Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.4
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pp.45-56
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2011
This paper is proposed artificial neural network(ANN) rotor resistance estimation of induction motor drive controlled by multi-adaptive fuzzy learning controller(AFLC). A simple double layer feedforward ANN trained by the back-propagation technique is employed in the rotor resistance identification. In this estimator, double models of the state variable estimations are used; one provides the actual induction motor output states and the other gives the ANN model output states. The total error between the desired and actual state variables is then back propagated to adjust the weights of the ANN model, so that the output of this model tracks the actual output. When the training is completed, the weights of the ANN correspond to the parameters in the actual motor. The estimation and control performance of ANN and multi-AFLC is evaluated by analysis for various operating conditions. Also, this paper is proposed the analysis results to verify the effectiveness of this controller.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.692-697
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1994
In the actual sound environmental systems, it seems to be essentially difficult to exactly evaluate a whole probability distribution form of its response fluctuation, owing to various types of natural, social and human factors. Up to now, we very often reported two kinds of unified probability density expressions in the standard expansion from of Hermite and Laguerre type orthonormal series to generally evaluate non-Gaussian, non-linear correlation and/or non-stationary properties of the fluctuation phenomenon. However, in the real sound environment, there still remain many actual problems on the necessity of improving the above two standard type probability expressions for practical use. In this paper, first, a central point is focused on how to find a new probabilistic theory of practically evaluating the variety and complexity of the actual random fluctuations, especially through introducing some equivalence transformation toward two standard probability density expressions mentioned above in the expansion from of Hermite and Laguerre type orthonormal series. Then, the effectiveness of the proposed theory has been confirmed experimentally too by applying it to the actual problems on the response probability evaluation of various sound insulation systems in an acoustic room.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.05a
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pp.105-106
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2019
In this research, considering the practical conditions at field, thermal cracking method was suggested based on the comparative analysis between predicted value and actual value obtained from the actual structure member with optimum mix design. The optimum mix design was deduced from the various mix designs with various proportions of cementitious binder for upper and lower placement lifts of mat-foundation mass concrete. Therefore, it can be stated that applying low heat mix design and different heating technique between upper and lower placement lifts for mass concrete are efficient to control the thermal cracking. As future issues, based on the interpretation result value, we will select the optimal combination that is applied specifically to the actual site, and deeply analyze the correlation between the measured value and the analysis value through the combination and the test of the actual structure.
In this paper, an internet based control application for dynamical systems is implemented. This implementation is maily targeted for the part of advanced control education. Intelligent control algorithms are implemented in a PC so that a client can remotely access the PC to control a dynamical system through the internet. Neural network is used as an on-line intelligent controller. To have on-line learning and control capability, the reference compensation technique is implemented as intelligent control hardware of combining a DSP board and an FPGA chip. GUIs for a user are also developed for the user's convenience. Actual experiments of motion control of a DC motor have been conducted to show the performance of the intelligent control though the internet and the feasibility of advanced control education.
