This paper presents a newly developed speed sensorless drive using RLS(Recursive Least Squares) based on Neural Network Training Algorithm. The proposed algorithm based on the RLS has just the time-varying learning rate, while the well-known back-propagation (or generalized delta rule) algorithm based on gradient descent has a constant learning rate. The number of iterations required by the new algorithm to converge is less than that of the back-propagation algorithm. The RLS based on NN is used to adjust the motor speed so that the neural model output follows the desired trajectory. This mechanism forces the estimated speed to follow precisely the actual motor speed. In this paper, a flux estimation strategy using filter concept is discussed. The theoretical analysis and experimental results to verify the effectiveness of the proposed analysis and the proposed control strategy are described.
This research investigates computer generated hybrid second-order model of two numerically based approaches to risk classification : discriminant analysis and neural networks. The hybrid second-order models are derived by rule induction using the ID3 and tested in the several different kinds of data. This new hybrid approach is designed to combine the high prediction accuracy and robustness of DA or NN with perspicuity of ID3. The hybrid model also eliminates the problem of contradictory inputs of ID3. After doing empirical test for the validity of hybrid model using small and medium companies' bankrupt data, hybrid model shows high perspicuity, high prediction accuracy for bankrupt, and simplicity for rules. The hybrid model also shows high performance regardless the type of data such as numeric data, non-numeric data, and combined data.
As the importance and the need for network security is increased, many organization uses the various security systems. They enable to construct the consistent integrated security environment by sharing the vulnerable information among firewall, intrusion detection system, and vulnerable scanner. And Policy-based network provides a means by which the management process can be simplified and largely automated. In this article we build a foundation of policy-based network modeling environment. The procedure and structure for policy rule induction from vulnerabilities stored in SVDB (Simulation based Vulnerability Data Based) is conducted. It also transforms the policy rules into PCIM (Policy Core Information Model).
한국의 주민참여예산제도는 자치단체별로 자율적으로 운영되도록 하고 있어서, 본 연구는 이들을 몇 개의 유사한 유형들로 구분하여서 각각의 특징들을 살펴보고자 한다. 본 연구는 다양한 머신 러닝 기법들을 활용하여 2022년도 기초 시(市)를 중심으로 운영유형을 분류하였다. 그 결과, 여러 머신 러닝 기법(Neural Network, Rule Induction(CN2), KNN, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, SVM, Naïve Bayes) 중에서 SVM 기법이 성능이 가장 좋은 것으로 확인되었다. SVM 기법이 밝혀낸 운영유형은 모두 3개인데, 하나는 위원회 활동은 적게 하지만, 참여예산은 많이 확보하는 클러스터(C1)이고, 다른 하나는 주민참여예산제에 매우 소극적인 도시들의 클러스터(C3)이다. 마지막 클러스터(C2)는 참여예산에 전반적으로 적극적인데, 대다수 지역이 여기에 해당한다. 결론적으로 한국의 대다수 자치단체는 주민참여예산제를 긍정적으로 운영하고 있으며, 오직 소수의 자치단체만 소극적이다. 후속 연구로 지난 10여 년간의 시계열 자료를 분석한다면, 우리는 주민참여예산에 관한 지방자치단체 유형 분류의 신뢰도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대한다.
우리는 개념 학습에 있어서 전통적으로 사용되어 온 연역 트리 구성법이나 규칙 학습법과 다른 새로운 개념 표현 기법을 소개하고자 한다. 우리의 PROLEARN 알고리즘은 각 클래스로부터 주어진 예제를 가장 잘 설명할 수 있는 가상 예제, 즉, 프로토타입을 하나 이상 학습하고 이것을 마치 주어진 예제처럼 취급하여 일반적인 개체 중심 학습법처럼 분류하도록 한다. 우리의 프로토타입 개념은 인지 심리학에서 사용한 같은 용어와는 하나의 개념이 하나 이상의 프로토타입을 가질 수 있도록 한 점에서 다르며 학습된 프로토타입은 근본적으로 ‘가상 예제’라는 점에서 다른 개체 중심 학습법과 다르다. 실험 결과 이 알고리즘은 정확도에서 다른 알고리즘에 뒤지지 않으며 실제 학습 문제에서 자주 발생하는 불안정성 문제, 즉 훈련 예제 집합이 바뀌면 알고리즘의 정확도도 영향 받는 부분도 해소하였다.
