A Teaching and Operating Expert System (TOES) was designed in order to perform a task effectively which is inaccessible to man. Once an error occurs in the middle of the task operation, the automatic mode is converted into a manual mode. After recovering the error by the manual mode, the manual mode should be converted into the automatic mode. It was necessary to improve the manual mode in order to increase the availability of a man-robot system, a part of the human interface technique. Therefore, the Error Recovery Expert System must be constructed and developed.
The proposed RPSS(Reference Picture Segment Selection) mode is the RPS mode in picture segment of the ISD mode. The RPS mode has the weakness that it has to change the whole reference picture even if transmission error occurs only in the small part of picture. If the RPS mode is applied only to an error-occurred part and a conventional coding scheme is applied to an error-free part, the higher coding efficiency can be obtained. Simulation results show that there is the optimal number of segment which provides that best performance with given environment such as the BER(Bit Error Rate) of wireless channels, the characteristics of imput sequence, what kind of RPSS mode is used, etc. To apply the channel-adoptive RPSS mode later, the scheme which can change the number of segment without INTRA refresh and spatial error propagation is proposed in this paper.
If an error occurs in the automatic mode when the advanced teleoperator system performs a task in hostile environment then the automatic mode changes into the manual mode. The operation by the control program and the operation by a human recover the error in the manual mode. The system resumes the automatic mode and continues the given task. It is necessary to improve the manual mode in order to make the best use of a man-robot system, as a part of the human interface technique. Therefore, the error recovery task is performed by combining the operation by the control program representing autonomy of a robot and the operation by a human representing versatility of a human operator effectively in the view point of human factors engineering. The geometric inverse kinematics is used for the calculation of the robot joint values in the operation by the control program. The singularity operation error and the parameter operation error often occur in this procedure. These two operation errors increase the movement time of the robot and the coordinate reading time, during the error recovery task. A singularity algorithm, parameter algorithm and fuzzy control are studied so as to remove the disadvantages of geometric inverse kinematics. And the geometric straight line motion is studied so as to improve the disadvantages of the operation by a human.
In this paper, we propose a new concept for error estimation in finite element solutions, which we call mode-based error estimation. The proposed error estimation predicts a posteriori error calculated by the difference between the direct finite element (FE) approximation and the recovered FE approximation. The mode-based FE formulation for the recently developed self-updated finite element is employed to calculate the recovered solution. The formulation is constructed by searching for optimal bending directions for each element, and deep learning is adopted to help find the optimal bending directions. Through various numerical examples using four-node quadrilateral finite elements, we demonstrate the improved predictive capability of the proposed error estimator compared with other competitive methods.
This paper presents a robust optimal design method for a periodic structure type of MEMS resonator that is vulnerable to mode localization. The robust configuration of such a MEMS resonator to fabrication error is implemented by changing the regularity of periodic structure. For the mathematical convenience, the MEMS resonator is first modeled as a multi pendulum system. The index representing the measure of mode variation is then introduced using the perturbation method and the concept of modal assurance criterion. Finally, the optimal intentional mistuning, minimizing the expectation of the irregularity measure for each substructure, is determined for the normal distributed fabrication error and its robustness in the design of MEMS resonator to the fabrication error is demonstrated with numerical examples.
This paper presents a robust optimal design method for a periodic structure type of MEMS resonator that is vulnerable to mode localization. The robust configuration of such a MEMS resonator to fabrication error is implemented by changing the regularity of periodic structure For the mathematical convenience, the MEMS resonator is first modeled as a multi-pendulum system. The index representing the measure of mode variation is then introduced using the perturbation method and the concept of modal assurance criterion. Finally, the optimal intentional mistuning, minimizing the expectation of the irregularity measure for each substructure, is determined for the normal distributed fabrication error and its robustness in the design of MEMS resonator to the fabrication error is demonstrated with numerical examples.
