Using 850 disclosures of individual executive compensation from 2014 to 2017, this study examines the impact of female auditors on the sensitivity of executive compensation-performance relation. The major findings as follow: First, Female auditors have positive effects on the sensitivity of executive compensation to performance, implying that when auditors are appointed to be females who are more ethical, of high moral development, risk averse and conservative as well, they play an efficient monitoring role in aligning executive compensation to performance. Second, the monitoring effects of female auditors on the sensitivity of executive compensation to performance are significant when they are full time employed, suggesting that gender-based differences are more likely to be realized on the condition that they are in position to commit to their jobs for their owns. The results overall support that female auditors exercise efficient monitoring roles in aligning executive compensation to performance in Korean listed firms. The research contribute to complement the study of gender effects on corporate decision making, which have been focused on gender diversity of the board, by providing empirical evidence of the impact of female auditors on the sensitivity of executive compensation-performance relation.
A model for calculating structure interacted mechanics is proposed. A structural interaction model and controller design based on tuned mass damping (TMD) was developed to control the induced vibration. A key point is to introduce a new analytical model to evaluate the properties of the TMD that recognizes the motion-dependent nonlinear response observed in the simulations. Aiming at the problem of increased current harmonics and low efficiency of permanent magnet synchronous motors for electric vehicles due to dead time effect, a dead time compensation method based on neural network filter and current polarity detection is proposed. Firstly, the DC components and the higher harmonic components of the motor currents are obtained by virtue of what the neural network filters and the extracted harmonic currents are adjusted to the required compensation voltages by virtue of what the neural network filters. Then, the extracted DC components are used for current polarity dead time compensation control to avert the false compensation when currents approach zero. The neural network filter method extracts the required compensation voltages from the speed component and the current polarity detection compensation method obtains the required compensation voltages by discriminating the current polarity. The combination of the two methods can more precisely compensate the dead time effect of the control system to improve the control performance. Furthermore, based on the relaxed method, the intelligent approach of stability criterion can be regulated appropriately and the artificial TMD was found to be effective in reducing cross-wind vibrations.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.12
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pp.1799-1803
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2017
This paper introduces the prediction methods of windstorm advisory using GP nonlinear compensation and SVM. The existing special report prediction is not specialized for strong wind, such as windstorm, because it is based on the wide range of predicted values for wind speed from low to high. In order to improve the performance of strong wind reporting prediction, a method that can efficiently classify boundaries of strong wind is necessary. First, evolutionary nonlinear regression based compensation technique is applied to obtain more accurate values of prediction for wind speed using UM data. Based on the prediction wind speed, the windstorm advisory is determined. Second, SVM method is applied to classify directly using the data of UM predictors and windstorm advisory. Above two methods are compared to evaluate of the performances for the windstorm data in Jeju Island in South Korea. The data of 2007-2009, 2011 year is used for training, and 2012 year is used for test.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.1
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pp.199-206
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2017
Environmental noise can degrade the performance of speech recognition system. This paper presents a procedure for performing cepstrum based feature compensation to make recognition system robust to noise. The approach is based on direct compensation of spectral tilt to remove effects of additive noise. The noise compensation scheme operates in the cepstral domain by means of calculating spectral tilt of the log power spectrum. Spectral compensation is applied in combination with SNR-dependent cepstral mean compensation. Experimental results, in the presence of white Gaussian noise, subway noise and car noise, show that the proposed compensation method achieves substantial improvements in recognition accuracy at various SNR's.