본 논문에서는 공업용 재봉기의 구성설계를 기능적 접근법을 이용하여 수행하였다. 구성설계 방법을 설계에 이용하면 제품의 개발시간을 줄일 수 있고, 기존의 기구 메커니즘 데이터를 효율적으로 이용할 수 있는데 이러한 구성설계를 구현하기 위해 전문가 시스템을 이용 하였다. 설계 구속조건은 전문가 시스템의 추론기능과 CBR(Case Based Reasoning) 방법을 사용하여 만족되도록 하였으며 전문가 시스템의 API 기능을 이용하여 기구해석과 최적설계가 외부 프로그램을 이용하여 수행됨으로서, 공업용 재봉기의 개념설계가 효율적으로 수행될 수 있도록 하였다.
Central venous catheterization through a subclavian approach is indicated for some special purposes but it may cause many complications such as infection, bleeding, pneumothorax, thrombosis, air embolization, arrhythmia, myocardial perforation, and nerve injury. A case involving a mistaken central venous catheterization into the right vertebral artery through the subclavian artery is presented. A 33-year-old man who had deteriorated mentality after head injury underwent an emergency craniotomy for acute epidural hematomas on the right frontal and temporal convexities. His mentality improved rapidly, but he complained of continuous severe pain in the right posterior neck even though he had no previous symptom or past medical history of such pain. Three-dimensional cervical spine computed tomography (3D-CT) was performed first to rule out unconfirmed cervical injuries and it revealed a linear radiopaque material intrathoracically from the level of the 1st rib up to the level of C6 in the right vertebral foramen. An additional neck CT was performed, and the subclavian catheter was indwelling in the right vertebral artery through right subclavian artery. For the purpose of proper fluid infusion and central venous pressure monitoring, the subclavian vein catheterization had been performed in the operation room after general anesthesia induction before the craniotomy. Sufficient anatomical consideration and prudence is essential because inadvertent arterial cannulation at a non-compressible site is a highly risky iatrogenic complication of central venous line placement.
Analysis of slope stability failures, as one of the complex natural hazards, is one of the important research issues in the field of civil engineering. Present paper adopts and investigates four soft computing-based techniques for this problem: Patient Rule-Induction Method (PRIM), M5' algorithm, Group Method of data Handling (GMDH) and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). A comprehensive database consisting of 168 case histories is used to calibrate and test the developed models. Six predictive variables including slope height, slope angle, bulk density, cohesion, angle of internal friction, and pore water pressure ratio were considered to generate new models. The results of test studies are used for feasibility, effectiveness and practicality comparison of techniques with each other, and with the other available well-known methods in the literature. Results show that all methods not only are feasible but also result in better performance than previously developed soft computing based predictive models and tools. It is shown that M5' and PRIM algorithms are the most effective and practical prediction models.
Mg-9wt.%Al and Mg-9wt.%-1.6wt%Zn/SiCp(particle size $40{\mu}m$) metal-matrix-composite specimens were manufactured by rheo-compocasting method, known for its effect of improving the wettability. The ceramic reinforcement particles(SiCp) were dispersed in the semi-solid magnesium alloy matrix slurry being vigorously stirred in a high frequency induction furnace under inert atmosphere. A microstructural study of the dispersed particles in the specimens, prepared under different conditions as regards the time(10min, 20min, 30min) and temperature of the stirring, was made with the aid of optical microscope and SEM. The effect of superheating was also observed. It is revealed that 30 minutes' stirring time of the semi-solid at 40% solid fraction temperature(Mg-9wt.%Al : $590^{\circ}C$, AZ91 : $576^{\circ}C$), as determined by the lever rule, gives a satisfactorily uniform distribution of the particles. The superheating is observed to enhance further the uniformity.
유용한 웹 사용자 그룹을 파악하고 이들의 행동패턴을 찾는 것은 eCRM에서 매우 중요하다. 그러나 온라인 사용자 데이터에는 불확실한 정보가 많이 포함되어 있어 이를 바탕으로 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 생성하는 경우 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불확실성이 포함된 사용자와 페이지의 서로 다른 두 데이터 계층의 상호작용을 통해 좀 더 신뢰성 있는 사용자 그룹을 생성하고 데이터에 내재된 이들의 행동패턴을 추출하는 방법을 제시하였다. 그리고 C4.5를 사용하여 생성된 행동규칙과의 비교를 통해 본 논문에서 제시하는 방법과의 비교분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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