A procedure to determine the realizable optimal positions of rigid supports is suggested to get a maximum fundamental natural frequency. a measured frequency response function based substructure-coupling technique is used to model the supported structure. The optimization procedure carries out the eigenvalue sensitivity analysis with respect to the stiffness of supports. As a result of such stiffness optimization, the optimal rigid-support positions are shown to be determined by choosing the position of the largest stiffness. The optimally determined support conditions are verified to satisfy the eigenvalue limit theorem. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, the optimal support positions of a plate model are investigated. Experimental results indicate that the proposed method can effectively find out the optimal support conditions of the structure just based on the measured frequency response functions without any use of numerical model of the structure.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. The optimal regionalization of the precipitation data were classified by the above mentioned regionalization for all over the regions except Jeju and Ulleung islands in Korea. Design rainfalls following the consecutive duration were derived by the regional analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root mean square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared between the regional and at-site frequency analysis. It has shown that the regional frequency analysis procedure can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than those of at-site analysis in the prediction of design rainfall. Consequently, optimal design rainfalls following the classified regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis using Generalized extreme value distribution which was identified to be more optimal one than the other applied distributions. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation suggested by the first report of this project. According to the regions and consecutive durations, optimal design rainfalls were derived by the regional frequency analysis for L-moment in the second report of this project. Using the LH-moment ratios and Kolmogorov-Smirnov test, the optimal regional probability distribution was identified to be the Generalized extreme value (GEV) distribution among applied distributions. regional and at-site parameters of the GEV distribution were estimated by the linear combination of the higher probability weighted moments, LH-moment. Design rainfall using LH-moments following the consecutive duration were derived by the regional and at-site analysis using the observed and simulated data resulted from Monte Carlo techniques. Relative root-mean-square error (RRMSE), relative bias (RBIAS) and relative reduction (RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared in the regional and at-site frequency analysis. Consequently, it was shown that the regional analysis can substantially more reduce the RRMSE, RBIAS and RR in RRMSE than at-site analysis in the prediction of design rainfall. Relative efficiency (RE) for an optimal order of L-moments was also computed by the methods of L, L1, L2, L3 and L4-moments for GEV distribution. It was found that the method of L-moments is more effective than the others for getting optimal design rainfall according to the regions and consecutive durations in the regional frequency analysis. Diagrams for the design rainfall derived by the regional frequency analysis using L-moments were drawn according to the regions and consecutive durations by GIS techniques.
Purpose The purpose of this study is to explore the optimal trading frequency which is useful for stock price prediction by using deep learning for charting image data. We also want to identify the appropriate time for accurate forecasting of stock price when performing pattern analysis. Design/methodology/approach In order to find the optimal trading frequency patterns and forecast timings, this study is performed as follows. First, stock price data is collected using OpenAPI provided by Daishin Securities, and candle chart images are created by data frequency and forecasting time. Second, the patterns are generated by the charting images and the learning is performed using the CNN. Finally, we find the optimal trading frequency patterns and forecasting timings. Findings According to the experiment results, this study confirmed that when the 10 minute frequency data is judged to be a decline pattern at previous 1 tick, the accuracy of predicting the market frequency pattern at which the market decreasing is 76%, which is determined by the optimal frequency pattern. In addition, we confirmed that forecasting of the sales frequency pattern at previous 1 tick shows higher accuracy than previous 2 tick and 3 tick.
This study was conducted to derive the regional design rainfall by the regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. For the estimation of the regional design rain(all, classification of the climatologically and geographically homogeneous regions should be preceded preferentially The optimal regionalization of the precipitation data were classified by the above mentioned conditions for all over the regions except Jeju and Ulleung islands in Korea. Relative root mean square error(RRMSE), relative bias(RBIAS) and relative reduction(RR) in RRMSE for the design rainfall were computed and compared between the regional and at-site frequency analysis. Consequently, optimal design rainfalls following the classified regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis using GEV distribution which was identified to be more optimal one than the other applied distributions.
The continuous Gabor wavelet transform (GWT) has been utilized as a useful time-frequency analysis tool to identify the rapidly-varying characteristics of some wave signals. In the application of GWT, it is important to select the Gabor wavelet with the optimal shape factor by which the time-frequency distribution of a signal can be accurately estimated. To find the signal-dependent optimal Gabor wavelet shape factor, the notion of the Shannon entropy which mesures the extent of signal energy concentration in the time-frequency plane is employed. To verify the validity of the present entropy-based scheme, we have applied it to the time-frequency analysis of a set of elastic bending wave signals generated by an impact in a solid cylinder.
다중 텍스쳐 영상으로부터 최적의 텍스쳐 특징을 생성하는 최적 필터 설계는 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등을 위한 텍스쳐 분석에 있어서 가장 성능이 뛰어난 기술 중의 하나이다. 그러나 대부분의 최적 필터설계는 많은 복잡한 계산량과 교사적 특성에 의해서 효율적인 텍스쳐 영역의 분할을 수행하지 못하는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 다중 텍스쳐 영상에 내재하는 각 텍스쳐들의 공간 주파수 분석에 의한 효율적인 최적 가버필터 설계 방법을 제시한다. 설계된 최적 필터는 "Brodaz texture book"서 발췌한 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 실험한 후 성공적인 결과를 보인다.
고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.515-525
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2007
In this paper, we develop a co-design methodology of stochastic optimal controllers and network parameters that optimizes the overall quality of control (QoC) in networked control systems (NCSs). A new dynamic model for NCSs is provided. The relationship between the system stability and performance and the sampling frequency is investigated, and the analysis of co-design of control and network parameters is presented to determine the working range of the sampling frequency in an NCS. This optimal sampling frequency range is derived based on the system dynamics and the network characteristics such as data rate, time-delay upper bound, data-packet size, and device processing time. With the optimal sampling frequency, stochastic optimal controllers are designed to improve the overall QoC in an NCS. This co-design methodology is a useful rule of thumb to choose the network and control parameters for NCS implementation. The feasibility and effectiveness of this co-design methodology is verified experimentally by our NCS test bed, a ball magnetic-levitation (maglev) system.
In this study, in order to improve the implantable bone conduction transducer of the prototype proposed by Shin et al., the effect of the element parameters of the transducer on the frequency characteristics was analyzed using electromagnetic and mechanical vibration analysis. Electromagnetic analysis was performed on the size of the permanent magnet and the distance between the metal plate and the coil to derive an optimal structure that generates the maximum Lorentz force. In addition, mechanical vibration analysis was performed on the cantilever structure of the vibrational membrane in order to minimize the distortion of the transducer and to have a frequency characteristic suitable for conductive hearing loss compensation. The frequency characteristics of the transducer of the optimal structure derived through finite element method were compared with the simulation results of the previous transducer. As a result, the output magnitude (displacement) of the transducer designed with the optimal structure generated an average 8.8 times higher than the previous transducer, and the resonance frequency was generated at 0.9 kHz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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