Different phenological patterns of leaf and fruit fall among native and non-native riparian species provide a spatially and temporally heterogeneous series of alternative food resources for detritivores. Relatively little is known about qualitative differences among these different riparian species. Rates of litter inputs, decomposition, and retention for different sources of riparian litter require long-term documentation. Species of freshwater shrimps, crabs. insects. and gastropods are known to consume a wide range of litter inputs but how these dynamic food webs function under changing climatic and land-use conditions is unknown, especially in tropical streams. On-going studies in the Luquillo Experimental Forest. Puerto Rico provide an example of how inputs of fronds and fruits from palms (Prestoea montana) serve as important foods and microhabitat for species of freshwater crabs and shrimp. Native riparian species such as Prestoea montana are commonly distributed in the Luquillo Mountains especially along steep slopes and stream banks. After tropical storms with high winds, the large fronds from these native riparian trees provide important inputs of leaf litter to the stream food web. In some streams, the input of ripe fruit from non-native trees such as Java plum (Syzigium jambos) also provides a major source of detrital food resources, especially during periods when fruit fall from native species of palms may be limited.
In the field of control technology, too, it is about time that the students should free themseleves from the paradigm of Newtonian mechanics. Otherwise, they might fail to grasp the essence of control. Now, let us consider the essence of control. Control consists of manipulating a particular object, matter, energy of environment on the basis of certain medium information. (measurement data, force, etc.) So, we shall look into the methods of manipulation. Here, we consider natural control, constraining control, and hybrid control as basic methods of manipulation. In this paper, we would like to put forward the daring proposal that it's called a Holon-type hybrid control system. It is intended to control a plat with complicated or unknown characteristics where a conventional control theory is not easy to apply. A prototype system has been developed and applied to a real plant. The control system is a multi-layer system. Each layer includes different control input. The important features of the system are as follows: 1) Each layer behaves autonomously and also cooperates with each other to optimize the whole plant. 2) The controller optimizes a plant without mathematical models when these models are not easy to obtain.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.5
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pp.747-755
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1995
When codebooks designed by a clustering algorithm using training sets, a time-averaged distortion, which is called the inside-training-set- distortion (ITSD), is usually calculated in each iteration of the algorithm, since the input probability function is unknown in general. The algorithm stops if the ITSD no more significantly decreases. Then, in order to test the trained codebook, the outside-training-set-distortion (OTSD) is to be calculated by a time-averaged approximation using the test set. Hence codebooks that yield small values of the OTSD are regarded as good codebooks. In other words, the calculation of the OTSD is a criterion to testing a trained codebook. But, such an argument is not always true if some conditions are not satisfied. Moreover, in order to obtain an approximation of the OTSD using the test set, it is known that a large test set is requared in general. But, large test set causes heavy calculation com0plexity. In this paper, from the analyses in [16], it has been revealed that the enough size of the test set is only the same as that of the codebook when codebook size is large. Then a simple method to testing trained codebooks is addressed. Experimental results on synthetic data and real images supporting the analysis are also provided and discussed.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.38
no.6
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pp.28-36
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2001
A robust adaptive sliding mode robot control algorithm is derived, which consists of a feed-forward compensation part and discontinuous control part. The unknown parameters is categorized into two groups, with group containing the parameters estimated on-line, and group containing the parameters not estimated on-line. Then a sliding control term is incorporated into the torque input in order to account for the effects of uncertainties on the parameters not estimated on-line and of disturbances. Moreover, the algorithm is computationally simple, due to an effective exploitation of the structure of manipulator dynamics. It is shown that, despite the existence of the parameter uncertainty and external disturbances, the controller is globally asymptotically stable and guarantees zero tracking errors.
