The current contract awarding process regulated by laws and ordinances is analyzed and more reasonable processes are suggested. To this end, the principle of economic analysis is described with emphasis on the cost-effectiveness analysis, and the laws and ordinances regulating the process are thoroughly examined. The current contract awarding rule is based on the weighted sum of effectiveness score and cost score. This may not conform to the framework of economic analysis where effectiveness is supposed to be measured as an output and cost measured as an input. An improvement is attempted to the defense acquisition system and it is recognized that the economic analysis and policy consideration should be performed separately. Concept of statistical testing is introduced to see if the results of the cost effectiveness analyses show the significant difference between the alternatives. It is suggested that the contract awarding process can be improved by performing significance test followed by the aggregation of the two analyses. A minor improvement is also suggested on the application of current rules.
In this study, we propose a fuzzy polynomial neural networks (FPNN) and a genetically optimized fuzzy polynomial neural networks(GoFPNN) for identification of non-linear system. GoFPNN architecture is designed by a FPNN based on fuzzy set and its structure and parameters are optimized by genetic algorithms. A fuzzy neural networks(FNN) based on fuzzy set divide into two structures that is simplified inference structure and linear inference structure. The proposed FPNN is resulted from integration and extension of simplified and linear inference structure of FNN. The consequence structure of the FPNN consist of polynomials represented by networks using connection weights for rules. The networks comprehend simplified(Type 0), linear (Type 1), and quadratic(Type 3) inferences. The proposed FPNN can select polynomial type of consequence part for each rule. Therefore, proposed scheme can offer flexible structure design capability for a system characteristics. Moreover, GAs is applied to networks structure and parameters tuning of proposed FPNN, and its efficient application method is discussed, these subjects are result in GoFPNN that is optimal FPNN. To evaluate proposed model performance, a numerical experiment is carried out.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.4
no.4
/
pp.1035-1045
/
1997
It is important to understand how we can deal with doements for the modeling of neural networks when we are unbestigating the dynamical performance and the information procoessing capabilitids.The information procewssing capabkities of model neural networks will change for different response, synaptic weights or learning rules. Using the staritical neurodyamics method, we evalute the capabikities of neural networks in order to understand the basic conept ofr parallel distributed processing. In this paper, we explain the reuslts of theoretical anaysis of the effests of the hysteretic property on the performance of wuquential associative neral networks.
The experience of many countries strongly suggests that bad governments and institutions have been a serious, if not the most serious, obstacle to economic growth and industry-structural adjustments. All public sectors pursue a mix of both predatory and productive activities-bad governments emphasizing the former, while good governments finding a way of promoting the later. In fishery public policy studies, much confusion exists about the roles of policy illustration and prescription. In general fishery public sectors involve collective actions by numerous individuals under conditions of uncertainty, complexity, bounded rationality, and imperfect information structure. All collective fisheries action organizations consist of a center(e.g., government), which leads fishery group actions, and peripheral participants(e.g., fishermen), which are controlled by the government. A paradigm is developed that gives both theoretical and empirical meaning to the constitutional determination of fisheries political preference function or fishery public sector governance structures. Three relevant spaces are specified: policy instrument, results, and constitutional. The collective-choice rules of the constitutional space structure the tradeoff between public and special fishery interest groups. Fishery public sectors seeking sustainable reductions in wasteful rent-seeking fishing activities should select constitutional principles and institutional structures that tend to promote resource sustainability. In particular, the effects of internal and external events on fisheries may result in a greater or lesser concentration of interest group power. Thus, the structure of the fishereis political power must be assessed in any prescriptive evaluation of alternative fishery governance weights.
Constructing an effective production control policy is the most important issue in wafer fabrication factories. Most of researches focus on the input regulations of wafer fabrication. Although many of these policies have been proven to be effective for wafer fabrication manufacturing, in practical, there is a need to help operators decide which lots should be pulled in the right time and to develop a systematic way to alleviate the long queues at the bottleneck workstation. The purpose of this study is to construct a photolithography workstation dispatching rule (PADR). This dispatching rule considers several characteristics of wafer fabrication and influential factors. Then utilize the weights and threshold values to design a hierarchical priority rule. A simulation model is also constructed to demonstrate the effect of the PADR dispatching rule. The PADR performs better in throughput, yield rate, and mean cycle time than FIFO (First-In-First-Out) and SPT (Shortest Process Time).
