The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.53
no.5
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pp.277-282
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2004
The optimal design of the rotor slot for inverter-fed induction motor was performed. The purpose of the paper is to verify the optimal point by experiment. A sensitivity analysis is performed, and the models near to an optimal point are selected. In the selecting process of models, 2 design variables with high sensitivity are selected out of 5 design variables. On the basis of the selected variables, 2 models near to the optimal point are decided. The tim e-step F.E.A and the experiment are performed. Optimal point and performance improvement of the optimal mode are verified.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.25
no.4
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pp.1-14
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2000
The methods of sensitivity analysis for linear programming can be classified in two types: sensitivity analysis using an optimal solution, and sensitivity analysis using an approximate optimal solution. As the methods of sensitivity analysis using an optimal solution, there are three sensitivity analysis methods: sensitivity analysis using an optimal basis, positive sensitivity analysis, and optimal partition sensitivity analysis. Since they may provide different characteristic regions under degeneracy, it is not easy to understand and apply the results of the three methods. In this paper, we propose a generalized sensitivity analysis that can integrate the three existing methods of sensitivity analysis. When a right-hand side or a cost coefficient is perturbed, the generalized sensitivity analysis gives different characteristic regions according to the controlling index set that denotes the set of variables allowed to have positive values in optimal solutions to the perturbed problem. We show that the three existing sensitivity analysis methods are special cases of the generalized sensitivity analysis, and present some properties of the generalized sensitivity analysis.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.5C
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pp.452-460
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2003
In this paper, an equalizer(RNE) using nonlinear multilayer combining techniques in Bayesian equalizer with a structure of radial basis function network is proposed in order to simplify the structure and enhance the performance of the equalizer(RE) using a radial basis function network. The conventional RE Produces its output using linear combining the outputs of the basis functions in the hidden layer while the proposed RNE produces its output using nonlinear combining the outputs of the basis function in the first hidden layer. The nonlinear combiner is implemented by multilayer perceptrons(MLPs). In addition, as an infinite impulse response structure, the RNE with decision feedback equalizer (RNDFE) is proposed. The proposed equalizer has simpler structure and shows better performance than the conventional RE in terms of bit error probability and mean square error.
Land-use or land-cover classification of satellite images is one of the important tasks in remote sensing application and many researchers have tried to enhance classification accuracy. Previous studies have shown that the classification technique based on wavelet transform is more effective than traditional techniques based on original pixel values, especially in complicated imagery. Various basis functions such as Haar, daubechies, coiflets and symlets are mainly used in 20 image processing based on wavelet transform. Selecting adequate wavelet is very important because different results could be obtained according to the type of basis function in classification. However, it is not easy to choose the basis function which is effective to improve classification accuracy. In this study, we first computed the wavelet coefficients of satellite image using ten different basis functions, and then classified images. After evaluating classification results, we tried to ascertain which basis function is the most effective for image classification. We also tried to see if the optimum basis function is decided by energy parameter before classifying the image using all basis functions. The energy parameters of wavelet detail bands and overall accuracy are clearly correlated. The decision of optimum basis function using energy parameter in the wavelet based image classification is expected to be helpful for saving time and improving classification accuracy effectively.
In this paper, we discuss decentralized optimal fault tolerant supervisory control issues on the basis of failure analysis and diagnosis from the angle of discrete event dynamic system. We address the detectability and the observability problems, and develope fault tolerant supervisory control system upon the failure analysis and diagnosis schemes. A complete min-cut is introduced and the procedure for finding the achievable or nonachievable layered optimal legal sublanguages is suggested for a preferential option among the reachable states in the controlled plant. A layered optimal supervisory control framework is proposed upon these. We extend the concept of decentralized supervisory control by considering the problem of combination of decentralized with centralized control in case pure decentralized control happens to be inadequate. We introduce the concept of locally controllable pair and present a hybrid decentralized supervisory control framework. Finally, we propose the analytical framework for a decentralized optimal fault tolerant supervisory control systems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.6
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pp.1095-1106
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1994
This paper presents a method for determining optimal grayscale function processing(FP) morphological filters under the least square (LMS) error criterion. The optimal erosion and dilation filters with a grayscale structuring element(GSE) are determined by minimizing the mean square error (MSE) between the desired signal and the filter output. It is shown that convergence of the erosion and dilation filters can be achieved by a proper choice of the step size parameter of the LMS algorithm. In an attempt to determine optimal closing and opening filters, a matrix representation of both opening and closing with a basis matrix is proposed. With this representation, opening and closing are accomplished by a local matrix operation rather than cascade operations. The LMS and back-propagation algorithm are utilzed for obtaining the optimal basis matrix for closing and opening. Some results of optimal morphological filters applied to 2-D images are presented.
We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.
We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1999.04a
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pp.251-256
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1999
In the preliminary design stage of Prestressed Concrete (PSC) Box Girder Bridges, the design factors(including depth, thickness of web, and jacking force) decided by inexperience designer could heavily affect the final design factors. So there is a possibility that the design ends up with an excessively wasteful design. To aim at an economical design with preventing an excessive design, the optimal design program has been developed by using ADS optimal program and SPCFRAME(PSC Bridge analysis program) in these studies. The optimal design program automatically calculates economically optimized design studies. The optimal design program automatically calculates economically optimized design factors by introducing the optimal design techniques of PSC box girder bridge design. The objective function for optimal design is material cost of box girder and constrained functions are constituted with design specifications and workability. The optimal design techniques used the Sequential Unconstraint Minimization Technique (SUMT) with performing the optimal design program. In this study, We designed unprismatic section bridge and prismatic section bridge in the same design condition by optimal design program developed in this study. By analyzing the results we suggested the practical form of tendon's layout comparing the optimal desingns on the basis of each tendon's layout.
In the previous study, the Haar wavelet was used as the sole basis function for the 3D discrete wavelet transform because the number of bands is too small to decompose a remotely sensed image in band direction with other basis functions. However, it is possible to use other basis functions for wavelet decomposition in horizontal and vertical directions because wavelet decomposition is independently performed in each direction. This study aims to classify a high spatial resolution image with the six types of basis function including the Haar function and to compare those results. The other wavelets are more helpful to classify high resolution imagery than the Haar wavelet. In overall accuracy, the Coif4 wavelet has the best result. The improvement of classification accuracy is different depending on the type of class and the type of wavelet. Using the basis functions with long length could be effective for improving accuracy in classification, especially for the classes of small area. This study is expected to be used as fundamental information for selecting optimal basis function according to the data properties in the 3D DWT based image classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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