Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.5
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pp.685-691
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2008
The selection of classification boundaries in fuzzy rule- based classification systems is an important and difficult problem. So various methods based on learning processes such as neural network, genetic algorithm, and so on have been proposed for it. In a previous study, we pointed out the limitation of the methods and discussed a method for fuzzy partitioning in the overlapped region on feature space in order to overcome the time-consuming when the additional parameters for tuning fuzzy membership functions are necessary. In this paper, we propose a method to determine three types of classification boundaries(i.e., non-overlapping, overlapping, and a boundary point) on the basis of statistical information of the given dataset without learning by extending the method described in the study. Finally, we show the effectiveness of the proposed method through experimental results applied to pattern classification problems using the modified IRIS and standard IRIS datasets.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.5
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pp.2031-2037
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2011
The French doors have the advantage that they can use inner space more efficiently due to without of partition between two rooms. However, when they are used for refrigerators, the door gaskets for sealing may cause interference of themselves during opening and closing, which causes fatal effect on sealing by worn out of the gaskets as well as increases door opening force. This research proposes a new mechanism for the French doors using the parallelogram motion of 4-bar linkage mechanism, which does not make any interference between gaskets. We manufactured the French doors of proposed mechanism to verify that they do not cause any interference during opening and closing, as well as opening force is decreased. The use of our developed mechanism is not limited to refrigerators, but can be extended to other industrial products with the French doors.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.8
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pp.535-544
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2018
As the spread of mobile devices equipped with various sensors and high-quality wireless network communications functionsexpands, the amount of spatio-temporal data generated from mobile devices in various service fields is rapidly increasing. In conventional research into processing a large amount of real-time spatio-temporal streams, it is very difficult to apply a Hadoop-based spatial big data system, designed to be a batch processing platform, to a real-time service for spatio-temporal data streams. This paper extends the MapReduce online framework to support real-time query processing for continuous-input, spatio-temporal data streams, and proposes a load management method to distribute overloads for efficient query processing. The proposed scheme shows a dynamic load balancing method for the nodes based on the inflow rate and the load factor of the input data based on the space partition. Experiments show that it is possible to support efficient query processing by distributing the spatial data stream in the corresponding area to the shared resources when load management in a specific area is required.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.657-660
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2007
The growth of Web comics is very noticeable in Korean comic market as the 21st century is entered. In amongst these1 trends, the scroll comics had established it self as one of the main stream form for expression, outside the form of the traditional published comics, so it is providing a new visual experience for the readers. The scroll method uses the large vertical space that is uncomparable to the column compartment of the printed comics, and its uses of animation-like techniques, innovative partitioning, flob styles and narration partition positioning, the limitless canvas and the scroll bar of the web page, is leading the digital comic age. However, it is still very uncertain whether the 'scroll comics' will still be valid in the age of Web2.0. It is concerning that even though there are limitless potential in the realms of digital and web, the web comics seem to be bound to one particular medium, 'scroll'. In this report, the form of expression in the scroll centered web comics will be analyzed, and based on this, the future evolution of digital comics shall be investigated.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.6
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pp.1620-1632
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1998
This paper presents a fast parallel algorithm for volume rendering and its implementation using C language and MPI MasPar Programming Language) on the 4,096 processor MasPar MP-2 machine. This parallel algorithm is a parallelization hased on the Lacroute' s sequential shear - warp algorithm currently acknowledged to be the fastest sequential volume rendering algorithm. This algorithm reduces communication overheads by using the sheared space partition scheme and the load balancing technique using load estimates from the previous iteration, and the number of voxels to be processed by using the run-length encoded volume data structure.Actual performance is 3 to 4 frames/second on the human hrain scan dataset of $128\times128\times128$ voxels. Because of the scalability of this algorithm, performance of ]2-16 frames/sc.'cond is expected on the 16,384 processor MasPar MP-2 machine. It is expected that implementation on more current SIMD or MIMD architectures would provide 3O~60 frames/second on large volumes.
