KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5955-5977
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2018
Performance of the interpolation algorithm used in the technique of bi-dimensional empirical mode decomposition directly affects its popularization and application, so that the researchers pay more attention to the algorithm reasonable, accurate and fast. However, it has been a lack of an adaptive interpolation algorithm that is relatively satisfactory for the bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) and is derived from the image characteristics. In view of this, this paper proposes an image interpolation algorithm based on the particle swarm and fractal. Its procedure includes: to analyze the given image by using the fractal brown function, to pick up the feature quantity from the image, and then to operate the adaptive image interpolation in terms of the obtained feature quantity. All parameters involved in the interpolation process are determined by using the particle swarm optimization algorithm. The presented interpolation algorithm can solve those problems of low efficiency and poor precision in the interpolation operation of bi-dimensional empirical mode decomposition and can also result in accurate and reliable bi-dimensional intrinsic modal functions with higher speed in the decomposition of the image. It lays the foundation for the further popularization and application of the bi-dimensional empirical mode decomposition algorithm.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.1
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pp.9-17
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2017
This paper describes a process of developing commercial real time image recognition system with company. In this paper we will make a system that is combining an empirical kernel map method and conjugate least squares support vector machine in order to represent images in a low-dimensional subspace for real time image recognition. In the traditional approach calculating these eigenspace models, known as traditional PCA method, model must capture all the images needed to build the internal representation. Updating of the existing eigenspace is only possible when all the images must be kept in order to update the eigenspace, requiring a lot of storage capability. Proposed method allows discarding the acquired images immediately after the update. By experimental results we can show that empirical kernel map has similar accuracy compare to traditional batch way eigenspace method and more efficient in memory requirement than traditional one. This experimental result shows that proposed model is suitable for commercial real time image recognition system.
In the design of geotechnical structures, engineers choose either peak or critical state friction angles. Unfortunately, this selection is based on engineer's preference for economy or safety and lacks the assessment of the expected level of deformation. To fill this gap in the design process, this study proposes a strain based empirical method. Proposed method is founded on the experimentally supported assumption that higher dilatancy angles result in more brittle soil response. Using numerous triaxial test data on ten different soils, an empirical design chart is developed that allows the estimation of shear strain at failure based on soil's peak dilatancy angle and mean grain diameter. Developed empirical chart is verified by conducting a small scale retaining wall physical model test. Finally, a design methodology is proposed that makes the selection of design friction angle in structured way possible based on the serviceability limits of the proposed structure.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.65-68
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2001
Short shot is a molded part that is incomplete since insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to solve short shot can be done by injection molding experts based on their empirical knowledge. Modifying mold and part, changing resin to less viscous one, and adjusting process conditions are general remedies. Experts of injection molding might try to adjust process conditions such as mold temperature, melt temperature, injection time based on their empirical knowledge as the first remedy because adjustment of process conditions is the most economic way in time and cost. However it is difficult to find appropriate process conditions as they are highly coupled and there are so many elements to be considered. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been proposed to find an appropriate mold temperature. With the percentage of the insufficient Quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature can be obtained by the fuzzy logic algorithm.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.1
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pp.49-52
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2002
Short shot is a molded part that is incomplete since insufficient material was injected into the mold. Remedial actions to solve short shot can be dune by injection molding experts based on their empirical knowledge. Modifying mold and part, changing resin to less viscous one, and adjusting process conditions are general remedies. Experts of injection molding might try to adjust process conditions such as mold temperature, melt temperature, injection time based on their empirical knowledge as the first remedy because adjustment of process conditions is the most economic way in time and cost. However it is difficult to find appropriate process conditions as they are highly coupled and there are so many elements to be considered. In this paper, a fuzzy logic algorithm has been proposed to find an appropriate mold temperature. With the percentage of the insufficient quantity of an injection molded part, an appropriate mold temperature can be obtained by the fuzzy logic algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.259-264
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2006
It is well known that the uncertainty of the covariance parameters of the process noise (Q) and the observation errors (R) has a significant impact on Kalman filtering performance. Q and R influence the weight that the filter applies between the existing process information and the latest measurements. Errors in any of them may result in the filter being suboptimal or even cause it to diverge. The conventional way of determining Q and R requires good a priori knowledge of the process noises and measurement errors, which normally comes from intensive empirical analysis. Many adaptive methods have been developed to overcome the conventional Kalman filter's limitations. Starting from covariance matching principles, an innovative adaptive process noise scaling algorithm has been proposed in this paper. Without artificial or empirical parameters to be set, the proposed adaptive mechanism drives the filter autonomously to the optimal mode. The proposed algorithm has been tested using road test data, showing significant improvements to filtering performance.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.11
no.2
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pp.103-116
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2006
This study suggests the effective approach that successfully establishes the supply chain management(SCM) system as a strategic weapon. To do so, the study conducted an empirical investigation which consisted of the five elements of power process, such as power element, needs, value, environment, relationship, strategic types of SCM, and the manufacturing performance. The results showed that the strategic type of SCM with active power process had higher manufacturing performance than other strategic types of SCM.
