Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.2
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pp.70-78
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1995
The identification of a fuzzy model using input-output data consists of two parts :Structure identification
and parameter identification.
In this paper an algorithm to identify those parameters and structures is suggested to solve the
problems of the conventional methods. Given a set of input-output data, the consequent parameters are
identified by the Hough transform and clustering method, each of which considers the linearity and continuity
respectively. The gradient descent algorithm is used to fine-tune parameters of a fuzzy model.
Finally, it is shown that this method is useful for the identification of a fuzzy model by simulation, where
we only consider a single input and single output system.
When the input-output record is available, the identification of a bilinear system is considered. It is assumed that the input is noise free and the output is contaminated by an additive noise. It is further assumed that the covariance matrix of the noise is known up to a factor of proportionality. The extended generalized total least squares (e-GTLS) method is proposed as one of the consistent estimators of the bilinear system parameters. Considering that the input is noise-free and that bilinear system equation is linear with respect to the system parameters, we extend the GTLS problem. The extended GTLS problem is reduced to an unconstrained minimization problem, and is solved by the Newton-Raphson method. We compare the GTLS method and the e-GTLS method in the point of the accuracy of the estimated system parameters.
Railway construction needs vast soil investigation for its infrastructure foundation designs along the planned railway path to identify the design parameters for stability and serviceability checks. The soil investigation data are usually classified and grouped to decide design input parameters per each construction section and budget estimates. Deterministic design method which most civil engineer and practitioner are familiar with has a clear limitation in construction/maintenance budget control, and occasionally produced overdesigned or unsafe design problems. Instead of using a batch type analysis with predetermined input parameters, data population collected from site soil investigation and design load condition can be statistically estimated for the mean and variance to present the feature of data distribution and optimized with a best fitting probability function. Probabilistic approach using entire feature of design input data enables to predict the worst, best and most probable cases based on identified ranges of soil and load data, which will help railway designer select construction method to save the time and cost. This paper introduces two Monte Carlo simulations actually applied on estimation of retaining wall external stability and long term settlement of organic soil in soil investigation area for a recent high speed railway project.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.10
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pp.63-71
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1996
This paper proposes a method which analyzes facial shape and extracts positions of eyes regardless of the tilt and the size of input iamge. With the extracted feature parameters of facial element by the method, full human faces are recognized by a neural network which BP algorithm is applied on. Input image is changed into binary codes, and then labelled. Area, circumference, and circular degree of the labelled binary image are obtained by using chain code and defined as feature parameters of face image. We first extract two eyes from the similarity and distance of feature parameter of each facial element, and then input face image is corrected by standardizing on two extracted eyes. After a mask is genrated line historgram is applied to finding the feature points of facial elements. Distances and angles between the feature points are used as parameters to recognize full face. To show the validity learning algorithm. We confirmed that the proposed algorithm shows 100% recognition rate on both learned and non-learned data for 20 persons.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.42
no.2
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pp.35-48
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2017
As the technology convergence paradigm emerges, the need for "CIA techniques" to analyze the mutual effects of technology is increasing. However, since the CIA input parameter estimation is difficult, the present study suggests a "CIA input parameter setting model" to alleviate the difficulty of CIA input parameter estimation. This paper is focused on the difference of measurement difficulty by each scale which expert's estimation behavior was defined as measurement activity quantifying the judgment of future technology. Therefore, this model is designed to estimate the input variable as a sequence or isometric scale that is relatively easy to measure, and then converts it into a probability value. The input parameter setting model of the CIA technique consists of three sub-models : 'probability value derivation model', 'influence estimation model', and 'impact value calculation model', in order to develop a series of models the Thurstone V model, Regression Analysis, etc has been used.
Noh, Hak Gon;Park, Hyeong Gyu;Song, Woo Jin;Kang, Beom Soo;Kim, Jeong
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.7
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pp.733-740
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2013
The high-velocity electromagnetic forming (EMF) process is based on the Lorentz force and the energy of the magnetic field. The advantages of EMF include improved formability, wrinkle reduction, and non-contact forming. In this study, numerical simulations were conducted to determine the practical parameters for the EMF process. A 2-D axis-symmetric electromagnetic model was used, based on a spiral-type forming coil. In the numerical simulation, an RLC circuit was coupled to the spiral coil to measure various design parameters, such as the system input current and the electromagnetic force. The simulation results show that even though the input peak current levels were at the same level in each case, the forming condition varied due to differences in the frequency of the input current. Thus, the electromagnetic forming force was affected by the input current frequency, which in turn, determined the magnitude of the current density and the magnetic flux density.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.27
no.11
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pp.92-102
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1990
A new method for determining the motion parameters (scale, rotation, translation) of 2-D image is introduced. It employs Hough transform that maps the straight lines in the input image to the points in the Hough space (HS). This method makes use of the relations between the motion of an object in input image and the translations of peak points in the HS and thus derives relating equations about motion parameters especially when scale changes are involved. The derived equations make is efficient and simple to estimate motion parameters of input image, even if the scale parameter of input image is varied. Performance of this approach on an aircraft image is provided in detail in the presence of noise.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.03a
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pp.101-108
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2002
This paper presents an input and system identification technique for a free-field system using forced vibration data. Identification is carried out on geotechnical experiment site at Yong-jong Island where Inchon International Airport being constructed. The identified quantities are the input load as well as the shear moduli of the free-field soil regions. The dynamic response analysis on the free-field system is carried out using the finite element method incorporating the infinite element formulation fur the unbounded layered soil medium. The criterion function for the parameter estimation is constructed using the frequency response amplitude ratios of the dynamic responses measured at several points of the free-field, so that the information on the input loading may be excluded. The constrained steepest descent method is employed to obtain the revised parameters. The simulated dynamic responses using the identified parameters and input load show excellent agreements with the measured responses.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.18
no.8
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pp.1997-2004
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1994
A model analysis method has been developed in the paper. The method estimates the modal parameters of multiple input-output systems, assesses their quality, and seperates structural modes form computation ones. The modal parameter extraction algorithm is the least squares method with a finite difference model relating input and output time data. The quality of the estimated system model can be assessed in narrow frequency bands by comparing the measured and model predicted responses in time domain with the aid of digital filters. Structural modes can be effectively separated from computational ones using the convergence factor which represents the pole convergence rate. The modal analysis method has been applied to simulated and experimental vibration data to evaluate its utility and limitations.
This paper presents a Fuzzy Neural Network (FNN) system to decide whether or not the right information of lanes can be extracted from gray-level images of road scene. The decision of noisy level of input images has been required because much noises usually deteriorates the performance of feature detection based on image processing and lead to erroneous results. As input parameters to FNN, eight noisiness indexes are constructed from a cumulative distribution function (CDF) and proved the indexes being classifiers of images as the good and the bad corrupted by sources of noise by correlation analysis between input images and the indexes. Considering real-time processing and discrimination efficiency, the proposed FNN is structured by eight input parameters, three fuzzy variables and single output. We conduct much experiments and show that our system has comparable performance in terms of false-positive rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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