원자력발전소에서 Common Mode Failures (CMFs)가 상당한 관심을 모으고 있다. 이 논문에서는 중복 시스템의 비가용도(Unavailability)에 있어서의 전체 CMFs를 잠재적 CMFs(Potential CMFs)와 의존성 인간 실수에 의한 CMFs (CMFs of dependent human error)로 나누어 이론적으로 고찰하였다. 결론적으로, 인간 실수의 의존성이 높아질수록 전체 CMFs는 의존성 인간실수에 의해서 주로 영향을 받는다고 할 수 있다. 역으로, 인간 실수의 의존성이 낮아질수록, 전체 시스템의 비가용도는 기계적 고장이나 의존성 인간실수보다 잠재적 CMFs에 의해 지배된다고 할 수 있다. 그리고, 중복 시스템의 비가용도에 있어서 전체 CMFs가 기계적 고장보다 주된 요소임도 알 수 있었다.
In this paper the new neural network and sliding mode suspension controller is proposed. That neural network is error self-recurrent neural network. For fast on-line learning, this paper use recursive least squares method. A new neural networks converges considerably faster than the backpropagation algorithm and has advantages of being less affected by the poor initial weights and learning rate. The controller for suspension systems is designed according to sliding mode technique based on new proposed neural network.
As a means of human interface, this study designs Developed-ERES/WCS with voice recognition capability and fuzzy set theory. In the advanced teleoperator system, when an error occurs on the automatic mode, the error is recovered after the automatic mode is changed into the manual mode intervened by a human. The purpose of this study is to reduce human work load and to shorten error recovery time during error recovery.
이 연구의 목적은 경피적 혈관내 풍선 확장술이나 스텐트 삽입술에서 Balloon이나 Stent의 직경 및 길이를 예측 할 때 사용되는 정량적인 평가 도구인 Calibration Mode중 Catheter Calibration Mode, Auto Calibration Mode 그리고 Segment Calibration Mode에서의 오차율에 대해 알아보고자 하였다. Calibration의 정량적인 평가를 위해 정교하게 제작된 직경 × 길이(2 mm × 80 mm) Copper Wire와 5, 10, 15, 30, 40 mm의 Metal Ball을 이용하여 실험하였고, 아크릴 팬텀은 25 mm, 50 mm, 75mm, 100 mm, 125 mm, 150mm, 175 mm, 200 mm로 하여 각각의 높이에서 혈관조영 촬영장치로 Subtraction 영상을 획득하여 장비 회사에서 제공하는 소프트웨어인 Stenosis Analysis Tools을 이용하여 측정하였다. Catheter Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 Copper Wire를 각각의 아크릴 팬텀위에 올려놓고 촬영하였으며, Copper Wire 직경 2 mm를 Catheter의 직경으로 Setting하였고, 길이 8 mm Copper Wire의 길이를 Multi-segments로 측정하여 분석한 결과 1.13 ~ 5.63%의 오차율이 나타났다. Auto Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 각각의 아크릴 팬텀을 높이에서 아크릴 높이에 대한 수치를 입력하고, 8 mm Copper Wire의 길이를 Multi-segments 측정하여 분석한 결과 0 ~ 0.26%의 오차율이 나타났다. Segment Calibration Mode에서의 오차율을 평가하기 위한 방법으로 테이블 바닥에 있는 각각의 Metal Ball을 각각 Calibration하고, 각각의 아크릴 팬텀 위에 올려 있는 8 mm Copper Wire의 길이를 측정하여 아크릴 팬텀 높이 변화에 대한 8 mm Copper Wire 길이를 Mutli-segments 측정하여 분석한 결과 1.05 ~ 19.04%의 오차율이 나타났다. 그리고 Auto Calibration Mode에서 OID 변화에 대한 실험은 아크릴 팬텀의 높이는 100mm로 고정하고 OID만 450 mm ~ 600 mm로 변화를 하였을때 오차율은 0.13 ~ 0.38%로 나타났다. 결론적으로 소프트웨어에서 제공하는 정량적인 혈관의 치수평가를 하기 위한 이들 Calibration Mode 중 Auto Calibration Mode에서 높이 값을 입력하는 것이 오차율이 가장 적은 Calibration 방법임을 확인하였으며, Metal ball이나 기타 다른 물체를 이용하여 Calibration을 하기 위해서는 시술부위와 동등한 높이에 놓고 Calibration을 하는 방법이 오차율을 가장 줄일 수 있는 방법으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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