During the operation of crane system in container yard, the objective is to transport the load to a goal position as quick as possible without rope oscillation. The container crane is generally operated by an expert operator, but recently an automatic control system with high speed and rapid transportation is required. Therefore, we developed an optimal controller which has to control the crane system with disturbances. In this paper, we present a design of optima 2-DOF PID controller for the control of gantry crane which has to control swing motion and trolley position. We used evolution strategy(ES) to tune the parameters of 2-DOF PID controller. It was compared with general PID controller. The computer simulations show that the proposed method has better performances than the other method.
Park, Sung-Tae;Yoon, Chong-Hyun;Park, Kwang-Bo;Auh, Yong-Ho;Lee, Hyoung-Jin;In, Kyung-Hwan;Kim, Keon-Chung
Journal of radiological science and technology
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v.21
no.1
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pp.35-39
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1998
We analyzed image factors to determine the characteristic factors that need for intelligent replenishment system of the auto film processor. We processed the serial 300 sheets of radiographic films of chest phantom without replenishment of developing and fixation replenisher. We took the digital data by using film digitizer which scaned the films and automatically summed up the pixel values of the films. We analyzed characteristic curves, average gradients and relative speeds of individual film using densitometer and step densitometry. We also evaluated the pH of developer, fixer, and washer fluid with digital pH meter. Fixer residual rate and washing effect were measured by densitometer using the reagent methods. There was no significant reduction of the digital density numbers of the serial films without replenishment of developer and fixer. The average gradients were gradually decreased by 0.02 and relative speeds were also gradually decreased by 6.96% relative to initial standard step-densitometric measurement. The pHs of developer and fixer were reflected the inactivation of each fluid. The fixer residual rates and washing effects after processing each 25 sheets of films were in the normal range. We suggest that the digital data are not reliable due to limitation of the hardware and software of the film digitizer. We conclude that average gradient and relative speed which mean the film's contrast and sensitivity respectively are reliable factors for determining the need for the replenishment of the auto film processor. We need more study of simpler equations and programming for more intelligent replenishment system of the auto film processor.
Air Quality Index (AQI) is a pointer to broadcast short term air quality. This paper presents one day ahead AQI forecasting on seasonal basis for three major cities in Maharashtra State, India by using Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Programming (GP). The meteorological observations & previous AQI from 2005-2008 are used to predict next day's AQI. It was observed that GP captures the phenomenon better than ANN and could also follow the peak values better than ANN. The overall performance of GP seems better as compared to ANN. Stochastic nature of the input parameters and the possibility of auto-correlation might have introduced time lag and subsequent errors in predictions. Spectral Analysis (SA) was used for characterization of the error introduced. Correlational dependency (serial dependency) was calculated for all 24 models prepared on seasonal basis. Particular lags (k) in all the models were removed by differencing the series, that is converting each i'th element of the series into its difference from the (i-k)"th element. New time series is generated for all seasonal models in synchronization with the original time line & evaluated using ANN and GP. The statistical analysis and comparison of GP and ANN models has been done. We have proposed a promising approach of use of GP coupled with SA for real time prediction of seasonal multicity AQI.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.20-27
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2004
We propose the character recognition system for Gerber files. The Gerber file is the vector-formatted drawing file for PCB manufacturing, which includes various symbols, figures and characters. Also, the characters are written in horizontal, vertical, and reverse-vortical directions. In this paper, we newly propose the Gerber-character recognition system to recognize all of component names located in PCB. To improve the performance, we develop the multiple recognizers by neural networks and the verifier considering the structural features. The developed system has been installed to the auto-programming software for PCB assembly and inspection machines.
The research on the efficiency analysis of domestic auto parts companies is mostly based on the calculation of the magnitude of the performance creation such as the sales amount compared to the input assets. However, the performance indicators such as sales, operating profit, and net profit are directly related to the cost structure and This cost structure is affected by changes in the firm's asset and capital structure. As a result, it is considered that efficient capital procurement needs to be done at the same time to create efficient management performance through proper investment. This study focuses on this point and attempts to measure the efficiency of procurement capital relative to the sales and other performance indicators generated by the first 33 suppliers who supply parts to Hyundai Kia Motors. Among the methods of evaluating efficiency, the DEA model based on the linear programming method is most widely used as a nonparametric method but The efficient frontier-based DEA model has the limitation that it can not use the variables that have a downward influence on the efficiency. This is inadequate to directly consider variables such as borrowings and total liabilities related to capital procurement. In this study, the efficiency of capital procurement was measured using Worst Practice DEA and the improvement direction of the capital procurement aspect of domestic auto parts companies was suggested
As the number of user increases according to the improvement of the network, the multi-thread schemes are used to process the service requests of several users who are connected simultaneously. The static thread pool scheme has the problem of occupying a static amount of system resources. On the other hand, the dynamic thread pool scheme can control the number of threads according to the users' requests. However, it has disadvantage that this scheme cannot react to the requests which are larger than the maximum value assigned. In this paper, a web server using a learning-based dynamic thread pool scheme is suggested, which will be running on a server programming of a multi-thread environment. The suggested scheme adds the creation of the threads through the prediction of the next number of periodic requests using Auto Regressive scheme with the web server apache worker MPM (Multi-processing Module). Unlike previous schemes, in order to set the exact number of the necessary threads during the unchanged number of work requests in a certain period, K-Nearest Neighbor algorithm is used to learn the number of threads in advance according to the number of requests. The required number of threads is set by comparing with the previously learned objects. Then, the similar objects are selected to decide the number of the threads according to the request, and they create the threads. In this paper, the response time has decreased by modifying the number of threads dynamically, and the system resources can be used more efficiently by managing the number of threads according to the requests.
In order to improve the economics and flexibility of cloud computing, tendency to automate the operation and management of cloud resources has become complicated. However, while automation for cloud storage depends on the manufacturer's storage hardware, it cannot flexibly support the storage type in accordance with users' needs. In this paper, we propose an automatic configuration module that supports block/file/object storages suitable for user environment. In order to automatically install ceph, a cloud storage, we propose an automatic installation and configuration module based on the Chef configuration management tool. In addition to that, we also propose an automatic configuration module based on a shell programming in pursuit of enabling users to use ceph storage of block/file/object. The proposed method can automatically set up and manage shared file, block, and object storages in a virtual or physical user environment with no hardware dependencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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