Recent interests in intelligent LP modeling aim to support MS/OR-naive users to be able to apply LP models to practical problems without the expert knowledges required. For more generalized LP modeling, a GPS(General Problem Solver)-based approach is suggested in this paper. It identifies modeling process as a means-ends analysis process. In view of this approach, a) we first divide the knowledges into domain specific assertive knowledges(state) and procedural knowledges about LP modeling(operator and macro) for model-domain independence, b) and then generate LP model according to the difference resolution techniques.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.157-160
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1996
Physical systems axe generally continuous-time in nature. However as the data measured from these systems is generally in the form of discrete samples, and most modern signal processing is performed in the discrete-time domain, discrete-time models are employed. This paper describes methods for estimating the coefficients of continuous-time system within a closed loop control system. The method employs a recursive estimation algorithm to identify the coefficients of a discrete-time bilinear-operator model. The coefficients of the discrete-time bilinear-operator model closely approximate those of the corresponding continuous-time Laplace transform transfer function.
Objective: This study proposes the application of Ecological Interface Design(EID) method that is effective for situation awareness in digitalized environment. Background: While cognitive interface design method such as Information Rich Display(IRD) is simply focused on existing information for user, EID method helps users' resource to be solved to higher ion task such as diagnostic and problem solving. Method: Using EID method based on Work Domain Analysis (WDA), it was analyzed and designed for Steam Generator(SG) Water Level control process in a digitalized Main Control Room of Nuclear Power Plant. Proposed EID example is evaluated through interviews by expert & operator. Results: The result of expert & operator showed that EID display might give an aid for operator's decision. Conclusion: The results can reduce critical accidental damage that occurred due to cognitive load and so critical human error. Application: This study may be impact on situation awareness study for digitalized interface design.
Let the operator A be self-adjoint with domain, Dom(A), dense in $(H)$ which is a separable Hilbert space with norm $\left\$\mid$ \cdot \right\$\mid$$ and inner product $<\cdot, \cdot>$.
In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.
불완전한 계획 영역 이론은 오류 영역(noisy domain)에서 하나의 상태에 상반된 연산자들이 적용되는 불일치성 문제를 야기할 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 상태를 기술하기 위해 다치 논리를 도입하여 제어지식으로서의 부정적 선행조건을 학습하는 새로운 방법을 제안한다. 기계에는 알려지지 않은 이러한 제어지식이 인간에게는 반대개념으로 잠재적으로 사용되고 있다. 이러한 잠재된 개념을 학습하기 위해 본 논문은 반대 연산자들로 구성된 사이클을 영역이론으로부터 기계적으로 생성하고, 이 연산자들에 대한 실험을 통해 반대 리터럴(literal)들을 추출한다. 학습된 규칙은 불일치성을 방지하면서 동시에 중복된 선행조건을 제거하여 연산자를 단순화시킬 수 있다.Abstract An incomplete planning domain theory can cause an inconsistency problem in a noisy domain, allowing two opposite operators to be applied to a state. To solve the problem, we present a novel method to learn a negative precondition as control knowledge by introducing a three-valued logic for state description. However, even though the control knowledge is unknown to a machine, it is implicitly known as opposite concept to a human. To learn the implicit concept, we mechanically generate a cycle composed of opposite operators from a domain theory and extract opposite literals through experimenting the operators. A learned rule can simplify the operator by removing a redundant precondition while preventing inconsistency.
For real parameters ${\alpha}$ and ${\beta}$ such that ${\alpha}$ < 1 < ${\beta}$, we denote by $\mathcal{P}({\alpha},{\beta})$ the class of analytic functions p, which satisfy p(0) = 1 and ${\alpha}$ < ${\Re}\{p(z)\}$ < ${\beta}$ in ${\mathbb{D}}$, where ${\mathbb{D}}$ denotes the open unit disk. Let ${\mathcal{A}}$ be the class of analytic functions in ${\mathbb{D}}$ such that f(0) = 0 = f'(0) - 1. For $f{\in}{\mathcal{A}}$, ${\mu}{\in}{\mathbb{C}}{\backslash}\{0\}$ and ${\nu}{\in}{\mathbb{C}}$, let $I_{{\mu},{\nu}:{\mathcal{A}}{\rightarrow}{\mathcal{A}}$ be an integral operator defined by $$I_{{\mu},{\nu}[f](z)}=\({\frac{{\mu}+{\nu}}{z^{\nu}}}{\int}^z_0f^{\mu}(t)t^{{\nu}-1}dt\)^{1/{\mu}}$$. In this paper, we find some sufficient conditions on functions to be in the class $\mathcal{P}({\alpha},{\beta})$. One of these results is applied to the integral operator $I_{{\mu},{\nu}}$ of two classes of starlike functions which are related to the class $\mathcal{P}({\alpha},{\beta})$.
In this paper, a real time diagnostic algorithm fur estimating the impact location by loose parts is proposed. It is composed of two modules such as the alarm discrimination module (ADM) and the impact-location estimation module(IEM). ADM decides whether the detected signal that triggers the alarm is the impact signal by loose parts or the noise signal. When the decision from ADM is concluded as the impact signal, the beginning time of burst-type signal, which the impact signal has usually such a form in time domain, provides the necessary data fur IEM. IEM by use of the arrival time method estimates the impact location of loose parts. The overall results of the estimated impact location are displayed on a computer monitor by the graphical mode and numerical data composed of the impact point, and thereby a plant operator can recognize easily the status of the impact event. This algorithm can perform the diagnosis process automatically and hence the operator's burden and the possible operator's error due to lack of expert knowledge of impact signals can be reduced remarkably. In order to validate the application of this method, the test experiment with a mock-up (flat board and reactor) system is performed. The experimental results show the efficiency of this algorithm even under high level noise and potential application to Loose Part Monitoring System (LPMS) for improving diagnosis capability in nuclear power plants.
In this paper, we present a robust watermarking technique based on a DCT-domain watermarking approach and an order statistic(OS) filter. The proposed technique inserts one watermark into each of four coefficients within a 2 ${\times}$ 2 block which is scanned on DCT coefficients in the zig-zag ordering from the medium frequency range. The detection algorithm uses an adaptive trimmed mean operator as a local estimator of the embedded watermark to obtain the desired robustness in the presence of additive Gaussian noise and JPEG compression attacks. The performance is analyzed through statistical analysis and numerical experiments. It is shown that the robustness properties against additive noise and JPEG compression attacks are more enhanced than the previous techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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