The objective of this paper is to show how team study can be advanced with the aid of a current computer technology, that is distributed Artificial Intelligence(DAI). Studying distributed problem solving by using groups of artificial agents, DAI can provide important ideas and techniques for the study of team behaviors like team decision making. To demonstrate the usefulness of DAI models as team research tools, a DAI model called 'Team-Soar' was built and a simulation experiment done with the model was introduced, Here, Team-Soar models a naval command and control team consisting of four members whose mission was to identify the threat level of aircraft. The simulation experiment was performed to examine the relationships of team decision scheme and member incompetence with team performance. Generally, the results of the Team-Soar simulation met expectations and confirmed previous findings in the literature. For example, the results support the existence of main and interaction effects of team decision scheme and member competence on team performance. Certain results of the Team-Soar simulation provide new insights about team decision making, which can be tested against human subjects or empirical data.
Concrete is one of the essential structural materials in the construction. But, concrete consists of many materials and is affected by many factors such as properties of materials, site environmental situations, and skill of constructor. Therefore, concrete mixes depend on experiences of experts. However, it is more and more difficult to determine concrete mixes design by empirical means because more ingredients like mineral and chemical admixtures are included. Artificial Neural Networks(ANN) are a mimic models of human brain to solve a complex nonlinear problem. They are powerful pattern recognizers and classifiers, also their computing abilities have been proven in the fields of prediction, estimation and pattern recognition. Here, among them, the back propagation network and radial basis function network are used. Compositions of high-performance concrete mixes are eight components(water, cement, fine aggregate, coarse aggregate, fly ash, silica fume, superplasticizer and air-entrainer). Compressive strength and slump are measured. The results show that neural networks are proper tools to minimize the uncertainties of the design of concrete mixtures.
The study of human erroneous actions has traditionally taken place along two different lines of approach. One has been concerned with finding and explaining the causes of erroneous actions, such as studies in the psychology of "error". The other has been concerned with the qualitative and quantitative prediction of possible erroneous actions, exemplified by the field of human reliability analysis (HRA). Another distinction is also that the former approach has been dominated by an academic point of view, hence emphasising theories, models, and experiments, while the latter has been of a more pragmatic nature, hence putting greater emphasis on data and methods. We have been developing a method to make predictions about error modes. The input to the method is a detailed task description of a set of scenarios for an experiment. This description is then analysed to characterise thd nature of the individual task steps, as well as the conditions under which they must be carried out. The task steps are expressed in terms of a predefined set of cognitive activity types. Following that each task step is examined in terms of a systematic classification of possible error modes and the likely error modes are identified. This effectively constitutes a qualitative analysis of the possibilities for erroneous action in a given task. In order to evaluate the accuracy of the predictions, the data from a large scale experiment were analysed. The experiment used the full-scale nuclear power plant simulator in the Halden Man-Machine Systems Laboratory (HAMMLAB) and used six crews of systematic performance observations by experts using a pre-defined task description, as well as audio and video recordings. The purpose of the analysis was to determine how well the predictions matiched the actually observed performance failures. The results indicated a very acceptable rate of accuracy. The emphasis in this experiment has been to develop a practical method for qualitative performance prediction, i.e., a method that did not require too many resources or specialised human factors knowledge. If such methods are to become practical tools, it is important that they are valid, reliable, and robust.
MPEG-7 standardization work has started with the aims of providing fundamental tools for describing multimedia contents. MPEG-7 defines the syntax and semantics of descriptors and description schemes so that they may be used as fundamental tools for multimedia content description. In this paper, we introduce a texture based image description and retrieval method, which is adopted as the homogeneous texture descriptor in the visual part of the MPEG-7 final committee draft. The current MPEG-7 homogeneous texture descriptor consists of the mean, the standard deviation value of an image, energy, and energy deviation values of Fourier transform of the image. These are extracted from partitioned frequency channels based on the human visual system (HVS). For reliable extraction of the texture descriptor, Radon transformation is employed. This is suitable for HVS behavior. We also introduce various matching methods; for example, intensity-invariant, rotation-invariant and/or scale-invariant matching. This technique retrieves relevant texture images when the user gives a querying texture image. In order to show the promising performance of the texture descriptor, we take the experimental results with the MPEG-7 test sets. Experimental results show that the MPEG-7 texture descriptor gives an efficient and effective retrieval rate. Furthermore, it gives fast feature extraction time for constructing the texture descriptor.
