can be utilized effectively for product search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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