Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.22
no.3
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pp.91-94
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1985
A method optimizing selection of a state weighting matrix is presented. The state weight-ing matrix is chosen so that the closed-loop system responses closely match to the ideal model responses. An algorithm is presented which determines a positive semidefinite state weighting matrix in the linear quadratic optimal control design problem and an numerical example is given to show the effect of the present algorithm.
In this paper, we propose three new text-independent speaker identification methods. At first, to exclude the frames not having enough features of speaker's vocal from calculation of the maximum likelihood, we propose the FS(Frame Selection) method. This approach selects the important frames by evaluating the difference between the biggest likelihood and the second in each frame, and uses only the frames in calculating the score of likelihood. Our secondly proposed, called the Hybrid, is a combined version of the FS and WMR(Weighting Model Rank). This method determines the claimed speaker using exponential function weights, instead of likelihood itself, only on the selected frames obtained from the FS method. The last proposed, called MWMR (Modified WMR), considers both original likelihood itself and its relative position, when the claimed speaker is determined. It is different from the WMR that take into account only the relative position of likelihood. Through the experiments of the speaker identification, we show that the all the proposed have higher identification rates than the ML. In addition, the Hybrid and MWMR have higher identification rate about 2% and about 3% than WMR, respectively.
This study generalized and systemized the unit-project items of 176 project districts for the rural village comprehensive development projects (RVCDP). This paper surveyed opinions of III answerers (7 specialists, 43 agents of Korea Rural Community corporation, and 61 agents of local government of cities and counties) in order to determine the classification system and their corresponding weighting values of the project items using analytic hierarchy process (AHP) method. From the results extracted by project plans of 176 project districts for 5 years from 2004 to 2008, this study decided a hierarchical system for unit-project items of RVCDP by AHP method, which consisted of three steps: 4 items for 1st step, 13 items for 2nd step, and 52 items for 3rd step. The first step contains 4 items of Strength of Rural-urban Exchange & Regional Capability (RURC), Green-income Infrastructure & Facility (GIF), Culture-health-welfare Facility, and Eco-environment & Landscape facility (ELF). In the survey of weighting values with AHP method, the analysis result for the first step showed that in opinion of specialists, GIF is more important than the others while in opinion of the other agents, RURC is more important. In the second step, Product Facility is more important in the specialists, whereas Strength of Resident Capability is the most important in the other agents. Analyzed unit project items as the third step, all answerers evaluated that the Education and Excursion for Rural Resident Capability has the highest weighting values.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.4
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pp.119-125
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2010
The most important part in the decision making is to decide the weight of attributes which indicate the relative importance of the properties to be estimated with different criteria respectively. In this study, the new MCDM method which consider typical preexisting methods all together is proposed. For doing those, Weighted Utopian Approach is newly suggested by combining typical 7 weighting methods and distance-based Utopian Approach which is one of the MCDM methods. The suggested method has the advantage of accomplishing representativeness and universality of the MCDM methods because it incorporates multiple weighting methods of diverse characteristics. It also yields not only the one final result but also the results calculated from each weighting method, broadening the options of the choice to the alternatives. The application of the new model to virtual engineering problems show that we can perform the decision making and the assessment of priority order more objectively with it and that it has high applicability to the practice, giving us simple calculation process.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.608-616
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2018
If a general nonlinear system is linearized by the successive multiplication of the 1st and 2nd order systems, then there are four types of poles in this linearized system: the pole of the 1st order system and the equal poles, two distinct real poles, and complex conjugate pair of poles of the 2nd order system. Linear Quadratic (LQ) control is a method of designing a control law that minimizes the quadratic performance index. It has the advantage of ensuring the stability of the system and the pole placement of the root of the system by weighted matrix adjustment. LQ control by the weighted matrix can move the position of the pole of the system arbitrarily, but it is difficult to set the weighting matrix by the trial and error method. This problem can be solved using the characteristic equations of the Hamiltonian system, and if the control weighting matrix is a symmetric matrix of constants, it is possible to move several poles of the system to the desired closed loop poles by applying the control law repeatedly. The paper presents a method of calculating the state weighting matrix and the control law for moving the equal poles with Jordan blocks to two real poles using the characteristic equation of the Hamiltonian system. We express this characteristic equation with a state weighting matrix by means of a trigonometric function, and we derive the relation function (${\rho},\;{\theta}$) between the equal poles and the state weighting matrix under the condition that the two real poles are the roots of the characteristic equation. Then, we obtain the moving-range of the two real poles under the condition that the state weighting matrix becomes a positive semi-finite matrix. We calculate the state weighting matrix and the control law by substituting the two real roots selected in the moving-range into the relational function. As an example, we apply the proposed method to a simple example 3rd order system.
