To handle the high level radioactive materials such a spent fuel, the master-slave manipulaters (MSM) are wide1y used as a remote handling device in nuclear facilities such as the hot cell with sealed and shielded space. In this paper, the Digital Mockup which simulates the remote operation of the Advanced Conditioning Process(ACP) is developed. Also, the workspace and the motion of the slave manipulator, as well as, the remote operation task should be analyzed. The process equipment of ACP and Maintenance/Handling Device are drawn in 3D CAD model using IGRIP. Modeling device of manipulator is assigned with various mobile attributes such as a relative position, kinematics constraints, and a range of mobility. The 3D graphic simulator using the extermal input device of spare ball displays the movement of manipulator. To connect the exterral input device to the graphic simulator, the interface program of external input device with 6 DOF is deigned using the Low Level Tele-operation Interface(LLTI). The experimental result show that the developed simulation system gives much-improved human interface characteristics and shows satisfactory reponse characteristics in terms of synchronization speed. This should be useful for the development of work`s education system in the environment.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.50
no.1
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pp.533-553
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2016
FRBR family models, which is published from 1998 to 2010, will be restructured in 2016 and the new name of the model is "FRBR Library Reference Model (LRM)." FRBR LRM is a consolidated model based on the legacy FRBR family of conceptual models - FRBR, FRAD, FRSAD and the two ontological models - FRBRCore and FaBio, as well as FRBRoo, the cooperated model with museum field. In this study, therefore, FRBR LRM is analyzed in respect to background information, characteristics of the model, such as user tasks, entities, attributes, and relationships. Experimental adaptation to $prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ for the LRM's entities and relationships is also conducted. Through this test, the differences between the original models and the consolidated model was reviewed and the applicability of the FRBR LRM model to the semantic web is also discussed. From now on, we have to select and modify among the various FRBR related models to meet our information needs. It will be difficult to find only one Implementation Methodology for every information needs.
As the XML data has been widely used in the Internet, it is necessary to store and retrieve the XML data by using DBMSs. However, relational DBMSs suffer from the model difference between graph structure of the XML data and table forms in relational databases. We propose an ORDBMS-based DTD-dependent XML data management system Xing. Xing stores XML data in a DTD-dependent form in an object database. Since the object database schema has a graph structure and supports multi-valued attributes, mapping from an XML data model and queries into an object data model and OQLs is a simple problem. For rapid storing of large quantities of the XML data, we use SAX parser with customized Xing-tree which requires a small memory space compared with the DOM-tree. Xing also returns the query result in an XML document form. We have implemented the Xing system on top of UniSQL object-relational DBMS for the validity checking and performance comparison. For XML genome data from GenBank, and experimental evaluation shows that Xing can provide significant performance improvement (maximum 10 times) compared with the relational approach.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.11
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pp.499-508
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2015
High utility itemset(HUI) mining refers to the discovery of itemsets with high utilities which are not less than a user-specified minimum utility threshold, by considering both the quantities and weight factors of items in a transaction database. Recently the utility-list based HUI mining algorithms have been proposed to avoid numerous candidate itemsets and the algorithms need the costly join operations. In this paper, we propose a new HUI mining algorithm, using the utility-list with additional attributes of transaction utility and common utility of itemsets. The new algorithm decreases the number of join operations and efficiently prunes the search space. Experimental results on both synthetic and real datasets show that the proposed algorithm outperforms other recent algorithms in runtime, especially when datasets are dense or contain many long transactions.
Handling fuzzy query in voice search on smartphones is one of the most difficult problems. It is mainly derived from the complexity and the degree of freedom of natural language. To reduce the complexity and the degree of freedom of fuzzy query in voice search on smartphones, attribute-driven approach for fuzzy query is proposed. In addition, a new page ranking algorithm based on the values of attributes for handling fuzzy query is proposed. It provides a smartphone user with location-based personalized page ranking based on user's search intentions. It is a further step toward location-based personalized web search for smartphone users. In this paper, we design a prototype model for handling fuzzy query in voice search on smartphones and show the experimental results of the proposed approach compared to existing smartphones.
