Hidden Markov Models (HMM's) with explicit state duration density (HMM/SD) can represent the time-varying characteristics of speech signals more accurately. However, such an advantage is reduced in relatively smooth state duration densities or ling bounded duration. To solve this problem, we propose HMM's with global path constraint (HMM/GPC) where the transition between states occur only within prescribed time slots. HMM/GPC explicitly limits state durations and accurately describes the temproal structure of speech simply and efficiently. HMM's formed by combining HMM/GPC with HMM/SD are also presented (HMM/SD+GPC) and performances are compared. HMM/GPC can be implemented with slight modifications to the conventional Viterbi algorithm. HMM/GPC and HMM/SD_GPC not only show superior performance than the conventional HMM and HMM/SD but also require much less computation. In the speaket independent isolated word recognition experiments, the minimum recognition eror rate of HMM/GPC(1.6%) is 1.1% lower than the conventional HMM's and the required computation decreased about 57%.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.7
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pp.1527-1532
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2003
기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.
Kim, Tae Il;Baik, Soon yong;Joo, Yi Seok;Yoon, Young Dhuk
Korean Journal of Microbiology
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v.34
no.3
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pp.91-95
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1998
Cellulase producing microorganisms, GPC-1, GPC-2, GNR-1 GNR-2, and GNR-3, were screened from the Rumen fluid of Korean Native Cattle. Isolated GPC-1 and GPC-2 were identified as Ruminococcus sp. according to results of the Gram stain and anaerobic characteristics. Based on morphological and physicochemical identification, the isolate GPC-1 and GPC-2 were identified as strains of Ruminococcus albus and Ruminococcus flavefaciens, respectively. Isolated GNR-1 GNR-2 and GNR-3 were identified as Bacteroides sp., Butyrivibrio sp. and Clostridium sp. according to results of the Gram stain, $H_2S$ producition and spore formation, respectively. Based on morphological and physicochemical identification, the isolate GNR-1 GNR-2 and GNR-3 were identified as strains of Bacteroides succinogenes, Butyrivibrio fibrisolvens and Clostridium cellobioparum, respectively.
This paper describes the experimental investigation carried out to develop geopolymer concrete using rice husk ash (RHA) along with alccofine. The study reports the fresh and hardened properties of the geopolymer concrete (GPC) activated using alkaline solution. GPC were prepared using different RHA content (350, 375 and $400kg/m^3$), the molarity of the NaOH (8, 12 and 16M). The specimens were cured at $27^{\circ}C$ and $90^{\circ}C$. GPC was activated using NaOH, $Na_2SiO_3$, and alccofine. Prepared GPC samples were tested for compressive and splitting tensile strengths after 3, 7 and 28 days. RHA was suitable to produce geopolymer concrete. Results indicate that behavior of GPC prepared with RHA is similar to fly ash based GPC. Workability and strength can be improved by incorporating the alccofine. Further, alccofine and heat curing improve the early age properties of the GPC. Heat curing is responsible for the initial polymerization of GPC which leads to high workability and improved mechanical properties of the GPC. High strength can be achieved by using the high concentration alkaline solution in terms of molarity and at elevated heat curing. Further, RHA based geopolymer concrete has tremendous potential as a substitute for ordinary concrete.
Injection lipolysis or mesotherapy gained popularity for local fat dissolve as an alternative to surgical liposuction. Phosphatidylcholine (PPC) and aminophyl-line (AMPL) are commonly used compounds for mesotherapy, but their efficacy and safety as lipolytic agents have been controversial. Glycerophosphocholine (GPC) is a choline precursor structurally similar to PPC, and thus introduced in aesthetics as an alternative for PPC. This study aimed to evaluate the effects of GPC on adipocytes differentiation and lipolysis and compared those effects with PPC and AMPL using in vitro and in vivo models. Adipogenesis in 3T3-L1 was measured by Oil Red O staining. Lipolysis was assessed by measuring the amount of glycerol released in the culture media. To evaluate the lipolytic activity of GPC on a physiological condition, GPC was subcutaneously injected to one side of inguinal fat pads for 3 days. Lipolytic activity of GPC was assessed by hematoxylin and eosin staining in adipose tissue. GPC significantly suppressed adipocyte differentiation of 3T3-L1 in a concentration-dependent manner (22.3% inhibition at 4 mM of GPC compared to control). Moreover, when lipolysis was assessed by glycerol release in 3T3-L1 adipocytes, 6 mM of GPC stimulated glycerol release by two-fold over control. Subcutaneous injection of GPC into the inguinal fat pad of mice significantly reduced the mass of fat pad and the size of adipocytes of injected site, and these effects of GPC were more prominent over PPC and AMPL. Taken together, these results suggest that GPC is the potential therapeutic agent as a local fat reducer.
