International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.202-207
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2023
In this paper, we discuss the design and implementation of a recommendation platform actually built in the field. We survey deep learning-based recommendation models that are effective in reflecting individual user characteristics. The recently proposed RNN-based sequential recommendation models reflect individual user characteristics well. The recommendation platform we proposed has an architecture that can collect, store, and process big data from a company's commercial services. Our recommendation platform provides service providers with intuitive tools to evaluate and apply timely optimized recommendation models. In the model evaluation we performed, RNN-based sequential recommendation models showed high scores.
The optimum weight design of structure is to determine the combination of structural members which minimize the weight of structures and satisfy design conditions as well. Since most of loads and design variables considered in structural design have uncertain natures, the reliability-based optimization techniques need to be developed. The aim of this study is to estabilish the general algorithm for the minimum weight design of transmission tower structure system with reliability constraints. The sequential linear programming method is used to solve non-linear minimization problems, which converts original non-linear programming problems to sequential linear programming problems. The optimal solutions are produced for various reliability levels such as reliability levels inherent in current standard transmission tower cross-section and optimal transmission tower cross-section obtained with constraints of current design criteria as well as selected target reliability index. The optimal transmission towers satisfying reliability constraints sustain consistent reliability levels on all members. Consequently, more balanced optimum designs are accomplished with less structural weight than traditional designs dealing with deterministic design criteria.
Purpose: In this paper we propose modified Notz designs which are useful to experimenters who want to adopt the sequential experimentation strategy and to estimate second-order regression model with as few experimental points as possible. Methods: We first present the design matrices and design points in two or three dimensional spaces for such small sized second-order designs as small composite, hybrid, and Notz designs. Modified Notz designs are proposed and compared with some response surface designs in terms of the total number of experimental points, the estimation capability criteria such as D- and A-optimality. Results: When sequential experimentation is necessary, the modified Notz designs are recommendable. Conclusion: The result of this paper will be beneficial to experimenters who need to do experiments more efficiently, especially for those who want to reduce the time of experimentation as much as possible to develop cutting-edge products.
본 논문에서는 다분야 통합 설계최적화(MDO : Multidisciplinary Design Optimization)를 적용한 지구관측위성의 개념설계 과정 및 결과를 기술하였다. 현재까지 구축된 지구관측 위성의 데이터베이스를 기반으로 주요 파라미터에 대한 개념설계식을 정립하였으며, 다분야 통합 최적설계 아키텍처 중 CO(Collaborative Optimization) 기반을 이용하여 지구관측 위성 시스템의 최적 개념설계를 수행할 수 있는 설계 도구를 개발하였다. 주어진 제약조건을 만족시키면서 위성의 총 질량을 최소화하는 것을 설계 목표로 설정하였으며, 최적화 알고리즘으로는 SQP(Sequential Quadratic Programming)를 이용하였다. 다분야 통합 최적설계를 적용한 개념설계 결과와 ASNARO-1 및 IKONOS-2 위성 규격의 비교를 통해 해당설계도구의 유용성을 검증하였다.
This paper presents the problem of controlling asynchronous sequential machines in the presence of input disturbances, which may be also regarded as an adversary in a game theoretic setting. The main objective is to provide necessary and sufficient condition for the existence of a corrective controller that solves model matching problem of an asynchronous machine suffering from input disturbance. The existence condition can be stated in terms of a simple comparison of two skeleton matrices. The proposed controller eliminates the adversarial effect of input disturbance and makes the controlled machine mimic the behavior of a model in stable-state way. Whenever controller exists, algorithms for their design are outlined and demonstrated in a case study.
The model matching problem of asynchronous sequential machines is to design a corrective controller such that the stable-state behavior of the closed-loop system matches that of a prescribed model. In this paper, we address model matching when the external input set consists of controllable inputs and uncontrollable ones. Like in the frame of supervisory control of Discrete-Event Systems (DES), uncontrollable inputs cannot be disabled and must be transmitted to the plant without any change. We postulate necessary and sufficient conditions for the existence of a corrective controller that solves model matching despite the influence of uncontrollable events. Whenever a controller exists, the algorithm for its design is outlined. To illustrate the physical meaning of the proposed problem, the closed-loop system of an asynchronous machine with the proposed control scheme is implemented in VHDL code.
This paper offers the theory and method for regression analysis of the regression model with operational parameter variables based on the fundamentals of mathematical statistics. Regression coefficients are usually constants related to the problem of regression analysis. This paper considers that regression coefficients are not constants but the functions of some operational parameter variables. This is a kind of method of two-step fitting regression model. The second part of this paper considers the experimental step numbers as recursive variables, the recursive identification with unknown operational parameter variables, which includes two recursive variables, is deduced. Then the optimization and the recursive identification are combined to obtain the sequential experiment optimum design with operational parameter variables. This paper also offers a fast recursive algorithm for a large number of sequential experiments.
Combinational automatic test pattern generators (CATPG) have already been commercialized because their algorithms are well known and practical, while sequential automatic test pattern generators(SATPG) have been regarded as impractical because they are computationally complex. A technique to use CATPG instead of SATPG for test generation of sequential circuits is proposed. Redesign of seauential circuits such as Level Sensitive Scan Design (LSSD) is inevitable to use CATPG. Various partial scan techniques has been proposed to avoid full scan such as LSSD. It ha sbeen reported that SATPG is required to use partial scan techniques. We propose a technique to use CATPG for a new partial scan technique, and propose a new CATPG algorithm for the partially scanned circuits. The partial scan technique can be another choice of design for testability because it is computationally advantageous.
This paper, realizes the design of the sequential controller of a reinforced warehousing-delivery and unmanned transportation system for automated warehouse system. The system is composed of ware housing delivery adn transportation system using two unmanned vehicles with hierachical structure. It is described by GRAFCET and realized by programmed logic with microprocessor. Being described by GRAFCET, the system is able to divide it into subsystems and to synchronize them. Defining the concept of program module, one can easily program the system with the microprocessor instruction language.
본 논문에서는 비동기 순차 머신의 교정 제어 문제를 다룬다. 교정 제어는 머신의 동작을 주어진 모델의 동작과 일치시키도록 하는 모델 매칭을 실현하는 제어를 말한다. 본 논문의 주요 목적은 비동기 순차 머신이 추종해야 하는 모델의 형태가 비결정적일 때, 즉 여러 개의 결정적 모델의 합으로 주어질 때 교정 제어기를 설계하는 일이다. 본 논문에서는 이전 논문에서 정의된 비결정 모델의 표현 방법 및 비결정 모델에 대한 모델 매칭 문제 정의를 요약한다. 도달가능성 행렬을 이용하여 교정 제어기가 존재할 필요충분조건을 제시하고 제어기가 존재할 경우 그 설계 과정을 기술한다. 또 예제를 통해서 제어기 설계의 적용 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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