In this paper, we propose a scheme to improve discriminative property in the feature compensation method for robust speech recognition under noisy environments. The estimation of noisy speech model used in existing feature compensation methods do not guarantee the computation of posterior probabilities which discriminate reliably among the Gaussian components. Estimation of Posterior probabilities is a crucial step in determining the discriminative factor of the Gaussian models, which in turn determines the intelligibility of the restored speech signals. The proposed scheme employs minimum classification error (MCE) training for estimating the parameters of the noisy speech model. For applying the MCE training, we propose to identify and determine the 'competing components' that are expected to affect the discriminative ability. The proposed method is applied to feature compensation based on parallel combined mixture model (PCMM). The performance is examined over Aurora 2.0 database and over the speech recorded inside a car during real driving conditions. The experimental results show improved recognition performance in both simulated environments and real-life conditions. The result verifies the effectiveness of the proposed scheme for increasing the performance of robust speech recognition systems.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.46
no.8
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pp.662-670
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2018
The altitude compensation nozzle is a nozzle designed for optimum performance at all altitudes. A method of improving the specific impulse of the space launch vehicle is a method of improving the characteristic exhaust velocity which is a characteristic of the combustion chamber and a method of improving the thrust coefficient which is a characteristic of the nozzle. The altitude compensation nozzle enables improvement of the performance of the space launch vehicle by improving the nozzle performance for the same combustor. Research on altitude compensation nozzles has been actively carried out in the DLR in Germany and is being carried out in advanced countries such as the US, Russia, UK, Australia and Japan. In this paper, the technology trends and patent trends of altitude compensation nozzles are investigated and summarized. Based on this, the technical trends of altitude compensation nozzles is grasped and utilized as basic data for the study on the performance improvement of a launch vehicle.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.7
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pp.841-847
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1999
For successful assembly of flexible parts, informations about their deformation as well as possible misalignments between the holes and their mating parts are essential. Such informations can be acquired from visual sensors. For robotic assembly, the corrective assembly motion to compensate for such misalignments has to be determined from the measured informations. However, this may not be simply derived from the measured misalignment alone because the part deformation progressively occurs during misalignment compensation. Based on the analysis of flexible parts assembly process, this paper presents a neural net-based inference system that can infer the complex relationship between the corrective motion and the measured information of parts deformation and misalignments. And it verifies the performance of the implemented inference system. The results show that the proposed neural net-based misalignment compensation algorithm Is effective in compensating for the lateral misalignment, and that it can be extended to the assembly tasks under more general conditions.
An approach to robot force control, which allows force manipulations to be realized without overshot and overdamping while in the presence of unknown environment, is given in this paper. The main idea is to use dynamic compensation for known robot parts and fuzzy compensation for unknown environment so as to improve system performance. The fuzzy compensation is implemented by using rule based fuzzy approach to identify unknown environment. The establishment of proposed control system consists of following two stages. First, similar to the resolved acceleration control method, dynamic compensation and PID control based on known robot dynamics, kinematics and estimated environment compliance is introduced. To avoid overshoot the whole control system is constructed overdamped. In the second stage, the unknown environment stiffness is estimated by using fuzzy reasoning, where the fuzzy estimation rules are obtained priori as the expression of the relationship between environment stiffness and system response. Based on simulation result, comparisons between cases with or without fuzzy identifications are given, which illustrate the improvement achieved.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.27
no.5
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pp.402-409
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2022
In vector-controlled drive systems, the current measurement offset error causes unwanted torque ripple, resulting in speed and torque control performance degradation. The current measurement offset error is caused by various factors, including thermal drift. This study proposes a simple DC offset error compensation method for a surface permanent magnet motor based on a disturbance observer. The disturbance observer is designed in the stationary reference frame. The proposed method uses only the measured current and machine parameters without additional hardware. The effect of parameter variations is analyzed, and the performance of the current measurement offset error compensation method is validated using simulation and experimental results.
In this paper, we present an observer-based robust controller which achieves not only robust stability but also an performance robustness for linear uncertain discrete-time systems. The performance robustness means that comparing the transient behavior of the uncertain system with a desired one generated by the nominal system, the deterioration of control performance (i.e. the error between the real response and the desired one) is suppressed without excessive control input. The control law consists of a state feedback law for the nominal system and a compensation input given by a feedback form of an estimated error signal. In this paper, we show that conditions for the existence of the observer-based controller are given in terms of linear matrix inequalities (LMIs). Finally, a numerical example is given to illustrate the proposed technique.
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