Recently, 'Emotion' has attracted public attention socially and continuously in the fields such as construction, environment, design and products. Also, phenomenological concept of space through the physique in the viewpoint of the human-oriented aspect, namely, body, has been managed as a planned measure suitable for a new era and space. In this study, the author examined and analyzed the verbs and emotional vocabulary about the human body's behavior. The phenomenological space conception through body, i.e, flesh in this human centered point of view is being treated as the suitable planning measure on the new era and space. Though the epochal issue for Emotion is being attempted in many ways in various field such as product and marketing, the approach through the relationship between human and space. Therefore, we would like to see how the Emotion related to the movement that occurs in the space by analyzing the human body movement which is the subject of experiencing the space experimentally and research the characteristic of Emotion and space movement. SPSS 12.0 was used for the analysis to perform the analysis of basic statistics and Factor Analysis, and then to analyze the characteristic and emotional attribute for the experimental analysis. Comparing the activity for the 2 groups' behavior through the analyzed result with the test, active behavior was found to be higher than inactive behavior in the emotional value, and their bodies' motion showed averagely positive value in the emotional aspect; their bodies' motion was presented differently according to the attributes and amount of the people who would experience a specific space. However, the author found that affirmative and active behavior showed emotional aspect more than inactive behavior.
In this paper, we propose a hand image segmentation method using the dynamic threshold values on input images with various lighting and background attributes. First, a moving hand silhouette is extracted using the camera input difference images, Next, based on the R,G,B histogram analysis of the extracted hand silhouette area, the threshold interval for each R, G, and B is calculated on run-time. Finally, the hand area is segmented using the thresholding and then a morphology operation, a connected component analysis and a flood-fill operation are performed for the noise removal. Experimental results on various input images showed that our hand segmentation method provides high level of accuracy and relatively fast stable results without the need of the fixed threshold values. Proposed methods can be used in the user interface of mixed reality applications.
Purpose - Present study aimed at investigating the factors that may affect consumers' decision confidence and decision comfort inducing choice commitment taken place at the stage of post-decision/pre-outcome. This study explored whether there are positive effects of dominance and instrumentality of chosen product on the decision confidence, and also identified whether there are positive effects of choice easiness and goal achievement-related affect felt at the chosen product on the decision comfort. Research design, data, and methodology - Portable digital camera as experimental product was used. 260 data were collected from college students. Four were removed from the analyses because they did not complete the questionnaire. Eighteen were removed because they indicated not experiencing the camera in the past. 238 data were used at the analyses to verify hypotheses by structural equation model in AMOS 21.0. Results - First, both of the consumers' decision confidence and decision comfort positively affected choice commitment. Second, the dominance as well as the instrumentality had positive impact upon the decision confidence. Third, the choice easiness and goal achievement-related affect felt at the chosen product had positive impact on the decision comfort. In sum, present study identified the mediation roles of the decision confidence in the effects of both dominance and instrumentality of the chosen product on forming choice commitment, and also found the mediation roles of the decision comfort in the effects of choice easiness and goal achievement-related affect felt at the product on forming choice commitment. Conclusions - Focusing on the stage of post-decision/pre-outcome in decision making process, present study contributes to advancing the choice commitment theories by exploring the positive effects of both dominance and instrumentality of chosen product on the decision confidence, and by finding the positive effects of both choice easiness and goal achievement-related affect felt at the chosen product on the decision comfort. Marketers should promote their products' dominance and instrumentality by showing the superior roles of their product attributes in achieving consumption goal, and should help consumers feel comfort by making choice process easier and giving information that could help feel the goal achievement-related affect at their product chosen.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.3
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pp.373-380
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2008
So far there have been many researches on machine-based recognition of handwritten digit. But we have not yet attained the level of performance that can be satisfactory to men. The dissatisfaction with the performance of machine comes from not only the low accuracy of recognition but also the dissimilarity of the recognition results between man and machine. To reduce the difference of machine from man we first made an experiment with the human recognition of handwritten digits and then inquiry into the way of the human recognition that makes the results of men different from that of machine. We found out the attributes that play an important role in the human recognition process through the analysis of the experimental results like uni- and bi-directional confused pairs of digits, several ones unmixed up with another and the redundancy of mis-recognition, and proposed the approach direction to be able to improve the accuracy of the machine-based recognition, and furthermore the similarity in the recognition results of men and machine on the basis of the found facts above.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.4
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pp.476-481
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2019
Early detection of fire is an important measure for minimizing the loss of life and property damage. However, fire and smoke need to be simultaneously detected. In this context, numerous studies have been conducted on image-based fire detection. Conventional fire detection methods are compute-intensive and comprise several algorithms for extracting the flame and smoke characteristics. Hence, deep learning algorithms and convolution neural networks can be alternatively employed for fire detection. In this study, recorded image data of fire in a ship engine room were analyzed. The flame and smoke characteristics were extracted from the outer box, and the YOLO (You Only Look Once) convolutional neural network algorithm was subsequently employed for learning and testing. Experimental results were evaluated with respect to three attributes, namely detection rate, error rate, and accuracy. The respective values of detection rate, error rate, and accuracy are found to be 0.994, 0.011, and 0.998 for the flame, 0.978, 0.021, and 0.978 for the smoke, and the calculation time is found to be 0.009 s.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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