본 논문은 정수장에서 사용하는 응집제의 종류와 주입량을 결정하기 위한 시스템 개발에 관한 내용이다 정수장은 여러 단위 처리장으로 구성되며, 탁도와 색도를 제거하기 위하여 혼화지에서 응집제를 주입하여 침전을 시킨다. 현재까지 응집제 결정을 위해 Jar-test를 이용하였는데, 이 방법은 사람의 주관적인 판단에 의존하므로 실험 오차가 발생할 수 있다. 특히정수장의 자동화를 위한 시스템 개발에서 가장 큰 걸림돌로 작용하고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이터 마이닝 기법 등을 이용한 응집제 종류와 양을 결정하는 제어기를 개발하였다.
본 논문에서는 위성 방송 채널에서 터보 부호화된 OFDM 시스템의 성능을 분석 및 실험하였다. 성능은 BER로 평가하였고, 위성 채널은 Rayleigh 페이딩과 Rician 페이딩의 조합으로 모델링 된다. 성능 비교를 위해 터보복호 알고리즘으로 MAP, Max-Log-MAP, SOVA가 사용되었다. 모의실험 결과, Max-Log-MAP 알고리즘이 성능과 복잡도 측면에서 가장 좋은 성능을 보임을 확인 하였다. 그리고 터보 부호화기의 iterations과 interleaver의 수를 증가시키면 성능이 향상됨을 알 수 있다. 본 논문의 결과는 OFDM 기반의 위성 방송 시스템의 설계에 활용될 수 있다.
This paper proposes a predictive control for an efficient human following robot using Kinect sensor. Especially, this research is focused on detecting of foot-end-point and foot-vector instead of human body which can be occluded easily by the obstacles. Recognition of the foot-end-point by the Kinect sensor is reliable since the two feet images can be utilized, which increases the detection possibility of the human motion. Depth image features and a decision tree have been utilized to estimate the foot end-point precisely. A tracking point average algorithm is also adopted in this research to estimate the location of foot accurately. Using the continuous locations of foot, the human motion trajectory is estimated to guide the mobile robot along a smooth path to the human. It is verified through the experiments that detecting foot-end-point is more reliable and efficient than detecting the human body. Finally, the tracking performance of the mobile robot is demonstrated with a human motion along an 'L' shape course.
In this paper, a novel image projection technique for face recognition application is proposed which is based on linear discriminant analysis (LDA) combined with the relevance-weighted (RW) method. The projection is performed through 2-directional and 2-dimensional LDA, or $(2D)^2$LDA, which simultaneously works in row and column directions to solve the small sample size problem. Moreover, a weighted discriminant hyperplane is used in the between-class scatter matrix, and an RW method is used in the within-class scatter matrix to weigh the information to resolve confusable data in these classes. This technique is called the relevance-weighted $(2D)^2$LDA, or RW$(2D)^2$LDA, which is used for a more accurate discriminant decision than that produced by the conventional LDA or 2DLDA. The proposed technique has been successfully tested on four face databases. Experimental results indicate that the proposed RW$(2D)^2$LDA algorithm is more computationally efficient than the conventional algorithms because it has fewer features and faster times. It can also improve performance and has a maximum recognition rate of over 97%.
In the early phases of the product life cycle, Life Cycle Assessment (LCA) is recently used to support the decision-making for the product concepts, and the best alternative can be selected based on its estimated LCA and benefits. Both the lack of detailed information and time for a full LCA for a various range of design concepts need a new approach for the environmental analysis. This paper explores a new approximate LCA methodology for the product concepts by grouping products according to their environmental characteristics and by mapping product attributes into environmental impact driver (EID) index. The relationship is statistically verified by exploring the correlation between total impact indicator and energy impact category. Then, a neural network approach is developed to predict an approximate LCA of grouping products in conceptual design. Trained learning algorithms for the known characteristics of existing products will quickly give the result of LCA for newly designed products. The training is generalized by using product attributes for an EID in a group as well as another product attributes for the other EIDs in other groups. The neural network model with back propagation algorithm is used, and the results are compared with those of multiple regression analysis. The proposed approach does not replace the full LCA but it would give some useful guidelines for the design of environmentally conscious products in conceptual design phase.