최근 비정형 건축물 및 건축공간에 대한 사회적인 요구가 증대되고 있으며 전 세계 주요 도시에서 비정형 건축물의 사례를 쉽게 볼 수 있다. 본 연구는 현재 건설된 대표적인 비정형 건축물에서의 사용자 행위를 조사하고 이를 분석하여 비정형 건축공간에서의 인간행동의 특징을 분석하였다. 본 연구는 궁극적으로 비정형 건축공간 설계의 거주 성능 검토를 위한 인간행동 시뮬레이션 기술개발을 목표로 하고 있으며 이번 연구결과는 이를 위한 사용자 행위 모델링과 시뮬레이션 기술개발에 활용될 수 있다. 이와 같은 연구는 선행연구들에서 비정형 건축공간에서 어떠한 행동적인 특징이 발생하는지에 대한 조사나 분석을 찾아보기 힘든 상황이기 때문이다. 본 연구에서는 기존의 인간행동 시뮬레이션 도구에서 간과했던 비정형 건축공간에서 인간행동의 특징을 도출하였다. 즉, 대표적인 비정형 건축물을 현장방문 및 조사하여 전형적인 공간과 다른 비정형 건축물에서의 사용자 행동을 조사하여 다른 행동이 나타나는 곳과 행동을 도출하였다.
차세대 로봇 공연 기술을 개발하기 위하여 산업용 로봇 arm에 휴머노이드형의 로봇 액터를 부착한 RAoRA (Robot Actor on Robot Arm) 구조를 제안하고, 시스템 연동 제어를 위한 소프트웨어를 탑재하여 로봇 공연 플랫폼을 구축하였다. 로봇 액터와 산업용 로봇 arm의 연동 모션을 위하여 역학적 분석을 수행하고 기계적 메커니즘을 설계 및 제작하였다. 로봇 액터의 동작을 위하여 3D 모델의 기구학적인 분석, spline 위치 보간, 모션 제어 알고리즘 및 제어 장치를 개발하였다. 비전문가도 직관적이고 안전한 공연 콘텐츠를 제작할 수 있도록 사전 시각화, 시뮬레이션 도구 및 콘솔 통합 운영 도구를 개발하였다. 테스트를 위하여 지면에 거의 밀착하여 자연스럽게 걷거나 서서히 공중으로 올라가는 air walk 시연하였고 러닝 타임 5분의 공연에 적용하였다. 그 결과 제안된 로봇 공연 플랫폼은 기존의 로봇 공연에서는 구현이 불가능했던 입체적이고 생동감 있는 모션을 구현할 수 있었다.
Recently, Light Emitting Diode(LED) has many advantages in comparison with conventional light sources; low power consumption, long lifetime, and less environmental pollution. Therefore, the use of LED is multiplying and increasing rapidly. In general, however, spherical lens is used in LED-lighting which cause many problems induces by optical aberration of spherical lens; low illumination, a yellow belt, unpleasant feeling in human eye. As a potential solution of this problem, aspherical lens can be employed. This study reports the improvement of LED-lighting performance by adopting aspherical lens. From the commercial program, $LightTools^{TM}$, the optical problem were ensured. And then, to improve this problem, optimum aspheric form was designed using Code $V^{TM}$.
Advancements in next generation sequencing (NGS) technologies have significantly increased the translational use of genomics data in the medical field as well as the demand for computational infrastructure capable processing that data. To enhance the current understanding of software and hardware used to compute large scale human genomic datasets (NGS), the performance and accuracy of optimized versions of GATK algorithms, including Parabricks and Sentieon, were compared to the results of the original application (GATK V4.1.0, Intel x86 CPUs). Parabricks was able to process a 50× whole-genome sequencing library in under 3 h and Sentieon finished in under 8 h, whereas GATK v4.1.0 needed nearly 24 h. These results were achieved while maintaining greater than 99% accuracy and precision compared to stock GATK. Sentieon's somatic pipeline achieved similar results greater than 99%. Additionally, the IBM POWER9 CPU performed well on bioinformatic workloads when tested with 10 different tools for alignment/mapping.
This paper presents an intelligent computer system, which can easily diagnose electrical fire causes, without the help of human experts of electrical fires diagnosis. For this system, a database is built with facts and rules driven from real electrical fires, and an intellectual database system which even a beginner can diagnose fire causes has been developed, named as an Electrical Fire Causes Diagnosis System : EFCDS. The database system has adopted, as an inference engine, a mixed reasoning approach which is constituted with the rule-based reasoning and the case-based reasoning. The system for a reasoning model was implemented using Delphi 3, one of program development tools, and Paradox is used as a database building tool. To verify effectiveness and performance of this newly developed diagnosis system, several simulated fire examples were tested and the causes of fire examples were detected effectively by this system. Additional researches will be needed to decide the minimal significant level of the solution and the weighting level of important factors.
Recently, Light Emitting Diode (LED) has many advantages in comparison with conventional light sources; low power consumption, long lifetime, and less environmental pollution. Therefore, the use of LED is increasing rapidly. In general, however, spherical lens is used in LED-lighting which cause many problems induces by optical aberration of spherical lens; low illumination, yellow belt, unpleasant feeling in human eye. As a solution of these problem, aspherical lens can be employed. This study reported the improvement of LED-lighting performance by adopting aspherical lens. From the commercial program, $LightTools^{TM}$, the optical problem were ensured. And then, to improve these problem, optimum aspheric form was designed using Code $V^{TM}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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