Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.187-194
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2020
In today's process-oriented industries, such as semiconductor and petrochemical processes, autocorrelation exists between observed data. As a management method for the process where autocorrelation exists, a method of using the observations is to construct a batch so that the batch mean approaches to independence, or to apply the EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) statistic of the observed value to the EWMA control chart. In this paper, we propose a method to determine the batch size of UBM (Unweighted Batch Mean), which is commonly used as a management method for observations, and a method to determine the optimal batch size based on ARL (Average Run Length) We propose a method to estimate the standard deviation of the process. We propose an improved control chart for processes in which autocorrelation exists.
Statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC) are based on different strategies for process quality improvement. SPC re-duces process variability by detecting and eliminating special causes of process variation, while EPC reduces process variability by adjusting compensatory variables to keep the quality variable close to target. Recently there has been need for an integrated process control (IPC) procedure which combines the two strategies. This paper considers a scheme that simultaneously applies SPC and EPC techniques to reduce the variation of a process. The process model under consideration is an IMA(1,1) model with a step shift. The EPC part of the scheme adjusts the process, while the SPC part of the scheme detects the occurrence of a special cause. For adjusting the process repeated adjustment is applied according to the predicted deviation from target. For detecting special causes the exponentially weighted moving average control chart is applied to the observed deviations. It was assumed that the adjustment under the presence of a special cause may increase the process variability or change the system gain. Reasonable choices of parameters for the IPC procedure are considered in the context of the mean squared deviation as well as the average run length.
Many of concurrency control for client-sewer database systems have been proposed and studied in the literature. However, commonly known schemes do not manage to the case of dramatic changes in data contention because the data contention of database systems is changed for each cases. In this paper, we propose o hybrid concurrency control. The proposed scheme uses a optimistic scheme for the first-run transactions and a pessimistic scheme for the second-run transactions. By pre-claiming locks in the second phase, deadlocks which ore possible in pessimistic based concurrency control are prevented in our approach. In addition, the scheme ensures at most one re-execution even if the validation in the optimistic phase fails. By a detailed simulation, this paper examines the behaviors of the Distributed Optimistic Concurrency Control and the proposed scheme. The simulation study shows our scheme outperforms Distributed Optimistic Concurrency Control in our experimental result.
This paper demonstrates that the largest Lyapunov exponent $\lambda$ of recurrent neural networks can be controlled by a gradient method. The method minimizes a square error $e_{\lambda}=(\lambda-\lambda^{obj})^2$ where $\lambda^{obj}$ is desired exponent. The $\lambda$ can be given as a function of the network parameters P such as connection weights and thresholds of neurons' activation. Then changes of parameters to minimize the error are given by calculating their gradients $\partial\lambda/\partialP$. In a previous paper, we derived a control method of $\lambda$via a direct calculation of $\partial\lambda/\partialP$ with a gradient collection through time. This method however is computationally expensive for large-scale recurrent networks and the control is unstable for recurrent networks with chaotic dynamics. Our new method proposed in this paper is based on a stochastic relation between the complexity $\lambda$ and parameters P of the networks configuration under a restriction. Then the new method allows us to approximate the gradient collection in a fashion without time evolution. This approximation requires only $O(N^2)$ run time while our previous method needs $O(N^{5}T)$ run time for networks with N neurons and T evolution. Simulation results show that the new method can realize a "stable" control for larege-scale networks with chaotic dynamics.
The market conditions of sea mustard is changing by overproduction, decreasing price, Import of blanched and salted sea mustard from China into Korea domestic market and increasing market share of sea mustard of China in Japan. In addition, the price support program in sea mustard aquaculture must be modified due to the restriction of domestic support by international organization such as WTO. There are two ways to solve those problems. First is that finding a way to solve the overproduction of sea mustard. One of possible ways is the production adjustment by Marketing Order. Second is that finding an alternative way to replace price support program. The possible way is Direct Payment instead of purchase stockpile system. To introduce marketing Order, outlook center, organization of self-management, production adjustment through output control measure, improvement of market structure, and education/publicity arc necessary. Also, to implement marketing order, setting a model business by government is required. There are two steps for implementation of marketing order. First step is to construct Order Committee including organization of producer, people related marketing. However, this committee must run by government for certain short-term. Second step is to improve quality of product and acceleration of demand. At visual point that enforcement of the first step is completed, government has process that government transfers Order Committees self-correcting. It is desirable that government only conduct the support acts such as quality improvement and acceleration of demand. Also, at early stage it is necessary to have aid system for marketing order For example, we can expect that income increase by production adjustment in long run. However, in short run the income of producer may decrease so, it is required to compensate his economic lose. For compensation, The useful means that can be utilized is direct payment. Direct payment is not continued policy. Also, when production adjustment policy such as Marketing Order has effective results, Direct Payment as an assistant measure must be reduced or abolished. Therefore, when production adjustment acts as an effective tool to control overproduction, Direct Payment system.
