KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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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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제9권1호
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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.
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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제2권1호
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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.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.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.
본 연구는 파워 프로세스(Power Process)의 관점에서 기업의 전략무기가 될 수 있는 공급사슬관리의 효과적 구축방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 파워 프로세스의 5가지 요소인 권력요소, 욕구, 가치, 환경, 관계성 등과 공급관리사슬의 전략 유형 및 기업의 제조성과의 관계를 살펴보는 실증조사를 실시하였다. 그 결과에 의하면 파워 프로세스의 5가지 요소의 상호작용이 활발한 유형의 SCM 전략이 다른 유형의 전략보다 제조성과가 높은 것으로 나타났다.
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.
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.
본 연구는 증류탑 분리공정 시스템 최적화를 위하여 인공지능 머신러닝이 적용된 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 증류탑 분리공정은 석유화학 산업의 대표적이고 핵심적인 공정이다. 하지만 다양한 운전조건과 연속식공정 특성으로 인하여 안정적인 운전이 어려우며 운전자 숙련도에 의하여 공정효율에 차이가 발생된다. 이를 해결하기 위하여 이론적 시뮬레이션을 활용한 제어방법이 개발되어 사용되고 있지만 특수하거나 복잡한 반응이 포함된 공정에는 적용이 어려우며, 거대한 시스템에 대하여 분석이 이루어질 경우 계산비용 증대로 인하여 실시간 제어와 연동이 어려운 한계점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 머신러닝을 기반으로 한 경험적 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 통하여 최적의 공정운영방법을 제시하고자 한다. 경험적 시뮬레이션 개발은 실제 공정에서 수집된 빅 데이터, 데이터마이닝을 통한 특성추출, 공정을 대표하는 데이터 선별, 화학공정 특성에 맞는 모델 선정으로 이루어졌으며, 현장검증 및 테스트를 통하여 증류탑 분리공정 플랫폼이 개발되었다. 최종적으로 개발된 플랫폼을 통하여 운전 조작변수의 예측이 가능하며, 최적화된 운전조건을 제공하여 효율적인 공정운영을 달성할 수 있다. 본 논문은 머신러닝 기법을 화학공정에 적용한 기초연구로서 이후 다양한 공정에 적용하여 4차 산업의 스마트 팩토리의 초석이 되어 널리 활용될 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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