This study numerically analyzed the dynamic characteristics of the frequency response on the pneumatic transmission line with load impedances. The pressure transfer function is represented by the distributed parameter line model. To validate the mathematical approximations of Bessel function ratios, the results of frequency response in a blocked line were compared with those obtained by the Infinite-product, Brown's and Square-root approximations. Special emphasis was given to the frequency response characteristics on the pneumatic transmission line with load impedances. Computations were carried out for the wide range of parameters in terms of load capacitance ratio and load resistance ratio. The present results indicated that the theoretical model is capable of accurately predicting the frequency response characteristics for any configuration of a fluid transmission line.
The objective of this thesis to Provide a better insight into the effect of the amount of in-process storage has on the efficiency of production line with variable operation times. It is assumed that the material enters the line at the first work station and is then processed progressively through the line until it exits at the last work station, a finite amount of in-process storage is provided before all but the first work station of the line and the operation time of the work stations are statistically independent and follow exponential distribution. Under the above assumption, optimum allocation model is developed and following two approaches are used : 1) Given the available storage capacity, optimum allocation which minimizes the number of items in the line. 2) Given the available storage capacity, optimum allocation which. maximizes the utilization factor of the line. In a balanced three stage line, the production line efficiency is maximized under both categories when the second in-process storage is larger than the first.
This paper presents a new method that can efficiently solve the integrated problem of line balancing and model sequencing in mixed-model U-lines (MMULs). Balancing and sequencing problems are important for an efficient use of MMULs and are tightly related with each other. However, in almost all the existing researches on mixed-model production lines, the two problems have been considered separately. A genetic algorithm for balancing and sequencing in mixed-model U line is proposed. A presentation method and genetic operators are proposed. Extensive experiments are carried out to analyze the performance of the proposed algorithm. The computational results show that the proposed algorithm is promising in solution quality.
A on-line optimization scheme based on model in a binary distillation process is proposed. A reduced-order model utilized the concept of collocation is used as a process model and the recursive prediction error method is employed to identify the reduced-order model. The concentrations of end products are controlled by nonlinear adaptive predictive control algorithm. The objective function is constructed to find optimum operate condition for saving utility cost. The proposed optimization is scheme is tested through simulation studies in 13-staged water-methanol distillation column.
In this paper, we propose an efficient and robust lane detection method for detecting immediate left and right lane boundaries of the lane in the roads. The proposed method are based on hyperbolic lane model and the reliable line segment clustering. The reliable line segment cluster is determined from the most probable cluster obtained from clustering line segments extracted by the efficient LSD algorithm. Experiments show that the proposed method works robustly against lanes with difficult environments such as ones with occlusions or with cast shadows in addition to ones with dashed lane marks, and that the proposed method performs better compared with other lane detection methods on an CMU/VASC lane dataset.
On-line game business has emerged as the most lucrative entertainment industry, with over 4 million players in China, with more than 45% of the market dominated by Korean on-line games. While the interactive entertainment market continues to expand, with many new Korean on-line game publishers entering the market, relatively little is known about which factors influence online game players' behavioral intentions (i.e., intention to play, brand-identity, word of mouth, flow, etc.) in this area. It appears that in this extremely attractive and growing services segment, academics, as well as practitioners, would benefit from investigating the relationships among the players' intention to play, social norms, word of mouth, flow, and the impacts of several other key game-related constructs. A conceptual framework is proposed and a simultaneous equation model is developed. This paper develops the exploratory LISREL model for identifying the factors affecting the players' intention to play for on-line games. Based on data collected from on-line questionnaire survey in China, the validity of the model has been tested and interesting conclusions have been developed concerning the relationships between the game-related constructs. It is hoped that this result might provide the useful guidelines for developing the successful on-line game contents. With better understanding of the players' behavioral intentions, Korean on-line game developers should be able to penetrate the China market with sustainable advantage over their competition.
We propose a model for the line expansion problem in the AMOLED (Active Matrix Organic Light Emitting Diodes) industry, which now faces market uncertainty: for example, changing customer needs, technological development path, etc. We focus on the optimal investment time and size of the AMOLED production lines. In particular, employed here is the ROV (Real Options Valuation) model to show how to capture the value of line expansion and to determine the optimal investment time. The ROV framework provides a systematic procedure to quantify an expected outcome of a flexible decision which is not possible in the frame of the traditional NPV (Net Present Value) approach. Furthermore, we also use Monte Carlo simulation to measure the uncertainty associated with the line expansion decision; Monte Carlo simulation estimates the volatility of a decision alternative. Lastly, we present a scenario planning to be conducted for what-if analysis of the ROV model.
이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장 큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의과거 데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA : seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 네트워크 특성을 고려한 동적인 임계값을 학습하는 알고리즘을 제시하였다. 이 기법을 통해 선로 이용률의 임계값은 네트워크환경과 시간에 따라 동적으로 변경되며, 확률을 근거로 그 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한,실제 환경을 통하여 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며, 알고리즘의 성능을 실험하였다. 네트워크 관리자들은 이 알고리즘을 통하여 고정 임계값이 가지는 단점을 극복할 수있을 것이며, 관리 행위의 효율성을 높일 수 있을 것이다.
This paper suggests a new observation model for Extended Kalman Filter based Simultaneous Localization and Mapping (EKF-SLAM). Since the EKF framework linearizes non-linear functions around the current estimate, the conventional line model has large linearization errors when a mobile robot locates faraway from its initial position. On the other hand, the model that we propose yields less linearization error with respect to the landmark position and thus suitable in a large-scale environment. To achieve it, we build up a three-dimensional space by adding a virtual axis to the robot's two-dimensional coordinate system and extract a plane by using a detected line on the two-dimensional space and the virtual axis. Since Jacobian matrix with respect to the landmark position has small value, we can estimate the position of landmarks better than the conventional line model. The simulation results verify that the new model yields less linearization errors than the conventional line model.
In this paper we apply PMC (parallel model combination) to speech recognition system online. As a representative of model based noise compensation techniques, PMC compensates environmental mismatch by combining pretrained clean speech models and real-time estimated noise information. This is very effective approach for compensating extreme environmental mismatch but is inadequate to use in on-line system for heavy computational cost. To reduce the computational cost and to apply PMC online, we use a noise masking effect - the energy in a frequency band is dominated either by clean speech energy or by noise energy - in the process of model compensation. Experiments on artificially produced noisy speech data confirm that the proposed technique is fast and effective for the on-line model compensation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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