The aim of this paper is to suggest a design method of the model following optimal boiler-turbine H.inf. control system using genetic algorithm. This boiler-turbine H.inf. control system is designed by applying genetic algortihm with reference model to the optimal determination of weighting functions and design parameter .gamma. that are given by Glover-Doyle algornithm whch can design H.inf. contrlaaer in the sate. space. The first method to do this is ghat the gains of weightinf functions and .gamma. are optimized simultaneously by genetic algroithm. And the second method is that not only the gains and .gamma. but also the dynamics of weighting functions are optimized at the same time by genetic algonithm. The effectiveness of this boiler-turbine H.inf. control system is verified and compared with LQG/LTR control system by computer simulation.
In this paper, the speaker-recognition process based on both DTW and discrete HMM was performed using the method to evaluate state-dependent parameter weighting from training data so as the personal audio-characteristics are to be well reflected. In the suggested method below, we found the optimal state sequence using the Viterbi algorithm. The optimal path could be evaluated after comparing the sequence of base pattern which already have, with that of the other patterns. After that the frame of which the pattern was matched with the base pattern in the same state are to be found so that the reference pattern can be gained by weighting on the numbers of matched frames.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11b
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pp.295-300
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2002
In conventional model updating using single-objective optimization techniques, incompatible physical data are compared with each other using weighting factors. There are no general rules for selecting the weighting factors since they are not directly related with the dynamic behavior of an updated model. So one of the most difficult tasks, in model updating study, is 'balancing among the correlations' i.e. 'trade-off'. In this work, a multiobjecitive optimization technique called 'satisficing trade-off method' is introduced to extremize several correlations simultaneously. The absurd need for the weighting factors can be avoided using this technique. And the updated model with the most appropriate correlations is obtained easily in interactive way. Especially automatic trade-off is employed to increase the rate of convergence to the desired model. Its effectiveness is verified by application to a real engineering problem, HDD cover model updating.
In this paper, a new procedure for selecting weighting matrices in linear discrete time quadratic optimal control problems (LQ-problem) is proposed. In LQ problems, the quadratic weighting matrices are usually decided on trial and error in order to get a good response. But using the proposed method, the quadratic weights are decided in such a way that all poles of the closed loop system are located in a desired area for good responses as well as for stability and values of the quadratic cost functional are kept less then a specified value. The closed loop systems constructed by this method have merits of LQ problems as well as those of pole assignment problems. Taking into consideration that little is known about the relationship among the quadratic weights, the poles and the values of cost functional, this procedure is also interesting from the theoretical point of view.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.21
no.2
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pp.151-158
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2016
It is important to analyze dimensional errors occurring during shipbuilding process. A ship is constructed by assembling blocks and installing outfits in assembled ship structure. Blocks and outfits have a main direction that has greater importance than other directions from the view point of dimensional error. Therefore, a main direction should have a greater weighting factor than other directions in order to achieve meaningful inspection results. In this paper, a modified point registration method based on iterative closest point (ICP) is proposed. In this method, a user determines one or two main directions among x, y, and z directions, and then each main direction is made to have a greater weighting factor than other directions. For points registration, mapping between measured points and design points are performed by the modified ICP in which weighting factor assigned to each main direction is considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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