강우의 평균과 분산이 시 공간적으로 변하는 비정상 다변량 모형을 강우모형으로 선정하였다. 그리고 강우모형의 상태 및 매개변수의 추정을 위해 비정상 대변량 모형의 잔차항에 Kalman Filter 순환추정 알고리즘을 적용하여 강우예측모형 시스템을 구성하였다. 그후 반응시간이 짧은 도시지역에 설치된 T/M 강우관측소에 입력되는 매 시간(10분간격) 강우자료를 사용하여 호우개수방법에 의한 비정상(Non-stationary) 평균과 분산의 추정 그리고 호우속도 추정을 통한 정규잔차 공분산을 추정하여 다수의 지점들 및 선행시간들의 실시간 다변량 단기 강우예측 (On-line, Real-time, Multivariate Short-term, Rainfall Prediction)을 하였다. 강우예측시스템 모형에 의한 결과와 비정상 변량 모형에 의한 강우모의 결과가 잘 일치하였다. 그리고 예측정도를 측정하는 방법인 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)와 모형 효율성 계수(ME)를 분석한 결과, 강우 예측시간 즉 선행시간이 갈수록 제곱 평균 제곱근 오차가 커지고 모형 효율성 계수가 1로부터 점차 작아지는 것으로 보아 강우예측 정도가 떨어지는 것을 알 수 있었다. 또한 호우개수방법으로 구한 평균이 호우구조의 많은 부분을 차지하고 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Bacterial Foraging Algorithm과 FCM(fuzzy c-means)클러스터링을 이용하여 TSK(Takagi-Sugeno-Kang)형태의 퍼지 규칙 생성과 퍼지 시스템(FCM-ANFIS)을 효과적으로 구축하는 방법을 제안한다. 구조동정에서는 먼저 PCA(Principal Component Analysis)을 이용하여 입력 데이터 성분간의 상관관계를 제거한 후에 FCM을 이용하여 클러스터를 생성하고 성능지표에 근거해서 타당한 클러스터의 수, 즉 퍼지 규칙의 수를 얻는다. 파라미터 동정에서는 Bacterial Foraging Algorithm을 이용하여 전제부 파라미터를 최적화 시킨다. 결론부 파라미터는 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 추정되어진다. PCA(Principal Component Analysis)와 FCM을 적용함으로써 타당한 규칙 수를 생성하였고 Bacterial Foraging Algorithm을 이용하여 최적의 전제부 파라미터를 구하였다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터와 Rice taste 데이터의 모델링에 적용하였고 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.38-42
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2002
A fast iterative solving method of fuzzy relational equation is proposed. It is derived by eliminating a redundant comparison process in the conventional iterative solving method (Pedrycz, 1983). The proposed method is applied to image reconstruction, and confirmed that the computation time is decreased to 1 / 40 with the compression rate of 0.0625. Furthermore, in order to make any initial solution converge on a reconstructed image with a good quality, a new cost function is proposed. Under the condition that the compression rate is 0.0625, it is confirmed that the root mean square error of the proposed method decreases to 27.34% and 86.27% compared with those of the conventional iterative method and a non iterative image reconstruction method, respectively.
The non-thermal pasteurization of foods using High Voltage High Current Pulsed Electric Fields (HVHC-PEF) is a promising technology and a sound complement or replacement to traditional thermal pasteurization. The conventional thermal method also inactivates bacteria and other microorganisms harmful to humans, but degrades natural color, flavor, texture and nutrients. At this point, a nonthermal pasteurization technique, HVPEF is thought to be a new processing technique which is able to produce a good quality foods nutritional as well as sensuous. In this paper, the system for HVHC-PEF pasteurization is presented. It use square wave pulse instead of exponential ones. So, power rating of system is reduced considerably. Design considerations for 20kV 500A class equipment are analyzed and experimental results are discussed.
Objectives : The study is performed to investigate the influence of psychological stress on neck muscles tone and heart rate variability(HRV). Methods : This study was carried out with the data from stress response index score(SRI), surface electromyography(sEMG) and HRV. First subjects were divided into two group according to the SRI points. Subjects in group A had points of SRI in which lower than 30 points. Subjects in group B had points of SRI in which higher than 30 points. Then we investigated how to difference of the index of sEMG and HRV according to each groups. Results : In this study, the muscle contraction of both upper trapezius muscle in stress group were higher than non-stress group significantly. Complexity, root mean square of successive differences of R-R intervals(RMSSD), standard deviation difference between adjacent normal to normal intervals(SDSD), high frequency oscillation power(Ln(HF)), normalized HF(Norm HF) in stress group were lower than non-stress group significantly and normalized LF(Norm LF) was higher. Conclusions : This results show that the stress was associated with neck muscle condition and autonomic nervous system.