Glypican-3 (GPC3) is a member of the glypican family, which encodes cell-surface heparan-sulfate proteoglycans, and is frequently upregulated in hepatocellular carcinoma (HCC). We have recently reported that blocking endogenous GPC3 expression promotes the growth of HCC cell lines, suggesting that GPC3 plays a negative role in HCC cell proliferation. Here, we report that forced expression of GPC3 reduced the growth of HCC cells. We also found that FGF2-mediated cell proliferation was inhibited by GPC3. In addition, we observed that the adhesion of HCC cells to collagen type I and fibronectin was decreased by GPC3, whereas cellular migration and invasiveness were stimulated. Collectively, these results suggest that progression of hepatocellular carcinoma is associated with upregulation of GPC3.
Geopolymer concrete (GPC) is one of the best substitute materials for conventional concrete in construction. The conventional concrete provided by Portland cement has a detrimental influence on the environment during its production. In this study, the bond strength, which is an important structural property, of deformed steel bars with slag-based GPC was measured. In accordance with the ASTM C234 procedure, bond strength was measured on 18 specimens of slag-based GPC with three sizes of steel bars and different embedded lengths. Two groups of GPC specimens with different compressive strengths, which were cured under ambient conditions, were tested. The results indicated that the bar diameter has a great effect on the bond strength, and the bond strength behavior of the slag-based GPC is comparable with that of conventional concrete. The ACI-318 Code for the bond strength of ordinary Portland cement concrete can be used conservatively to determine the bond strength of the GPC reinforced with deformed steel bars.
In this paper, the GPC algorithm is developed for ACS(advanced control system). ACS equals to DCS(distributed control system) with some advanced control algorithm, for example, fuzzy logic controller, autotuning. By its embedded structural control language, which uses simple function codes corresponding to each function blocks, it is possible to construct multiloop controller. The developed GPC function code is divided by RLS (recursive least square) parameter estimator and GPC controller. Simulation result show the availability of GPC function code using the control language.
In this paper, an adaptive generalized predictive control(GPC) algorithm which minimizes a N-stage cost function is proposed. The resulting controller is based on GPC algorithm and can be used in unknown plant parameters as the parameters of one step ahead predictor are estimated by recursive least squares method. The estimated parameters are extended to G,P, and F amtrix which contain the parameters of N step ahead predictors. And the minimization of cost function assuming no constraints on future controls results in the projected control increment vector. Hence this adaptive GPC algorithm can be used for either unknown system or varing system parameters, and it is also shown through simulations that the algorithm is robust to the variation of system parameters. This adaptive GPC scheme is shown to have the same stability properties as the deterministic GPC, and requires small amount of calculation compared to other adaptive algorithms which minimize N-stage cost function. Especially, in case that the maximum output horizon is 1, the proposed algorithm can be applicable to direct adaptive GPC.
In this paper, we developed a Receding Horizon Predictive Control for Stochastic state space models(RHPCS). RHPCS was designed to minimize a quadratic cost function. RHPCS consists of Receding Horizon Tracking Control(RHTC) and a state observer. It was shown that RHPCS is equivalent to Generalized Predictive Control(GPC) when the underlying state space model is equivalent to the I/O model used in the design of GPC. The equivalence between GPC and RHPCS was shown through. the comparison of the transfer functions of the two controllers. RHPCS provides a time-invarient optimal control law for systems for which GPC can not be used. The stability properties of RHPCS was derived. From the GPC's equivalence to RHPCS, the stability properties of GPC were shown to be the same as those for RHTC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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