This study investigated the method of continuous improvement of small-medium company production processes through POSCO's QSS(Quick Six Sigma) activities. QSS is a field operation technique that encompasses the advantages of Six Sigma, TPS(Toyota Production System), TQM (Total Quality Management), and IE(Industrial Engineering). Through this, POSCO not only encourages activities centered on related small and medium-sized partners, etc., but is also expected to contribute to the continuous improvement of the company's own production process through QSS activities. In this study, rather than unconditionally carrying out activities according to the needs of large companies, the research is to help the continuous improvement of the actual production process of small and medium-sized enterprises by effectively applying and spreading QSS activities in consideration of the characteristics and environment of the company. For this purpose, empirical research is conducted on the process improvement activities and QSS activities of company Y, which has less than 100 assembly and production quality and inspection processes among SMEs. The changes in the production process improvement of SMEs through the application of the final QSS were investigated through empirical studies.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.24
no.69
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pp.23-35
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2001
This paper attempts to identify the relationship between the business model and its financial performance through the construct of business paradigm, fit which may be defined as the congruence between the customer needs (the demand side) and the firm competence( supply side) to meet them, Each business model\`s business paradigm fit reflects how well the technology that business model has taken is interconnected with market. Basically, the business paradigm fit consists of two parts, product fit dealing with the product(s) to meet the customer needs well and process fit focusing on producing and/or providing that product(s) at the lowest costs. For empirical tasting the business paradigm fit matrix and the measures for them were developed and the data about 73 companies as sample were collects with questionnaires. The findings are: First business paradigm fit can be used as a strong empirical indicator for the firm performance, Second. balance fit in product or process gives to the most desirable outcomes and no fit brings about the worst ones. Third the over fit(the case of doing more excessive innovative efforts than to be needed) shows much better outcomes than the under fit(the case of doing less innovative efforts) Fourth, this paper shows where, in what situation, and what type of innovation has to be taken for firm success at firm level, whereas Schumpeter(1934) already indicated the importance of innovation for economic growth at the economy /industry level. However, further study should be done later with more refined measures and expanded sample data.
This study developed a software platform using machine learning of artificial intelligence to optimize the distillation column system. The distillation column is representative and core process in the petrochemical industry. Process stabilization is difficult due to various operating conditions and continuous process characteristics, and differences in process efficiency occur depending on operator skill. The process control based on the theoretical simulation was used to overcome this problem, but it has a limitation which it can't apply to complex processes and real-time systems. This study aims to develop an empirical simulation model based on machine learning and to suggest an optimal process operation method. The development of empirical simulations involves collecting big data from the actual process, feature extraction through data mining, and representative algorithm for the chemical process. Finally, the platform for the distillation column was developed with verification through a developed model and field tests. Through the developed platform, it is possible to predict the operating parameters and provided optimal operating conditions to achieve efficient process control. This study is the basic study applying the artificial intelligence machine learning technique for the chemical process. After application on a wide variety of processes and it can be utilized to the cornerstone of the smart factory of the industry 4.0.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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