An expert system for estimation of fatigue properties from simple tensile data of material is developed, considering nearly all important estimation methods proposed so far, i.e., 7 estimation methods. The expert system is developed to utilize for the case of only hardness data available. The knowledge base is constructed with production rules and frames using an expert system shell, UNIK. Forward chaining is employed as a reasoning method. The expert system has three major functions including the function to update the knowledge base. The performance of the expert system is tested using the 54 $\varepsilon$-N curves consisting of 381 $\varepsilon$-N data points obtained for 22 materials. It is found that the expert system developed has excellent performance especially for steel materials, and reasonably good for aluminum alloys.
2007년 이후 도입된 스마트폰의 영향으로 모바일 콘텐츠 제작이 활발해지고 이러한 추세와 더불어 다양한 연령층에서 모바일 게임 제작에 대한 관심이 높아지고 있다. 과거의 게임 개발은 전문적 지식을 갖춘 개발자만의 영역이었다면 최근 들어 에디터 형태의 엔진들이 제공되어 게임 제작의 높은 진입장벽이 낮아지는 추세이다. 본 논문은 에디터 형태의 게임엔진 중 하나인 Unity 3D를 활용하여 일반 사용자의 관점에서 혼자 게임을 제작하기 위한 방법으로 이벤트기반 모듈 기획 방법을 제안하고자 한다. 이는 1인 게임 제작의 관점을 기획에 맞추어 게임의 전체적인 진행과정에서 동작하는 행동과 역할들을 모듈 단위로 기획하는 방법이다. 그리고 각 모듈은 게임성을 표현하는 다양한 이벤트들을 포함한다. 또한 Unity 3D에서 제공하는 스크립트 기능은 제안하는 모듈 구조를 구현하기에 적합하여 Unity 3D를 활용한다. 마지막으로 제안하는 방법을 통해 기획에서 개발까지 효과적인 게임 제작이 가능한지 여부를 확인하기 위해 간단한 3차원 모바일 캐주얼 게임을 제작하도록 한다.
Abnormal samples are usually difficult to obtain in production systems, resulting in imbalanced training sample sets. Namely, the number of positive samples is far less than the number of negative samples. Traditional Support Vector Machine (SVM)-based anomaly detection algorithms perform poorly for highly imbalanced datasets: the learned classification hyperplane skews toward the positive samples, resulting in a high false-negative rate. This article proposes a new imbalanced SVM (termed ImSVM)-based anomaly detection algorithm, which assigns a different weight for each positive support vector in the decision function. ImSVM adjusts the learned classification hyperplane to make the decision function achieve a maximum GMean measure value on the dataset. The above problem is converted into an unconstrained optimization problem to search the optimal weight vector. Experiments are carried out on both Cloud datasets and Knowledge Discovery and Data Mining datasets to evaluate ImSVM. Highly imbalanced training sample sets are constructed. The experimental results show that ImSVM outperforms over-sampling techniques and several existing imbalanced SVM-based techniques.
춘천 애니메이션 산업 부흥에 대한 고찰을 본고에서는 '지식 기반 산업으로서 애니메이션사업'이라는 패러다임의 전환에 중점을 두며 지역 균형 발전과 지역 특성화 정책의 상황에 대한 재정립을 하고자 한다. 또한 지난 10여년에 걸쳐 진행되어 온 춘천의 애니메이션 산업에 대한 성과와 문제점을 선택과 집중의 논리를 이끌어 내는 방식을 적용하여 본론 및 결론을 이끌어 내고자 한다. 본 연구에서는 춘천 애니메이션 산업의 새로운 패러다임을 구축하기 위해 변화된 신지식 기반 사회(New Knowledge Based Society)에서의 애니메이션 산업적 타당성을 점검하고 그 전략을 수립하고자 한다. 또한 지역 애니메이션의 선도적 입장이라는 면에서 기초와 광역 즉 강원도와 춘천의 신지식 기반산업사회의 토대와 기능을 가늠해 보며 결론적으로 춘천 애니메이션의 문제점과 해결방안을 모색하고자 한다.
Bae Hyeon;Kim Sung-Shin;Woo Kwang-Bang;May Gary S.;Lee Duk-Kwon
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.372-381
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2006
The purpose of this study was to develop a process management system to manage ingot fabrication and improve ingot quality. The ingot is the first manufactured material of wafers. Trace parameters were collected on-line but measurement parameters were measured by sampling inspection. The quality parameters were applied to evaluate the quality. Therefore, preprocessing was necessary to extract useful information from the quality data. First, statistical methods were used for data generation. Then, modeling was performed, using the generated data, to improve the performance of the models. The function of the models is to predict the quality corresponding to control parameters. Secondly, rule extraction was performed to find the relation between the production quality and control conditions. The extracted rules can give important information concerning how to handle the process correctly. The dynamic polynomial neural network (DPNN) and decision tree were applied for data modeling and rule extraction, respectively, from the ingot fabrication data.
