Given a model and a property, model checking determines whether the model satisfies the property. In case the model does not satisfy the property model checking gives a counterexample which explains where the violation occurs. Since counterexamples are useful for model debugging as well as model understanding, counterexample generation is one of the indispensable components in the model checking tool. This paper presents efficient counterexample generation techniques when a safety property is falsified. These techniques are used to solve Push Push games which consist of 50 games. As a result, all the games are solved with the proposed techniques. However, with the original NuSMV, 42 games are solved but 8 failed. In addition, we obtain $86{\%}$ time improvement and $62{\%}$ space improvement compared to the original NuSMV in solving the game.
In response to the recent 4th industrial revolution, the demand for 3D object models in the latest fields of digital twin, autonomous driving, and VR/AR, as well as the existing fields such as city, construction, transportation, and energy has increased significantly. It is expected that the demand for 3D object models with various precision from LOD1 to LOD4 will increase more and more in various industry fields. However, the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, and the local government and the private sector have partially built 3D object models of different precisions for some specific regions because of the huge cost. Therefore, this study proposes a feasible plan that can solve the cost problem in generating 3D object models for the whole territory. For our purpose, we first analyzed usage, demand, generation technology and generation cost for 3D object models. Afterwards, we proposed LOD3 model generation plan for all territory using automatic 3D object model generation technology based on image matching. Additionally, we supplemented the proposed plan by using LOD4 generation plan for landmarks and LOD2 generation plan non-urban area. In the near future, we expect this would be a great help in establishing a feasible and effective 3D object model generation plan for the whole country.
Lee Su-Young;Kim Sung-Jin;Jeong Jae-Young;Park Jong-Sik;Lee Seong-Beom
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.5
s.182
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pp.143-148
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2006
It is still very difficult to generate a geometry model and finite element model, which has complex and many free surface, even though 3D CAD solutions are applied. Furthermore, in the medical field, which is a big growth area of recent years, there is no drawing. For these reasons, making a geometry model, which is used in finite element analysis, is very difficult. To resolve these problems and satisfy the requests of the need to create a 3D digital file for an object where none had existed before, new technologies are appeared recently. Among the recent technologies, there is a growing interest in the availability of fast, affordable optical range laser scanning. The development of 3D laser scan technology to obtain 3D point cloud data, made it possible to generate 3D model of complex object. To generate CAD and finite element model using point cloud data from 3D scanning, surface reconstruction applications have widely used. In the early stage, these applications have many difficulties, such as data handling, model creation time and so on. Recently developed point-based surface generation applications partly resolve these difficulties. However there are still many problems. In case of large and complex object scanning, generation of CAD and finite element model has a significant amount of working time and effort. Hence, we concerned developing a good direct finite element model generation method using point cloud's location coordinate value to save working time and obtain accurate finite element model.
When the GA is applied to optimization problems, it is important to maintain the diversity in designing generation alternation model. Generally, when the diversity is not fully maintained, it is difficult to find good solution, and it is easy to stagnate the early convergenece. In this paper, we propose the Elite Correlation Selection operator (ECS) as a new selection operator for survival. This selection operator aims to keep the diversity of populations and contributes the high searching ability. This selection operator is an extension of selection operator for survival in the Minimal Generation Gap (MGG). In the selection for survival, this selection operator selects one elite individual...
This paper is to propose new features and models for process innovation after classifying in three categories ; conventional six sigma, lean six sigma and 3rd generation six sigma. First considering two project types which are bottom-up and tod-down, DMAIC process is linked up with QC story 15 steps. Secondly, I present Koreanized lean six sigma model using Japanese production technology and principles. Lastly, this paper also depicts a new 3rd generation six sigma model utilizing MBNQA management quality system.
Among the Foley sound generation models that have recently begun to be studied, a sound generation technique using the Vector Quantized-Variational AutoEncoder (VQ-VAE) structure and generation model such as Pixelsnail are one of the important research subjects. On the other hand, in the field of deep learning-based acoustic signal compression, residual vector quantization technology is reported to be more suitable than the conventional VQ-VAE structure. Therefore, in this paper, we aim to study whether residual vector quantization technology can be effectively applied to the Foley sound generation. In order to tackle the problem, this paper applies the residual vector quantization technique to the conventional VQ-VAE-based Foley sound generation model, and in particular, derives a model that is compatible with the existing models such as Pixelsnail and does not increase computational resource consumption. In order to evaluate the model, an experiment was conducted using DCASE2023 Task7 data. The results show that the proposed model enhances about 0.3 of the Fréchet audio distance. Unfortunately, the performance enhancement was limited, which is believed to be due to the decrease in the resolution of time-frequency domains in order to do not increase consumption of the computational resources.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.12
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pp.829-840
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2013
This paper proposes a modified RRT (Rapidly exploring Random Tree) algorithm utilizing a heuristic input analysis and suggests a test case generation method from Simulink/Stateflow model using the proposed RRT algorithm. Though the typical RRT algorithm is an efficient method to solve the reachability problem to definitely be resolved for generating test cases of model in a black box manner, it has a drawback, an inefficiency of test case generation that comes from generating random inputs without considering the internal states and the test targets of model. The proposed test case generation method increases efficiency of test case generation by analyzing the test targets to be satisfied at the current state and heuristically deciding the inputs of model based on the analysis during expanding an RRT, while maintaining the merit of RRT algorithm. The proposed method is evaluated with the models of ECUs embedded in a commercial passenger's car. The performance is compared with that of the typical RRT algorithm.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.7
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pp.471-478
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2013
This paper proposes a black-box based test case generation method for Simulink/Stateflow model utilizing the RRT algorithm which is a method to efficiently solve the path planning for complicated systems. The proposed method in the paper tries to solve the reachability problem with the RRT algorithm, which has to be solved for black-box based test case generations. A major problem of the RRT based test case generation algorithms is that the cost such as running time and required memory size is too much for complicated Stateflow model. The typical RRT algorithm expands rapidly-exploring random tree (RRT) in a single state space. But the proposed method expands it in dynamic state space based on the state of Simulink model, consequently reducing the cost. In the paper, a new definition of RRT state space, a distance measure and a test case generation algorithm are proposed. The performance of proposed method is verified through the experiment against Stateflow model.
Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.
In this paper we present a model for the maintenance routing construction and the trainset allocation (maintenance routing problem). The model solves the maintenance routing problem using column generation algorithm which was used to combine constraint programming and linear programming. Ilog-cplex was used to solve the linear programming model and Ilog-solver was used to solve the constraint programming model. The computational experience is also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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