본 연구는 R사의 대고객 만족도 향상을 위하여 고객관계관리(customer relationship management, CRM)를 수행하기 위한 목적으로 추진되었다. 연구의 주안점은 연구관리 데이터베이스로부터 연구관련 변수들의 패턴 및 상호작용을 고려하여 연구계약기관을 기관별 연 구과제의 연구유형 및 연구비에 대한 분석을 통하여 고객유형별로 분류함으로써 향후 대고객관리의 방향을 설정하기 위한 목적으로 시도되었다. 본 연구에서 의사결정나무 알고리듬을 이용하여 자료를 분석한 결과, 17개의 입력변수 중 내외부 계약기관을 분류하는 데 있어서 중요한 변수로는 연구기간, 제경비, 기술개발비의 3개 변수로 나타났다. 연구결과, R사의 고객은 6개월 이상의 연구기간, 3,000만원 이상의 제경비, 그리고 6,075만원의 기술개발비를 기준으로 연구계약기관이 분류되며, 이 연구관련 변수를 이용하여 대고객과의 연구주제 설정, 연구예산 수립 등의 고객관리방안을 수립할 수 있을 것이다.
다언어 문서검색(CLTR; Cross-Lingual Text Retrieval)은 하나의 언어로 질의가 주어질 때, 그 질의의 언어와는 다른 언어로 되어 있는 문서들을 검색하는 정보 검색을 말한다. 본 논문에서는 두 언어 사이의 용어들 간에 부분 매칭을 다룰 수 있도록 하기 위해 퍼지 다언어 시소러스 기반의 다언어 문서검색 시스템을 제안한다. 제안된 다언어 문서검색 시스템에서는 효과적인 추론을 위해 퍼지 용어 매트릭스를 정의하여 이용한다. 정의된 퍼지 용어 매트릭스에서 용어들 간의 모든 관련도가 전이폐쇄 알고리즘을 이용하여 추론함으로써 용어들 간의 묵시적인 링크가 모두 검색에 반영된다. 이에 따라 제안된 방법은 인간 전문가에 좀 더 가까운 정보검색을 수행하여 검색 효과를 높이게 된다.
To guide the decision making of the expert engineer specialized in power system operation and control; the practical OPF solution should take in consideration the critical situation due to severe loading conditions and fault in power system. Differential Evolution (DE) is one of the best Evolutionary Algorithms (EA) to solve real valued optimization problems. This paper presents simple Differential Evolution (DE) Optimization algorithm to solving multi objective optimal power flow (OPF) in the power system with shunt FACTS devices considering voltage deviation, power losses, and power flow branch. The proposed approach is examined and tested on the standard IEEE-30Bus power system test with different objective functions at critical situations. In addition, the non smooth cost function due to the effect of valve point has been considered within the second practical network test (13 generating units). The simulation results are compared with those by the other recent techniques. From the different case studies, it is observed that the results demonstrate the potential of the proposed approach and show clearly its effectiveness to solve practical OPF under contingent operation states.
DEA(Data Envelopment Analysis) is the relative efficiency measure among homogeneous DMU(Decision- Making Units) which can be used to useful tool to improve performance through efficiency evaluation and benchmarking. However, the general case of DEA was considered as unrealistic since it consists a benchmarking regardless of DMU characteristic by input and output elements and the high efficiency gap in benchmarking for inefficient DMU. To solve this problem, stratification method for benchmarking was suggested, but simply presented benchmarking path in repeatedly applying level. In this paper, we suggest a new method that inefficient DMU can choice the optimal path to benchmark the most efficient DMU base on the similarity among the input elements. For this, we propose a route choice method that combined a stratification benchmarking algorithm and SOM (Self-Organizing Map). An implementation on real environment is also presented.
현대사회에 있어서 질병은 매우 다양하게 발견되고 있다. 또한 한번 발병하면 아니면 적절한 검진시기를 놓쳐 돌이킬 수 없는 상황을 접하게 되는 경우가 종종 있다. 사회가 발전하면서 과도한 비즈니스와 음주 흡연 등으로 우리의 간은 매우 피곤한 상태에 놓이게 되며 질병 발생율도 매우 높다. 여러 질병 중 특히 간에 관련된 질병은 회복이 불가하여 장기이식수술에 의존하는 편이다. 이와 관련하여 본 연구는 MDCT로 얻어진 영상을 3차원 영상 기법으로 간의 형상을 렌더링 하여 체적을 구하고 간 이식 수술시 혈관과의 분리 작업을 통해 절개 라인을 결정할 수 있도록 미리 시물레이션 할 수 있는 영상처리 기법을 개발하고자 간 영역 자동 추출 알고리즘을 적용하여 시물레이션 한 결과 수술을 용이하게 집도할 수 있도록 새로운 장을 열게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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