최근 제조업에서 제품 설계를 지원하는 디지털 전문가 시스템을 개발하는 사례가 일어나고 있다. 이 시스템은 제조업에서 엔지니어가 프로세스를 통제하고, 생산관리와 시스템 관리 등을 위하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템을 구축하기 위한 온톨로지 기반의 추론 엔진 개발에 대하여 논한다. 전문가 시스템은 한국어를 지원하고 다양한 기능을 가지며, 그래픽한 온톨로지 맵 인터페이스와 퍼지 룰 기능 정의 등의 기능을 갖도록 하였다. 또한, 온톨로지 맵 구축과 온톨로지 기반의 퍼지 추론 방법에 대하여 지식을 표현하는 방법에 대하여 설명한다.
This study investigates Korean EFL learners' awareness and use of the English existential there-construction by examining data collected from 54 Korean EFL learners of English by means of a pragmalinguistic judgment task and a controlled discourse completion task. The results of the judgment task reveal that lower proficiency learners rated canonical sentences and existentials with a preposed locative best in the communicative situations where the use of existentials would have been most appropriate. A comparison of the ratings by more proficient learners and native speakers shows that existentials received highest ratings by both groups where they are the most natural option, while canonical sentences received significantly higher ratings by the learners. With regard to the production data, learners tended to avoid existentials, but rather relied on canonical sentences. Existentials were rarely used by lower proficiency learners and not used productively even by more proficient learners in the situations where existentials would have been the most natural option. These results suggest that Korean learners' difficulty with the use of existentials is not merely a product of performance limitations, but attributable to limited knowledge about existentials and their syntactic alternatives in terms of contextual appropriateness. Lower proficiency learners lack such knowledge, and more proficient learners, while showing better awareness of the use of existentials, have problems as to the placement of new information when engaging in writing tasks that place lower level of demands on attention to the information status of noun phrases compared to communicative, oral tasks.
그동안 기업의 R&D 투자와 기술혁신 성과의 관계에 관해 여러 연구가 있었다. 하지만 지식생산과정에 수반되는 기업의 의사결정 과정은 효과적으로 분석에 반영되지 못하였다. 특히 기업의 특허성과를 분석함에 있어 포와송모형의 한계에 대응해 최근 연구는 음이항모형을 적용해 극복하고자 했지만 기업의 선택과정을 분석하는데는 한계가 있다. 본 논문은 특허권 정보에 내재된 기업체의 의사결정 과정을 보다 효과적으로 반영하는 실증모형을 제시하고, 사업체조사 결과를 적용해 분석하였다. 특히 기업의 대표적 R&D 성과인 특허에 주목하여 특허 출원건수의 결정과정을 살펴보았다. 분석 결과, 과산포의 존재를 확인할 수 있었고, 허들모형과 일반적인 음이항모형의 결과에 유의한 차이가 있음을 제시하였다. 더불어 Wald-검정을 통해 허들의 설정이 타당하였고, 기업의 특허성과 분석에 있어서 기업의 선택과정을 고려할 필요가 있음을 보였다.
Large-scale Multi-disciplinary Systems(LMS) such as transportation, aerospace, defense etc. are complex systems in which there are many subsystems, interfaces, functions and demanding performance requirements. Because many contractors participate in the development, it is necessary to apply methods of sharing common objectives and communicating design status effectively among all of the stakeholders. The processes and methods of systems engineering which includes system requirement analysis; functional analysis; architecting; system analysis; interface control; and system specification development provide a success-oriented disciplined approach to the project. This paper shows not only the methodology and the results of model-based systems engineering to Automated Guided Transit(AGT) system as one of LMS systems, but also propose the extension of the model-based tool to help manage a project by linking WBS (Work Breakdown Structure), work organization, and PBS (Product Breakdown Structure). In performing the model-based functional analysis, the focus was on the operation concept of an example rail system at the top-level and the propulsion/braking function, a key function of the modern automated rail system. The model-based behavior analysis approach that applies a discrete-event simulation method facilitates the system functional definition and the test and verification activities. The first application of computer-aided tool, RDD-100, in the railway industry demonstrates the capability to model product design knowledge and decisions concerning key issues such as the rationale for architecting the top-level system. The model-based product design knowledge will be essential in integrating the follow-on life-cycle phase activities. production through operation and support, over the life of the AGT system. Additionally, when a new generation train system is required, the reuse of the model-based database can increase the system design productivity and effectiveness significantly.
Myogenic satellite cells have been isolated and identified by several recently elucidated molecular markers. Furthermore, knowledge about the precise function of these markers has provided insight into the early and terminal events of satellite cells during proliferation, differentiation, transdifferentiation, specification and activation. Recently, quiescent myogenic satellite cells have been associated with possession of Pax 3 and 7 that represent pluripotent stem cells capable of differentiating into other lineages. However, the mechanism by which myogenic satellite cells attain pluripotent potential remain elusive. Later, transdifferentiating ability of these cells to another lineage in the absence or presence of certain growth factor/ or agents has revolutionized the scope of these pluripotent myogenic satellite cells for manipulation of animal production (in terms of quality and quantity of muscle protein) and health (in terms of repair of skeletal muscle, cartilage or bone).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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