This paper deals with the application of a Generalized Predictive Control (CPC) to a Pressurized Water Reactor (P.W.R) Nuclear Power Plant. Generalized Predictive Control is a sort of Explicit Self-Tuning Control. Current self-tuning algorithms lack robustness to prior choices of either dead-time (input time delay of a plant) or model order. GPC is shown by simulation studies to be superior to accepted self-tuning techniques such as minimum variance and pole-placement from the viewpoint that it is robust to prior choices of dead-time or model order. In this paper a GPC controller is designed to control the P.W.R. nuclear power rlant with varying dead-time and through the designing procedure the designer is free from the constraint of knowing the exact dead-time. The controller is constructed based on the 2nd order linear model approximated in the vicinity of operating point. To ensure that this low-order model describes the complex real dynamics well enough for control purposes, model parameters are updated on-line with a Recursive Least Squares algorithm. Simulation results are successful and show the possibilities of the GPC control application to actual plants with varying or unknown dead-time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.1
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pp.34-39
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2015
In this paper, a finite impulse response (FIR) filter is proposed for discrete-time nonlinear systems. The proposed filter is designed by combining the estimate of the perturbation state and nominal state. The perturbation state is estimated by adapting the optimal time-varying FIR filter for the linearized perturbation model and the nominal state is directly obtained from the nonlinear nominal trajectory model. Since the FIR structured estimators use the finite horizon information on the most recent time interval, the proposed extended FIR filter satisfies the bounded input/bounded output (BIBO) stability, which can't be obtained from infinite impulse response (IIR) estimators. Thus, it can be expected that the proposed extended FIR filter is more robust than IIR structured estimators such as an extended Kalman filter for the round-of errors and the uncertainties from unknown initial states and uncertain system model parameters. The simulation results show that the proposed filter has better performance than the extended Kalman filter (EKF) in both robustness and fast convergency.
The Logic Built In Self Test (LBIST) technique is substantially applied in chip design in most many semiconductor company in despite of unavoidable overhead like an increase in dimension and time delay occurred as it used. Currently common LBIST software uses the MISR (Multiple Input Shift Register) However, it has many considerations like defining the X-value (Unknown Value), length and number of Scan Chain, Scan Chain and so on for analysis of result occurred in the process. So, to solve these problems, common LBIST software provides the solution method automated. Nevertheless, these problems haven't been solved automatically by Tri-state Bus in logic circuit yet. This paper studies the algorithm that it also suggest algorithm that reduce additional circuits and time delay as matching of pattern about 2-type circuits which are CUT(circuit Under Test) and additional circuits so that the designer can detect the wrong location in CUT: Circuit Under Test.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.3
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pp.169-180
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2013
The modification of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) with Gaussian weights (CFCM_GW) is accomplished for blind equalization of channels in this paper. The proposed CFCM_GW can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal desired states of an unknown channel in a direct manner, which is not dependent on the type of channel structure. In the search procedure of CFCM_GW, the Bayesian likelihood fitness function, the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint are exploited. Especially, in contrast to the common Euclidean distance in conventional Fuzzy C-Means(FCM), the Gaussian weighted partition matrix and the conditional constraint in the proposed CFCM_GW make it more robust to the heavy noise communication environment. The selected channel states by CFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even when the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted. These given channel states are utilized as the input of the Bayesian equalizer to reconstruct transmitted symbols. The simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to those of the existing conventional FCM based approaches in terms of accuracy and speed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.7
no.3
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pp.21-33
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1997
In this paper, a method of self-organizing for fuzzy logic controller(FLC) through learning of the proper direction of coritrol is proposed. In case of designing a self-organizing FLC for unknown dynamic plants based on the gradient descent method, it is difficult to identify the desirable direction of the change of control inpul. in which the error would be decreased. To resolve this problem, we propose a method as fo1lows:at first, assign representative values for the direction of change of error with respect to control input to each partitioned region of the states, and then, learn the fuzzy control rules using the reinforced representative values through iterative trials. 'The proposed self-organizing FLC has simple structure and it is easy to design. The validity of the proposed method is proved by the computer simulation for an inverted pendulum system.
Kim, Je-Chul;Huh, Seok-Min;Lee, Dong-Hui;Lee, Young-Soo
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.14
no.4
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pp.38-47
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2006
This study analyzes the expense structure of the air transport industry, based on the cost and income data of 18 major airlines, estimates the economic effectiveness of scale and conducts comparative analysis. As for the method of analysis, Translog cost function and the Fourier flexible function were used. The result showed that big companies had the economy of scale based on the Translog cost function, while the Fourier flexible function led to a estimation that expanding the input is not recommended, for the expansion of scale entails the poor economy of scale. It can be presumed that the economy of scale was estimated according to the U shape of the Translog cost function in the given data. On the other hand, the Fourier flexible cost function approaches the unknown function, as it is a Fourier series, and correctly infers the economy of scale based on the analyzed data. As for the flag carrier's economy of scale, it was inferred that the economy of scale existed by any of two functions. Therefore, the conclusion was that further expanding the scale will not cause any problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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