협업 워크플로우 관점에서 비즈니스 프로세스는 기업 내외의 애플리케이션들과 인적 자원들과의 유기적인 결합을 통하여 협업 프로세스를 신속하고 유연하게 수행할 수 있도록 지원하여야 한다. 현재기업 업무에 대한 시스템 의존도가 높아지고는 있지만, 인간은 여전히 핵심적인 역할을 차지한다. 즉 워크플로우 모델링에는 이러한 인간의 역할이 강조되어야 하며 인간 의사결정 과정 자체를 분석하여 인적오류를 제어할 수 있는 구조가 반드시 필요하다. 또한 액티비티간의 협업을 통하여 빠르고 효율적인 커뮤니케이션이 구축되어 궁극적으로는 액티비티들이 목표 프로세스에 연류되어 결과물에 대한 품질이 향상되도록 하여야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 워크플로우에서 발생할 수 있는 인적오류를 제어하기 위해 GEMS(Generic Error Modeling System) 모델을 적용한다. 또한 하이브리드 기반의 모델링 방법을 통한 인적오류 제어 방법을 제시한다. 아울러 이러한 기반에서 협업 워크플로우를 모델링할 수 있는 도구를 설계하고 구현한다. 이와 같은 모델링 방법을 사용하면 인간 자체의 특성을 고려함으로써 인적오류를 제어할 수 있는 워크플로우 모델링이 될 수 있도록 지원할 수 있다.
지상에서 위성의 상태를 파악하기 위해 텔레메트리, 위성 이벤트, 위성 오류 정보를 활용할 수 있다. 텔레메트리는 단순히 파라미터의 값을 나타내는 반면 이벤트 및 오류 정보는 특정 동작 및 상태를 명시적으로 나타낸다. 특히 이벤트는 지상 명령 수행 정보도 저장하므로 상태의 기록 뿐아니라 특정 조치의 내용도 포함한다. 기존에는 이러한 정보들을 지상에서 운영자가 취합 하여 위성의 상태 확인에만 수동적으로 사용 하였다. 그러나 최근 개발되는 위성의 수가 늘어나면서 지상에서 확인해야 할 정보의 양이 급격히 증가함에 따라 운영의 부담이 증가하고 있다. 또한 위성에 문제 발생 시 신속한 조치가 중요한데 운영자가 개발자에게 문제 보고 및 조치를 취하는 과정에서 시간 지연이 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 위성에서 연속적으로 발생하는 이벤트 시퀀스를 내용에 따라 구분하여 수집, 저장하여 특정 이벤트 발생 시 지상에서 취해야 할 동작을 추천 혹은 자동 수행하는 위성 운영 지원 시스템을 제안한다. 이는 이벤트 정보를 능동적으로 활용하는 시스템으로 지상과의 교신 시간이 제한적인 저궤도위성의 오류 자동 복구 절차에도 활용할 수 있다.
최근 임베디드 시스템에서 사용되는 데이터의 크기가 증가함에 따라, 대용량의 데이터를 안전하게 수신하기 위한 ECC (Error Correction Code) 복호화 연산의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 임베디드 시스템에서 해밍 코드를 사용하여 ECC 복호화를 할 때, 신드롬 벡터를 계산하는 연산의 수행을 가속할 방법을 제안한다. 제안하는 가속화 방법은, 복호화 연산의 행렬-벡터 곱셈이 희소 행렬을 나타내는 자료 구조 중 하나인 CSR (Compressed Sparse Row) 형식을 사용하고, GPU의 CUDA 커널에서 병렬적으로 수행되도록 한다. 본 논문에서는 GPU가 내장된 실제 임베디드 보드를 사용하여 제안하는 방법을 검증하였고, 결과는 GPU 기반으로 가속된 ECC 복호화 연산이 CPU만을 사용한 경우에 비하여 수행 시간이 감소하는 것을 보여준다.
현대사회에서 가장 중요한 에너지원 중 하나인 전력 에너지는 적절한 수요 공급 조절이 매우 중요하다. 하지만 수요 예측을 위해 필요한 전력데이터는 전력 사용자의 행위에 대한 정보가 포함 될 수 있어, 이를 분석할 경우 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 전력 사용 정보에 회귀 분석을 적용하여 사용자의 향후 전력 사용량을 예측하되, Intel SGX가 제공하는 안전한 실행 환경 상에서 이를 수행함으로써 사용자의 전력 사용 정보를 안전하게 보호하는 방법을 제안한다. 다양한 차수의 회귀 관계식에 대한 실험을 수행하여 오차를 최소로 하는 회귀 관계식을 선정하였으며, 제안하는 방법을 이용하면 프라이버시 보호 기능을 제공하는 기존의 전력 수요 예측 방법보다 낮은 평균오차율을 보임을 확인하였다.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.823-830
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2022
The risk of project execution increases due to the enlargement and complexity of Engineering, Procurement, and Construction (EPC) plant projects. In the fourth industrial revolution era, there is an increasing need to utilize a large amount of data generated during project execution. The design is a key element for the success of the EPC plant project. Although the design cost is about 5% of the total EPC project cost, it is a critical process that affects the entire subsequent process, such as construction, installation, and operation & maintenance (O&M). This study aims to develop a system using machine-learning (ML) techniques to predict risks and support decision-making based on big data generated in an EPC project's design and construction stages. As a result, three main modules were developed: (M1) the design cost estimation module, (M2) the design error check module, and (M3) the change order forecasting module. M1 estimated design cost based on project data such as contract amount, construction period, total design cost, and man-hour (M/H). M2 and M3 are applications for predicting the severity of schedule delay and cost over-run due to design errors and change orders through unstructured text data extracted from engineering documents. A validation test was performed through a case study to verify the model applied to each module. It is expected to improve the risk response capability of EPC contractors in the design and construction stage through this study.