The purpose and need of the study is to quantify the advantage or disadvantage of the environmental friendliness of the partitioning of nuclear fuel cycle. To this end, a preliminary study on the quantitative effect of the partition on the permanent disposal of spent PWR and CANDU fuel (HLW) was carried out. Before any analysis, the so-called reference radionuclide release scenario from a potential repository embedded into a crystalline rock was developed. Firstly, the feature, event and processes (FEPs) which lead to the release of nuclides from waste disposed of in a repository and the transport to and through the biosphere were identified. Based on the selected FEPs, the ‘Well Scenario’which might be the worst case scenario was set up. For the given scenario, annual individual doses to a local resident exposed to radioactive hazard were estimated and compared to that from direct disposal. Even though partitioning and transmutation could be an ideal solution to reduce the inventory which eventually decreases the release time as well as the peaks in the annual dose and also minimize the repository area through the proper handling of nuclides, it should overcome major disadvantages such as echnical issues on the partitioning and transmutation system, cost, and public acceptance, and environment friendly issues. In this regard, some relevant issues are also discussed to show the direction for further studies.
This case study introduces the construction of large cross section tunnel for underground ventilation system in Sillim-Bongcheon Tunnel Project. In order to grant the safety and efficiency in connecting the ventilation shaft (7.8 m of width, and 6.6 m of height) to a tunnel for axial fan facility (20.8 m of width, and 12.3 m of height), gradual enlargement of tunnel cross section was employed between those and temporary support method was determined based on Q system. In addition, some original designs were revised during construction stage to improve the efficiency of excavation in large cross section tunnel. The advance length was optimized and top heading of the tunnel was excavated without partition in accordance with ground condition and numerical stability analysis results. It is believed that some experiences and considerations in this case study will be useful for the future design and construction in similar large cross section tunnel such as large underground ventilation system or road tunnel with four lanes.
The purpose of this study is to test the applicability of neuro-fuzzy system for monthly dam inflow forecasts by using weather forecasting information. The neuro-fuzzy algorithm adopted in this study is the ANFIS(Adaptive neuro-fuzzy Inference System) in which neural network theory is combined with fuzzy theory. The ANFIS model can experience the difficulties in selection of a control rule by a space partition because the number of control value increases rapidly as the number of fuzzy variable increases. In an effort to overcome this drawback, this study used the subtractive clustering which is one of fuzzy clustering methods. Also, this study proposed a method for converting qualitative weather forecasting information to quantitative one. ANFIS for monthly dam inflow forecasts was tested in cases of with or without weather forecasting information. It can be seen that the model performances obtained from the use of past observed data and future weather forecasting information are much better than those from past observed data only.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.1
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pp.7-13
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2002
Almost applications using fuzzy theory are based on the fuzzy inference. However fuzzy inference needs much time in calculation process for the fuzzy system with many input variables or many fuzzy labels defined on each variable. Inference time is dependent on the number of arithmetic Product in computation Process. Especially, the inference time is a primary constraint to fuzzy control applications using microprocessor or PC-based controller. In this paper, a simple fast fuzzy inference algorithm(FFIA), without loss of information, was proposed to reduce the inference time based on the fuzzy system with triangular membership functions in antecedent part of fuzzy rule. The proposed algorithm was induced by using partition of input state space and simple geometrical analysis. By using this scheme, we can take the same effect of the fuzzy rule reduction.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.91-97
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2011
In this paper we present an approach to the structure identification based on genetic algorithm and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy-genetic hybrid system in order to predicate the Mackey-Glass Chaotic time series. In this scheme the basic idea consists of two steps. One is the construction of a fuzzy rule base for the partitioned input space via genetic algorithm, the other is the corresponding parameters of the fuzzy control rules adapted by the backpropagation algorithm. In an attempt to test the performance the proposed system, three patterns, x(t-3), x(t-6) and x(t-9), was prepared according to time interval. It was through lots of simulation proved that the initial small error of learning owed to the good structural identification via genetic algorithm. The performance was showed in Table 2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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