This paper deals with a method for finding the physical structure of dynamic systems which shows reasonable response to a given specifiation. The method uses only four basic models of bond graph prototypes which have been originally proposed by the authors as a general model for dynamic systems, and then makes its procedure highly physical in the sense that it can synthesize a dynamic system through the structural transformation directly on bond graph models without any mathematical manipulation. Also, it is shown that this method has further advantages in optimizing parameters for an existing system rather than developing design concepts for a new device, the latter being more suitable using the so-called analytical synthesis method introduced by Park and Redfield. One example serves to trace the outlines of the direct synthesis method proposed in this paper for dynamic systems in terms of bond graph prototypes.
최근 몇 년 동안 클라우드 컴퓨팅과 빅 데이터가 IT 분야의 화두가 되고 있다. 이러한 상황에서 중소기업(SMB)을 지원하기 위한 특별한 노력중의 일환으로 본 논문에서는 프라이빗 클라우드 인프라 기반의 하둡 클러스터 구축을 위한 기본 프로토타입 Ver. 01, 0.2, 그리고 0.5를 설계 및 프로토타입의 일부분을 구현하였다. 그리고 ASA Dataset을 이용하여 기본 프로토타입의 성능을 검증하였다.
This paper presents an attempt to find the physical structure of dynamic systems which achieves the behavior of a given system function. The scheme pursued by the paper would be regarded as synthesizing dynamic systems, and a method to synthesize them analytically is proposed by means of bond graph prototypes. The method adopts several conceptsused to synthesize networks in the electrical field, but yet deconstrates its own strengths such as the freedom from assigning causality and determining junction types. Also, itis shown that this method has further advantages in reticulating a given specification into feedforward and feedback components relative to network synthesis and the method is examined though an example to trace the outline of the analytical synthesis of dynamic systems using bond graph prototypes.
In this article, a simple and robust multi-objective assessment method to control design angles and node positions connected among steel outrigger truss members is proposed to approve both structural safety and economical cost. For given outrigger member layouts, the present method utilizes general-purpose prototypes of outrigger members, having resistance to withstand lateral load effects directly applied to tall buildings, which conform to variable connecting node and design space deposition. Outrigger layouts are set into several initial design conditions of height to width of an arbitrary given design space, i.e., variable design space. And then they are assessed in terms of a proposed multi-objective function optimizing both minimal total displacement and material quantity subjected to design impact factor indicating the importance of objectives. To evaluate the proposed multi-objective function, an analysis model uses a modified Maxwell-Mohr method, and an optimization model is defined by a ground structure assuming arbitrary discrete straight members. It provides a new robust assessment model from a local design point of view, as it may produce specific optimal prototypes of outrigger layouts corresponding to arbitrary height and width ratio of design space. Numerical examples verify the validity and robustness of the present assessment method for controlling prototypes of outrigger truss members considering a multi-objective optimization achieving structural safety and material cost.
The automated ECG diagnostic systems that are odd in hospitals have low performance of P-wave detection when faced with some diseases such as conduction block. So, the purpose of this study was the improvement of detection performance in conduction block which is low in P-wave detection. The first procedure was removal of baseline drift by subtracting the median filtered signal of 0.4 second length from the original signal. Then the algorithm detected R peak and T end point and cancelled the QRS-T complex to get'p prototypes'. Next step was magnification of P prototypes with dispersion and detection of'p candidates'in the magnified signal, and then extraction of contextual information concerned with P-waves. For the last procedure, the CIR was applied to P candidates to confirm P-waves. The rule base consisted of three rules that discriminate and confirm P-waves. This algorithm was evaluated using 500 patient's raw data P-wave detection perFormance was in- creased 6.8% compared with the QRS-T complex cancellation method without application of the rule base.
학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클래스들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클래스들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클래스의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.
In this study, we introduce a prototype-based classifier with feature selection that dwells upon the usage of a biologically inspired optimization technique of Particle Swarm Optimization (PSO). The design comprises two main phases. In the first phase, PSO selects P % of patterns to be treated as prototypes of c classes. During the second phase, the PSO is instrumental in the formation of a core set of features that constitute a collection of the most meaningful and highly discriminative coordinates of the original feature space. The proposed scheme of feature selection is developed in the wrapper mode with the performance evaluated with the aid of the nearest prototype classifier. The study offers a complete algorithmic framework and demonstrates the effectiveness (quality of solution) and efficiency (computing cost) of the approach when applied to a collection of selected data sets. We also include a comparative study which involves the usage of genetic algorithms (GAs). Numerical experiments show that a suitable selection of prototypes and a substantial reduction of the feature space could be accomplished and the classifier formed in this manner becomes characterized by low classification error. In addition, the advantage of the PSO is quantified in detail by running a number of experiments using Machine Learning datasets.
Entrepreneurship development has increasingly become a global solution to address the problem of rising unemployment. Science, Technology and Innovation (STI) have become important tools in improving the economic performance and social well-being of nations. When universities and industry work together to push the boundaries of knowledge, they become a powerful engine for innovation and economic growth. This paper is based on focus group interviews and discussions conducted with key players involved in the HIT-Sandown-UNDP Business Incubation Programme in Harare Zimbabwe. The business incubation project sought to support young Zimbabweans to transform their technical prototypes into commercially and socially viable ventures. As a result, a total of 10 prototypes were refined and investor ready business plans were developed for capital sourcing purposes. It was only through the coming together of the partners that real transformation of the lives of the participants was achieved through learning valuable business skills, coaching and mentoring. University-industry partnerships are a useful vehicle of setting up sustainable business incubation centres.
Modeling and analysis of dynamic systems generally demand their resutls to be interpreted each other with a physical sense. It sometimes requires that there should exist a unified tool in the treatment of dynamic systems which can be applied to both their modeling and analysis equally. This paper shows how models just after the progress of modeling via bond graph standards are converted to ones which are appropriate for analyzing a dynamic system in the frequency domain. Four bond graph prototypes are introduced to obtain frequency properties of dynamic systems such as zero stability, relative order, zero and pole dynamics, etc. directly from bond graphs, and the method are proposed which reduces nearly all models of bond graph standards to one of the prototypes without any change of physical similarity. This procedure as a tool for the structural reduction of bond graphs and finding frequency properties of a dynamic system is further investigated to survey its effectiveness through an example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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