This paper is concerned with forecasting the existing number of errors in the computer software and optimizing the stopping time of the software test based upon the forecasted number of errors. The most commonly used models have assessed software reliability under the assumption that the software failure late is proportional to the current fault content of the software but invariant to time since software faults are independents of others and equally likely to cause a failure during testing. In practice, it has been observed that in many situations, the failure rate decrease. Hence, this paper proposes a mathematical model to describe testing situations where the failure rate of software limearly decreases proportional to testing time. The least square method is used to estimate parameters of the mathematical model. A cost model to optimize the software testing time is also proposed. In this cost mode two cost factors are considered. The first cost is to test execution cost directly proportional to test time and the second cost is the failure cost incurred after delivery of the software to user. The failure cost is assumed to be proportional to the number of errors remained in the software at the test stopping time. The optimal stopping time is determined to minimize the total cost, which is the sum of test execution cast and the failure cost. A numerical example is solved to illustrate the proposed procedure.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권3호
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pp.223-231
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2006
In high-speed fuzzy control systems applied to intelligent systems such as robot control, one of the most important problems is the improvement of the execution speed of the fuzzy inference. In particular, it is more important to have high-speed operations in the consequent part and the defuzzification stage. To improve the speedup of fuzzy controllers for intelligent systems, this paper presents an integer line mapping algorithm to convert [0, 1] real values of the fuzzy membership functions in the consequent part to a $400{\times}30$ grid of integer values. In addition, this paper presents a method of eliminating the unnecessary operations of the zero items in the defuzzification stage. With this representation, a center of gravity method can be implemented with only integer additions and one integer division. The proposed system is analyzed in the air conditioner control system for execution speed and COG, and applied to the truck backer-upper control system. The proposed system shows a significant increase in speed as compared with conventional methods with minimal error; simulations indicate a speedup of an order of magnitude. This system can be applied to real-time high-speed intelligent systems such as robot arm control.
This paper presents a neural network approach, which was named PRONET, to 3D object recognition and pose calculation. 3D objects are represented using a set of centroidal profile patterns that describe the boundary of the 2D views taken from evenly distributed view points. PRONET consists of the training stage and the execution stage. In the training stage, a three-layer feed-forward neural network is trained with the centroidal profile patterns using an error back-propagation method. In the execution stage, by matching a centroidal profile pattern of the given image with the best fitting centroidal profile pattern using the neural network, the identity and approximate orientation of the real object, such as a workpiece in arbitrary pose, are obtained. In the matching procedure, line-to-line correspondence between image features and 3D CAD features are also obtained. An iterative model posing method then calculates the more exact pose of the object based on initial orientation and correspondence.
기존의 터널 측량 방법은 관측시간이 많이 소요되고, 이로 인한 공사비 증가 및 공사기간 지연 등의 문제점을 가지고 있기 때문에 터널측량에서의 오차요인과 시간 및 경비절감 문제 등을 해결할 수 있는 측량시스템을 개발하여 효율성 증대를 위한 측량방법을 제안하였다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 측량 장비와 Note book 컴퓨터를 연결하여 현장에서 실시간으로 터널측량과 동시에 위치 및 오차들을 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 터널측량시스템을 개발함으로서 터널 측량시 오차발생과 터널 굴착시의 미굴 및 여굴의 가능성을 최소화하여 시공품질의 향상과 원가 절감 및 공기 단축 등의 효과를 가져 올 수 있도록 하였다.
The shortest-path searching algorithm must not only find a global solution to the destination, but also solve a turn penalty problem (TPP) in an urban road transportation network (URTN). Although the Dijkstra algorithm (DA) as a representative node-based algorithm secures a global solution to the shortest path search (SPS) in the URTN by visiting all the possible paths to the destination, the DA does not solve the TPP and the slow execution speed problem (SEP) because it must search for the temporary minimum cost node. Potts and Oliver solved the TPP by modifying the visiting unit from a node to the link type of a tree-building algorithm like the DA. The Multi Tree Building Algorithm (MTBA), classified as a representative Link Based Algorithm (LBA), does not extricate the SEP because the MTBA must search many of the origin and destination links as well as the candidate links in order to find the SPS. In this paper, we propose a new Link-Based Single Tree Building Algorithm in order to reduce the SEP of the MTBA by applying the breaking rule to the LBA and also prove its usefulness by comparing the proposed with other algorithms such as the node-based DA and the link-based MTBA for the error rates and execution speeds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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