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.64
no.9
/
pp.1337-1346
/
2015
In this paper, pattern classifier is designed to classify precipitation and non-precipitation events from weather radar data. The proposed classifier is based on Fuzzy Neural Network(FNN) and consists of three FNNs which operate in parallel. In the proposed network, the connection weights of the consequent part of fuzzy rules are expressed as two polynomial types such as constant or linear polynomial function, and their coefficients are learned by using Least Square Estimation(LSE). In addition, parametric as well as structural factors of the proposed classifier are optimized through Differential Evolution(DE) algorithm. After event classification between precipitation and non-precipitation echo, non-precipitation event is to get rid of all echo, while precipitation event including non-precipitation echo is to get rid of non-precipitation echo by classifier that is also based on Fuzzy Neural Network. Weather radar data obtained from meteorological office is to analysis and discuss performance of the proposed event and echo patter classifier, result of echo pattern classifier compare to QC(Quality Control) data obtained from meteorological office.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.16
no.3
/
pp.448-459
/
2012
It is important to understand how we can deal with elements for the modeling of neural networks when we are investigating the dynamical performance and the information processing capabilities. The information processing capabilities of model neural networks will change for different response, synaptic weights or learning rules. Using the statistical neurodynamics method, we evaluate the capabilities of neural networks in order to understand the basic concept of parallel distributed processing. In this paper, we explain the results of theoretical analysis of the effects of the hysteretic property on the performance of sequential associative neural networks.
In the case of military supplies, any potential failure and causes of failures must be considered. This study is aimed at examining the failure modes of a rotorcraft landing system to identify the priority items. Failure mode and effects analysis (FMEA) is applied to the rotorcraft landing system. In general, the FMEA is used to evaluate the reliability in engineering fields. Three elements, specifically, the severity, occurrence, and detectability are used to evaluate the failure modes. The risk priority number (RPN) can be obtained by multiplying the scores or the risk levels pertaining to severity, occurrence, and detectability. In this study, different weights of the three elements are considered for the RPN assessment to implement the FMEA. Furthermore, the FMEA is implemented using a fuzzy rule base, similarity aggregation model (SAM), and grey theory model (GTM) to perform a comparative analysis. The same input data are used for all models to enable a fair comparison. The FMEA is applied to military supplies by considering methodological issues. In general, the fuzzy theory is based on a hypothesis regarding the likelihood of the conversion of the crisp value to the fuzzy input. Fuzzy FMEA is the basic method to obtain the fuzzy RPN. The three elements of the FMEA are used as five linguistic terms. The membership functions as triangular fuzzy sets are the simplest models defined by the three elements. In addition, a fuzzy set is described using a membership function mapping the elements to the intervals 0 and 1. The fuzzy rule base is designed to identify the failure modes according to the expert knowledge. The IF-THEN criterion of the fuzzy rule base is formulated to convert a fuzzy input into a fuzzy output. The total number of rules is 125 in the fuzzy rule base. The SAM expresses the judgment corresponding to the individual experiences of the experts performing FMEA as weights. Implementing the SAM is of significance when operating fuzzy sets regarding the expert opinion and can confirm the concurrence of expert opinion. The GTM can perform defuzzification to obtain a crisp value from a fuzzy membership function and determine the priorities by considering the degree of relation and the form of a matrix and weights for the severity, occurrence, and detectability. The proposed models prioritize the failure modes of the rotorcraft landing system. The conventional FMEA and fuzzy rule base can set the same priorities. SAM and GTM can set different priorities with objectivity through weight setting.
A stable adaptive sensorless speed controller for three-level inverter fed induction motor direct torque control (DTC) system using the radial-basis function network (RBFN) is presented in this paper. Torque ripple in the DTC system for high power induction motor could be drastically reduced with the foregoing researches of switching voltage selection and torque ripple reduction algorithms. However, speed control performance is still influenced by the inherent uncertainty of the system such as parametric uncertainty, external load disturbances and unmodeled dynamics, and its exact mathematical model is much difficult to be obtained due to their strong nonlinearity. In this paper, the inherent uncertainty is approximated on-line by the RBFN, and an additional robust control term is introduced to compensate for the reconstruction error of the RBFN instead of the rich number of rules and additional updated parameters. Control law for stabilizing the system and adaptive laws for updating both of weights in the RBFN and a bounding constant are established so that the whole closed-loop system is stable in the sense of Lyapunov, and the stability proof of the whole control system is presented. Computer simulations as well as experimental results are presented to show the validity and effectiveness of the proposed system.
Kim, Dae-Jun;Chun, Jong-Min;Jeon, Hyang-Sig;Park, Young-Kiu;Kim, Sungshin
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.7
no.3
/
pp.209-217
/
2001
In this paper, we propose a linear quadratic regulator(LQR) controller design for the active suspension using evolution strategy(ES) and neural network. We can improve the inherent suspension problem, the trade-off between ride quality and suspension travel by selecting appropriate weight in the LQR-objective function. Since any definite rules for selecting weights do not exist, we replace the designers trial-and-error method with ES that is an optimization algorithm. Using the ES, we can find the proper control gains for selected frequencies, which have major effects on the vibrations of the vehicle. The relationship between the frequencies and proper control gains are generalized by use of the neural networks. When the vehicle is driven, the trained neural network is activated and provides the proper gains for operating frequencies. And we adopted double sky-hook control to protect car component when passing large bump. Effectiveness of our design has been shown compared to the conventional sky-hook controller through simulation studies.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.