This paper describes a fault diagnosis method by a T-invariance of Petri Net (PN). First, a complicated fault system with some failure is modeled into a PN graphic expressions. Next, the PN model is analyzed by using the backward chaining of T-invariance to find out causes of the faults. In this step, an inter-node search technique which is suggested in this paper is applied for reducing searching area in the fault system. Also, a novel idea to compose incidence matrices which have different dimension each other in PN model is proposed. As the new knowledges which is discovered newly about faults can be added easily to conventional systems, the diagnosis system will be very flexible. Finally, the proposed method is applied to the automobile fault diagnosis system to confirm the validity of the method.
This paper describes a noble fault diagnosis method using inter node search technique in PN model. First, a complicated fault system is modeled as PN graphic expressions. Next, to find out sources for faults on which we focus, the PN model is analyzed using the backward chaining of T-invariance. In this step, the technique of inter node search is applied for reducing some range of sources in a fault. Also, colnposing method of incidence matrix in PN is proposed. Then, it makes the diagnosis system to very flelible system because new knowledges about the sources in a fault can be added easily to conventional systems. Finally, the proposed method is applied to the automobile trouble diagnosis system to confirm the validity of the method.
We shall study the following. Let 𝜙 be an expansive flow on a compact TVS-cone metric space (X, d). First, we give some equivalent ways of defining expansiveness. Second, we show that expansiveness is conjugate invariance. Finally, we prove that lim sup ${\frac{1}{t}}$ log v(t) ≤ h(𝜙), where v(t) denotes the number of closed orbits of 𝜙 with a period 𝜏 ∈ [0, t] and h(𝜙) denotes the topological entropy. Remark that in 1972, R. Bowen and P. Walters had proved this three statements for an expansive flow on a compact metric space [?].
Recently, Oussalah 〔Fuzzy Sets and Systems 128(2002) 247-260〕 investigated some theoretical results about some invariance properties concerning the relationships between the defuzzification outcomes and the arithmetic of fuzzy numbers. But, in this note we introduce some explicit calculations of the resulting fuzzy set or possibility distribution when the matter is the determination of the defuzzified value pertaining to the result of some manipulation of fuzzy quantities under t-norm based fuzzy arithmetic operations.
This paper describes an effective algorithm for evaluating the reliability indices and calculating the production cost for generation system with thermal, hydro and pumped storage plants. Using the Energy Invariance property, this algorithm doesn't need deconvolution process which gives large burden in computing time. In order to consider an adaptable load model, we consider the system load with forecasting uncertainty. The proposed algorithm is applied to the KEPCO system and its result shows high accuracy and less computing time.
통상 자동 검사 장치에 있어 대상체가 기준점에서 이동되거나, 크기가 일정한 배율로 확대 축소되거나, 회전되어있을 때에 대상체를 인식 판별하데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이동, 배율, 회전에 무관한 검사 장치 구현을 위해 로그 적분 변환을 정의하고 그의 특성을 고찰하여 기존의 검사 방법과 비교한다. 로그 적분 변환의 주요한 특성인 배율과 회전에 무관하게 대상체를 인식할 수 있는 특성을 이용하므로 기존 시스템에서 회전 정보 추출을 위한 노력을 감쇄시킬 수 있다. 이동, 배율 및 회전된 물체의 불량 검사에 새로운 방법으로 로그 적분 변환의 적용을 제안하고 이에 따른 인식률 실험을 수행한다. 물론 기존 시스템에서는 배율과 회전에 무관한 조건을 동시에 만족시킬 수 없었다. 불량 검사 실험 결과에 있어 기존의 신경망을 이용한 기존 시스템에 비해 최적의 수준에는 도달하지는 못했지만 로그 적분 변환이 배율과 회전을 동시에 충족시킬 수 있는 변환으로서 사용 가능성을 얻을 수 있었다.
In [3, 9], using the theory of noncommutative Dirichlet forms in the sense of Cipriani [6] and the symmetric embedding map, authors constructed the KMS-symmetric Markovian semigroup $\{S_t\}_{t{\geq}0}$ on a von Neumann algebra $\cal{M}$ with an admissible function f and an operator $x\;{\in}\;{\cal{M}}$. We give a sufficient and necessary condition for x so that the semigroup $\{S_t\}_{t{\geq}0}$ acts separately on diagonal and off-diagonal operators with respect to a basis and study some results.
Artificial Intelligence of Things (AIoT), which combines AI and the Internet of Things (IoT), has recently gained popularity. Deep neural networks (DNNs) have achieved great success in many applications. Deploying complex AI models on embedded boards, nevertheless, may be challenging due to computational limitations or intelligent model complexity. This paper focuses on an AIoT-based system for smart sewing automation using edge devices. Our technique included developing a detection model and a decision tree for a sufficient testing scenario. YOLOv5 set the stage for our defective sewing stitches detection model, to detect anomalies and classify the sewing patterns. According to the experimental testing, the proposed approach achieved a perfect score with accuracy and F1score of 1.0, False Positive Rate (FPR), False Negative Rate (FNR) of 0, and a speed of 0.07 seconds with file size 2.43MB.
We prove a functional central limit theorem for a linear random field generated by negatively associated multi-dimensional random variables. Under finite second moment condition we extend the result in Kim, Ko and Choi[Kim,T.S, Ko,M.H and Choi, Y.K.,2008. The invariance principle for linear multi-parameter stochastic processes generated by associated fields. Statist. Probab. Lett. 78, 3298-3303] to the negatively associated case.
본 논문에서는 관리자가 자신이 소유하고 있는 IoT 시스템을 관리할 수 있도록 하는 도구를 개발한다. 장비 에이전트는 오픈소스 블록체인 프레임워크 기반으로 구성해 데이터의 불변성을 보장하고, 장비에 연결된 AP에 대한 추적성을 확보하여 자산에 대한 위치를 파악할 수 있다. 관리자는 블록체인 장부에서 장비의 연결 내역을 추적할 수 있다. 추가로 네트워크 형성 과정 중 발생하는 ARP 프로토콜의 ARP 추가 요청에 대한 신뢰를 없애 ARP poisoning 공격을 방지할 수 있는 가능성에 대해 연구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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