A commercial nuclear power station contains at least two emergency diesel generators(EDG) to control the risk of severe core damage during station blackout accidnets. Therefore, thereliability of the EDG's to start and load-run on demand must be maintained at a sufficiently high level. Until now, a simple assessment of start and load-run success rates was used to calculate the EDG reliability. However, this method has been found to contain many defects. Recently, the work of Martz et al.(1996) proposed the use of the Bayes estimator to find EDG reliability. Shim(1996) proposed a confidence interval for the Bayes estimator, compare the above two methods. In this paper, we introduce the notion of "Composite Reliablility" to estimate the reliability of nuclear-power plant EDG, and using practical examples, illustrate which method is more a, pp.opriate in our situation.situation.
Many stochastic processes satisfy the Markov property exactly or at least approximately. An interested property in the Markov process is the first passage time. Since the sequential analysis by Wald, the approximation of the first passage time has been studied extensively. The Statistical computing technique due to the development of high-speed computers made it possible to calculate the values of the properties close to the true ones. This article introduces an exponentially weighted moving average (EWMA) control chart as an example of the Markov process, and studied how to calculate the average run length with problematic issues that should be cautioned for correct calculation. The results derived for approximation of the first passage time in this research can be applied to any of the Markov processes. Especially the approximation of the continuous time Markov process to the discrete time Markov chain is useful for the studies of the properties of the stochastic process and makes computational approaches easy.
Programmable logic controller (PLC) is widely used in manufacturing system or process control. This paper presents the design of a 32-bit microprocessor for a sequence control using an Application Specification Integrated Circuit (ASIC). The 32-bit microprocessor was designed by a VHDL with top down method; the program memory was separated from the data memory for high speed execution of 274 specified sequence instructions. Therefore it was possible that sequence instructions could be operated at the same time during the instruction fetch cycle. And in order to reduce the instruction decoding time and the interface time of the data memory interface, an instruction code size was implemented by 32-bits. And the real time debugging as single step run, break point run was implemented. Pulse instruction, step controller, master controllers, BIN and BCD type arithmetic instructions, barrel shit instructions were implemented for many used in PLC system. The designed microprocessor was synthesized by the S1L50000 series which contains 70,000 gates with 0.65um technology of SEIKO EPSON. Finally, the benchmark was performed to show that designed 32-bit microprocessor has better performance than Q4A PLC of Mitsubishi Corporation.
When it comes to automatic operation control of urban rail vehicle, a PID control makes it run between stations within the fixed time and stop exactly at the stop sign on the platform, satisfying jerk limit. An optimal control is applied to automatic operation performance control to minimize energy consumption while the urban rail vehicle satisfies automatic operation condition on this paper. The control performance in terms of energy minimization along with the constraint on precision stops is compared between the optimal control and PID control.
Kusukawa and Ohta presented the $CS_{CQ-r}$ chart to monitor the process defect $rate{\lambda}$ in high-yield processes that is derived from the count of defects. The $CS_{CQ-r}$ chart is more sensitive to $monitor{\lambda}$ than the CQ (Cumulative Quantity) chart proposed by Chan et al.. As a more superior chart in high-yield processes, we propose a Synthetic chart that is the integration of the CQ_-r chart and the $CS_{CQ-r}$chart. The quality characteristic of both charts is the number of units y required to observe r $({\geq}2)$ defects. It is assumed that this quantity is an Erlang random variable from the property that the quality characteristic of the CQ chart follows the exponential distribution. In use of the proposed Synthetic chart, the process is initially judged as either in-control or out-of-control by using the $CS_{CQ-r}$chart. If the process was not judged as in-control by the $CS_{CQ-r}$chart, the process is successively judged by using the $CQ_{-r}$chart to confirm the judgment of the $CS_{CQ-r}$chart. Through comparisons of ARL (Average Run Length), the proposed Synthetic chart is more superior to monitor the process defect rate in high-yield processes to the stand-alone $CS_{CQ-r}$ chart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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