Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.665-670
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2014
A SVM is a kind of binary classifier in order to find optimal hyperplane which separates training data into two groups. Due to its remarkable performance, the SVM is applied in various fields such as inductive inference, binary classification or making predictions. Also it is a representative black box model; there are plenty of actively discussed researches about analyzing trained SVM classifier. This paper conducts a study on a method that is automatically detecting the line-shaped echoes, sun strobe echo and radial interference echo, using the SVM algorithm because the line-shaped echoes appear relatively often and disturb weather forecasting process. Using a spatial clustering method and corrected reflectivity data in the weather radar, the training data is made up with mean reflectivity, size, appearance, centroid altitude and so forth. With actual occurrence cases of the line-shaped echoes, the trained SVM classifier is verified, and analyzed its characteristics using the decision tree method.
The stability of friction characteristics and thermal management for a dry type dual clutch transmission (DCT) are inferior to those of a wet clutch. Too high temperature resulting from frequent engagement of DCT speeds up degradation or serious wear of the pressure plate or burning of the clutch disk lining. Even though it is significantly important to estimate the temperature of a dry double clutch (DDC) in real-time, few meaningful study of the thermal model of DDC has been known yet. This study presented a thermal analytical model of lumped parameters for a DDC by analyzing its each component firstly. Then a series of experimental test was carried out on the test bench with a patented temperature telemetry system to validate the proposed thermal model. The thermal model, whose optimal parameter values were found by optimization algorithm, was also simulated on the experimental test conditions. The simulation results of DDC temperature show consistency with the experiment, which validates the proposed thermal model of DDC.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.6
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pp.1294-1301
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2014
In this paper, separate probabilistic distribution models for voiced and unvoiced speech are estimated and utilized to improve speaker recognition performance. Also, in addition to the conventional mel-frequency cepstral coefficient, skewness, kurtosis, and harmonic-to-noise ratio are extracted and used for voiced speech intervals. Two kinds of scores for voiced and unvoiced speech are linearly fused with the optimal weight found by exhaustive search. The performance of the proposed speaker recognizer is compared with that of the conventional recognizer which uses mel-frequency cepstral coefficient and a unified probabilistic distribution function based on the Gassian mixture model. Experimental results show that the lower the number of Gaussian mixture, the greater the performance improvement by the proposed algorithm.
Today's Web-based teaching-learning is developing in the direction that learners select and organize the contents, time and order of learning by themselves. That is, it is evolving to provide teaching-learning environment adaptive to individual learners' characteristics(their level of knowledge, pattern of study. areas of interest). This study analyzed learners' learning paths among the variables of learners' characteristics considered important in Web-based teaching- learning process using the Apriori algorithm and grouped learners who had similar learning paths. Based on the result, the author designed and developed a learning-path individualization system In order to provide learners with learning paths, Interface, the progress of learning etc. The proposed system is expected to provide optimal learning environment fit for learners' pattern of study and to be enhancing individual learner's learning effects
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.1B
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pp.34-44
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2003
As the recent rapid development of internet technology and the wide spread of multimedia communications, massive increase of network traffic causes some problems such as the lack of network paths and the bad quality of service To resolve these problems, this paper presents a web-based traffic control system which supports QoS of realtime packet transmission for the multimedia communication The traffic control system presented in this paper applies the integrated service model and provides QoS of packet transmission by means of determining the packet transmission rate according to the policies of network manager and the optimal resource allocation considering the end-to-end traffic load It also provides QoS for the realtime packet transmission through the admission controller and the packet scheduler by the modified $WF^2Q^+$ algorithm support asynchronous and class-based queuing.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.7A
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pp.562-567
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2009
In this paper, two-hop beamforming relay system, with source, relay, and destination nodes, is considered and the transmit- and receive-beamforming vectors and the relay processing matrix are designed for minimizing a mean square error (MMSE) between the transmit and receive signals. Here, to reduce the transmit power of the source or the relay, two local inequality constraints are involved with MMSE problem. By adopting the Lagrange method, closed formed Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions (equalities) are derived and an iterative algorithm is developed to solve the entangled KKT equalities. Due to the inequality power constraints, the source or the relay can reduce its transmit power when the received signal-to-noise ratios (SNRs) of the first- and the second-hop are different. Meanwhile, the destination can achieve almost identical bit-error-rate performance compared to an optimal beamforming system maximizing the received SNR. This claim is supported by a computer simulation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.16
no.4
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pp.431-437
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2003
In this paper, an approximate optimization program based on GUI(graphic user interface) environment is developed. This program is coded by using Fortran and Visual basic. Fortran is used to Progress approximate optimization process. Visual basic is used to make user environment for user to use conveniently. Inside of this program, it uses two independent programs. One is commercial program, ANSYS, and the other is optimization program, PLBA(Pshenichny-Lim-Belegundu Arora). The former is used to obtain approximate equation of stress and displacement of a structure. The latter is used to solve approximate optimization. This algorithm uses second-order information of a function and active set strategy. This program is connecting ANSYS and PLBA. And it progress the process repeatedly until it obtain optimum value. As a method of approximate optimization, sequential design domain(SDD) is introduced. SDD starts with a certain range which is offseted from midpoint of an initial design domain and then SDD of the next step is determined by optimal point of a prior step.
Social network analysis use the n nodes with l connections. About dozens or hundreds number of nodes are reasonable for social network analysis to the entire data. Beyond such number of nodes it will be difficult to analyze entire data. Therefore, it is necessary to separate the whole social networks, a method that can be used at this time is Clustering. You will be able to easily perform the analysis of the features of social networks and the relationships between nodes, if sub-group consists of all the nodes by Clustering. Clustering algorithm needs the interaction with the user and computer because it is need to pre-set the number of sub-groups. Sub-groups generated like this can not be guaranteed optimal results. In this paper, we propose dynamic sub-groups creating method using the external community association. We compared with previous studies by the number of sub-groups and sub-groups purity standards. Experimental results show the excellence of the proposed method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.9
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pp.824-829
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2016
Passenger casualties in the case of ship accidents have increased because of the increase in size and complexity of current ships (such as cruise ships). Therefore, in recent years, emergency evacuation systems are receiving increased interest so as to ensure the safety of passengers. Currently, there are only basic instructions provided, such as announcements regarding the situation, alarms, and exit signs; however, no guidance toward a proper escape route has yet been provided. To solve this problem, several emergency guiding schemes have been proposed. However, these systems ignore some of the realities of ship accidents and are impractical because various risk factors are not considered. Therefore, this paper proposes an optimal route guiding system based on an $A^*$ algorithm for emergency escape during disaster situations. This system takes into account various possible risk factors. Performance evaluation using computer simulations showed that the proposed scheme is effective and leads to safe escape routes.
Magnetic Suspension and Balance System (MSBS) demonstrates the capacity to levitate an experimental model absent any mechanical contact using magnetic forces and moments. It allows precise control of position and attitude of the model, and measures external forces and moments acting on the model. For the purpose of acquisition of reliable experimental results under stable and safe conditions, the performance and robustness of the position and attitude control system of MSBS needs to be improved. To this end, Iterative Feedback Tuning (IFT) and L1 adaptive output feedback algorithm were employed to automatically increase command following performance and to ensure robust operation of MSBS with failure of electric power supply. The applicability was validated using computational simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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