Since the pilot program for a DRG-based prospective payment system was introduced in 1997, the performance of KDRGs has been one of hotly debated issues. The objectives of this study are to refine the classification algorithm of the KDRGs and to assess the improvement achieved by the refinement. The U.S. Medicare DRGs version 17.0 and the Australian Refined DRGs version 4.1 were reviewed to identify areas of possible impro-vement. Refined changes in the classification and result of date analyses were submitted to a panel of 48 physicians for their reviews and suggestions. The refinement was evaluated by the variance reduction in resource utilization achieved by the KDRG The database of 2,182,168 claims submitted to the Health Insurance Review Agency during 2002 was used for evaluation. As the result of the refinement, three new MDCs were introduced and the number of ADEGs increased from 332 to 674. Various age splits and two to four levels of severity classification for secondary diagnoses were introduced as well. A total of 1,817 groups were defined in the refined KDRGs. The variance reduction for charges of all patients increased from 48.2% to 53.6% by the refinement, and from 65.6% to 73.1% for non-outlier patients. The r-square for length of stays of all patients was increased from 28.3% to 32.6%, and from 40.4% to 44.9% for non-outlier patients. These results indicated a significant improvement in the classification accuracy of the KDRG system.
In order to investigate the core material for over-head transmission line with non-magnetic and high strength nitrogen steel, microstructure and several basic properties of Fe-Mn-Cr-Ni-N steel have been studied. It is necessary that core material have a $\gamma$ phase to have a non-magnetic characteristics. To acquire a $\gamma$ phase, Mn, Ni and C are added as a alloying element. It was found that Fe-25Mn-16Cr-1Ni-N alloy have a stable $\gamma$ phase. The precipitate from this alloy system was $(Cr, Fe)_7C_3$. High Mn and N steel satisfies Sievert's relation that solubility of nitrogen increases with the square root of partial pressure of gas in metal-gas system and the hardness have proportional relation with nitrogen concentration.
Chun Soon-Yong;Bae Han-Jo;Kim Seon-Mi;Suh Moon-W.;Grady P.;Lyoo Won-Seok;Yoon Won-Sik;Han Sung-Soo
Fibers and Polymers
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제7권1호
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pp.62-65
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2006
Making a good model is one of the most important aspects in the field of a control system. If one makes a good model, one is now ready to make a good controller for the system. The focus of this thesis lies on system modeling, the draft system in specific. In modeling for a draft system, one of the most common methods is the 'least-square method'; however, this method can only be applied to linear systems. For this reason, the draft system, which is non-linear and a time-varying system, needs a new method. This thesis proposes a new method (the MLS method) and demonstrates a possible way of modeling even though a system has input noise and system noise. This thesis proved the adaptability and convergence of the MLS method.
This paper presents a new concept of using PZT (lead zircornate titanate) transducers as a non-destructive testing (NDT) tool for evaluating quality of concrete. Detection of defects in concrete is very important in order to check the integrity of concrete structures. The electro-mechanical impedance (EMI) response of PZT transducers bonded onto a concrete specimen can be used for evaluating local condition of the specimen. Measurements are carried out by electrically exciting the bonded PZT transducers at high frequency range and taking response measurements of the transducers. In this study, the compression test results showed that concrete specimens without sufficient compaction are likely to fall below the desired strength. In addition, the strength of concrete was greatly reduced as the voids in concrete were increased. It was found that the root mean square deviation (RMSD) values yielded between the EMI signatures for concrete specimens in dry and saturated states showed good agreement with the specimens' compressive strength and permeable voids. A quality metric was introduced for predicting the quality of concrete based on the dry-saturated state of concrete specimens. The simplicity of the method and the current development towards low cost and portable impedance measuring system, offer an advantage over other NDE methods for evaluating concrete quality.
In this paper, we introduce a modeling and a process simulator developed with the aid of pRBFNNs for activated sludge process in the sewage treatment system. Activated sludge process(ASP) of sewage treatment system facilities is a process that handles biological treatment reaction and is a very complex system with non-linear characteristics. In this paper, we carry out modeling by using essential ASP factors such as water effluent quality, the manipulated value of various pumps, and water inflow quality, and so on. Intelligent algorithms used for constructing process simulator are developed by considering multi-output polynomial radial basis function Neural Networks(pRBFNNs) as well as Fuzzy C-Means clustering and Particle Swarm Optimization. Here, the apexes of the antecedent gaussian functions of fuzzy rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent part of fuzzy rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules and performance index are considered by the Least Square Estimation and Mean Squared Error. The descriptions of developed process simulator architecture and ensuing operation method are handled.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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