Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.1
no.2
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pp.57-64
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1975
Life and death often depend upon the efficiency of the hospital operations. By applying the inventory models to the Intravenous fluids subsystem, the Intravenous finds inventory operation can be systemized and made to run with less management effort and with far greater precision. And most important of all, this more precise form of control can help assure a greater degree of availability of critically needed items of the Intravenous fluids.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.2
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pp.399-407
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1996
A fuzzy learning algorithm to get the optimal fuzzy rules is presented in this paper. The algorithm introduces a reference model to generate a desired output and a performance index funtion instead of the performance index table. The performance index funtion is a cost function based on the error and error-rate between the reference and plant output. The cost function is minimized by a gradient method and the control input is also updated. In this case, the control rules which generate the desired response can be obtained by changing the portion of the error-rate in the cost funtion. In SISO(Single-Input Single- Output)plant, only by the learning delay, it is possible to experss the plant model and to get the desired control rules. In the long run, this algorithm gives us the good control rules with a minimal amount of prior informaiton about the environment.
A technique for estimation of the hydrodynamic parameter of an underwater vehicle is presented. An extended, augmented Kalman Filter is used to extract the hydrodynamic parameter. Computer generated data were used for the measurement information in lieu of actual run data. The feasibility of identifying values of the hydrodynamic parameter of an underwater vehicle is studied. Computer simulation are done in order to validate the performance of the proposed algorithm.
In the Korea, railroad accidents result in about 5.4 railroad run-off crashes every year and account for approximately 93 percent of all railroad accident frequency. Despite the number, quantification of the possible countermeasure has been limited and also railroad safety control after private management for railroad has not been established. Therefore, this study provides some initial insight into the important safety problem by introducing some example, including some detailed safety regulations in both British and U.S. to develop appropriate railroad safety management system.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.4
no.3
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pp.715-723
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1997
Multivariate control statistics to simultaneously monitor both means and variances for several quality variables under multivariate normal process are proposed. Performances of the proposed multivariate charts are evaluated in terms of average run length(ARL). Multivariate Shewhart chart is also proposed to compare the performances of multivariate exponentially weighted moving average(EWMA) charts. A numerical comparison shows that multivariate EWMA charts are more efficient than multivariate Shewhart chart for small and moderate shifts and multivariate EWMA scheme based on accumulate-combine approach is more efficient than corresponding multivariate EWMA chart based on combine-accumulate approach.
The objective of this paper is to investigate the effects of physical parameterization on the simulation of a snowfall event over Korea caused by air-mass transformation by using the PSU/NCAR MM5. A heavy snowfall event over Korea during 3-5 January 2003 is selected. In addition to the control experiments employing simple-ice microphysics scheme, MRF PBL scheme, and original surface layer process, three consequent physics sensitivity experiments are performed. Each experiment exchanges microphysics (Reisner Graupel), boundary layer (YSU PBL) schemes, and revised surface layer process with a reduced thermal roughness length for the control run. The control run reproduces an overall pattern of snowfall over Korea, but with a high bias by a factor of about 2. As revealed in the previous studies, the cloud microphysics and PBL parameterizations do not show a significant sensitivity for the case of snowfall. A more sophisticated cloud processes does not reveal a discernible effect on the simulated snowfall. Further, high bias in snowfall is exaggerated when a more realistic PBL scheme is employed. On the other hand, it is found that the revised surface layer process plays a role in improving the prediction of snowfall by reducing it. Thus, it is found that a realistic design of surface layer physics in mesoscale models is an important factor to the reduction of systematic bias of the snowfall over Korea that is caused by air-mass transformation over the Yellow sea.
In this study, a test bed for vehicle longitudinal control is developed using a chassis dynamometer and real time 3-D graphics. The proposed test bed system consists of a chassis dynamometer on which test vehicle can run longitudinally, a video system that shows virtual driver view, and computers that control the test vehicle and realize the real time 3-D graphics. The purpose of the proposed system is to test vehicle longitudinal control and warning algorithms such as Adaptive Cruise Control(ACC), stop and go systems, and collision warning systems. For acceleration and deceleration situations which only need throttle movements, a vehicle longitudinal spacing control algorithm has been tested on the test bed. The spacing control algorithm has been designed based on sliding mode control and road grade estimation scheme which utilizes the vehicle engine torque map and gear shift information.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.4
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pp.937-945
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2017
The purpose of using a control chart is to detect any change that occurs in the process. When control charts are used to monitor processes, we want to identify this changes as quickly as possible. Many problems in quality control involve a vector of observations of several characteristics rather than a single characteristic. Multivariate CUSUM or EWMA charts have been developed to address the problem of monitoring covariance matrix or the joint monitoring of mean vector and covariance matrix. However, control charts tend to work poorly when we use the highly correlatted variables. In order to overcome it, Hawkins (1991) proposed the use of regression adjustment variables. In this paper, to monitor covariance matrix, we investigate the performance of MEWMA-type control charts with and without the use of regression adjusted variables.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.539-548
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2016
This paper is a study on the multivariate CUSUM control charts using three different control statistics for monitoring covariance matrix. We get control limits and ARLs of the proposed multivariate CUSUM control charts using three different control statistics by using computer simulations. The performances of these proposed multivariate CUSUM control charts have been investigated by comparing ARLs. The purpose of control charts is to detect assignable causes of variation so that these causes can be found and eliminated from process, variability will be reduced and the process will be improved. We show that the charts based on three different control statistics are very effective in detecting shifts, especially shifts in covariances when the variables are highly correlated. When variables are highly correlated, our overall recommendation is to use the multivariate CUSUM control charts using trace for detecting changes in covariance matrix.
A high speed tracking control for 6-6 Stewart platform manipulator is performed by employing the joint-axis sliding mode control based on dynamics. Because of the complex dynamics and kinematics of Stewart platform manipulator, two computer systems, consisting of a PC and a DSP, are adopted, so that real time tasks are run in synchronous and asynchronous modes. It is experimentally proven that the proposed control system leads to an easy to implement and effective control task, and it can achieve the high performance tracking control under the high speed and severe payload condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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