The information system control includes organizational structure, control mechanism, and management tools which contribute to accomplish the goals of information system: asset safeguarding, data integrity, effectiveness, and efficiency. Information system audit is the process to evaluate whether the information system accomplishs the goals. Information system auditor examine the reliability of information system control and suggest recommendations to improve the information system control. Both information system control and information system audit activities contribute to prevent and detect the computer crime for the organization. This paper proposes a causal model of information system control/audit and the perceived risk of computer crime, and tests the model using a survey on 38 financial institutions in Korea. Statistical results show that information system control and audit significantly reduce the computer crime risk perceived by the user group. The general control has a stronger impact than the application control. In addition, it turns out that the greater the deviation between the importance and the actual level of information system control is, the higher the perceived risk of computer crime is.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.368-371
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2003
A new accurate and reliable human-in-the-loop control by artificial neural network (ANN) for human assistance robot was proposed in this paper. The principle of human-in-the-loop control by ANN was explained including the system architecture of human assistance robot control the design of the controller the control process as well as the switching of the different control patterns. Based on the proposed method, the control of meal assistance robot was implemented. In the controller of meal assistance robote a feedforward ANN controller was designed for the accurate position control. For safety a feedback ANN forcefree control was installed in the meal assistance robot. Both controllers have taken fully into account the influence of human arm upon the meal assistance robote and they can be switched smoothly based on the external force induced by the challenged person arm. By the experimental and simulation work of this method for an actual meal assistance robote the effectiveness of the proposed method was verified.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.8
no.2
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pp.121-129
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2008
Domestic exoteric construction market by opening of world construction market with recent FTA of rapidly change. On these time, need quality increase of construction to possess government official and international competitiveness of customer satisfaction by offering consumer building of good quality. Therefore, must establish direction to inspects and must advance forward formation government official's present actual conditions for building company's QI. This study is as following if summarize studying result of formation government official to improve quality in construction spot. First, formation's CEO will for QI need side improvement the formation government official enemy by important thing. Second, at checking activity and systematic action that participate of responsible persons cooperation enterprise space-time by complete charge department organization should be achieved. Third, complete charge department for quality control operation large size construction firm substantially formation Organizational well operate, but heavy hydrogen building company was construed by greatly unprepared misgovernment. AHP analysis result complete charge department is serious necessity, and the CEO under direct control organizational structure was construed by thing which can bring excellent effect in operation management side of quality business side and formation. Therefore, heavy hydrogen building company should does to occupy competitive power high position with tissue at active quality complete charge deputy.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.11
no.9
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pp.810-815
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2005
As the pharmaceutical industry grows and becomes more competitive, the need of automation increases to establish effective mass production and to maintain consistent quality control. Accurate counting and packing of medicinal pills is one of the most essential processes that the automation can benefit. In conventional automated counting and packing processes, the performance of counting process varies with the size, the shape and the dispersion degree of pills. In this research, the authors developed a new pill-counting algorithm based on carefully analyzed characteristics of the pill-drop behavior. Also a new scheme for the packing of an exact number of pills has been implemented. A pill counting and packing machine with the new pill-counting algorithm and the new packing scheme has been constructed and put in an actual production line. To achieve precise and quick sensing of pills dropping at a high speed from the preceding processors, the machine uses non-contact photo sensors. Experimental results from the actual process using the machine are included to verify the effectiveness of the proposed algorithm and the machine.
For higher component density per chip, it is necessary to identify and control the semiconductor manufacturing process more stringently. Recently, neural networks have been identified as one of the most promising techniques for modeling and control of complicated processes such as plasma etching process. Since wafer states after each run using identical recipe may differ from each other, conventional neural network models utilizing input factors only cannot represent the actual state of process and equipment. In this paper, in addition to the input factors of the recipe, real-time tool data are utilized for modeling of 64M DRAM s-poly plasma etching process to reflect the actual state of process and equipment. For real-time tool data, we collect optical emission spectroscopy (OES) data. Through principal component analysis (PCA), we extract principal components from entire OES data. And then these principal components are included to input parameters of neural network model. Finally neural network model is trained using feed forward error back propagation (FFEBP) algorithm. As a results, simulation results exhibit good wafer state prediction capability after plasma etching process.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.04a
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pp.477-480
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1996
The main objective of this research is to develop the optimal control method for a Distribution Center - multi Branch inventory distribution system. With the continuous review policy, the distribution center places an order for specific order quantity to an outside supplier, and the order quantity is replenished after a certain lead time. Also, each branch places an order for particular order quantity to the distribution center to satisfy the customer demands, and receives the replenishment after a lead time. When an out of stock condition occurs during an order cycle, a backorder is placed to the upper level to fill the unfilled demands. With these situation, variable demand and variable lead time are used for better industrial practice. Futher, actual lead times with a generic lead time distribution are used in developing the control model. Under the actual lead time model, the customer service measures actually attained for the distribution center and each branch are explained as the effective customer service measures. Thus, throughout the optimal control (using computer search procedures), we can set the desired service levels for the distribution center and each branch to produce the effective service level for each branch which is consistent with the goal level of service for each branch. At the same time, the entire distribution system keeps minimum inventories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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