This research examined how pilots perceive risks when faced with emergency flight situations. We had 116 commercial airline pilots evaluate riskiness of 39 non-routine flight situations. The pilots' risk perception was analyzed as a function of their position (captain vs. first officer), expertise (expert vs. novice), and military flight experience (with vs. without military experience). Results showed that captains evaluated potential-risk situations and low-risk situations more dangerous than first officers. However, there were no differences between experts and novices, and between pilots having military flight experience and pilots not having military flight experience in risk perception. The analysis of multi-dimensional scaling revealed that the pilots used controllability as a key dimension for evaluating riskiness, though the other dimensions they used varied with their position, expertise, and military flight experience.
본 논문에서는 방대한 양의 방송 데이타를 처리하기 위하여 MPEG(Motion Picture Expert Group) 스트림 비디오에서 빠르고 효과적으로 비디오를 분할하는 기법을 제안한다. 이를 위해, MPEG 압축 도메인에서 최소 디코딩을 수행하여 I-프레임의 DC 이미지를 추출함으로써 통해 실행 시간을 단축하고, 밝기 정보와 색상 정보를 함께 고려한 변형된 히스토그램 비교법을 도입하여 장면전환을 빠르고 정확하게 검출하였다. 그리고 추출된 장면전환에 대해 앵커 프레임과 비앵커 프레임을 구별하기 위해 신경망 기법을 도입하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권4호
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pp.353-359
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2005
In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems (UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between 0 -1. Second, RDB and SQL (Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS (Knowledge Management Systems).
In this paper, a framework for implementing UFIS (Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference System) is presented. First, fuzzy clustering and fuzzy rules deal with the presence of the knowledge in DB (DataBase) and its value is presented with a value between 0 and 1. Second, RDB (Relational DB) and SQL queries provide more flexible functionality fur knowledge management than the conventional non-fuzzy knowledge management systems. Therefore, the obtained fuzzy rules offer the user additional information to be added to the query with the purpose of guiding the search and improving the retrieval in knowledge base and/ or rule base. The framework can be used as DM (Data Mining) and ES (Expert Systems) development and easily integrated with conventional KMS (Knowledge Management Systems) and ES.
This paper presents a practical fuzzy expert system to diagnose various faults occurred in local power systems. This integrated system can diagnose all faults occurred in a transmission network and substations. In this paper. the fuzzy reasoning of the diagnostic process is discussed in detail. The discrimination of false operations and non-operations of protective devices as well as the fault identification scheme are also analyzed together with the fuzzy inference process.
Urban transit is a complex system that is combined electrically and mechanically, it is necessary to construct maintenance system for securing safety accompanying high-speed driving and maintaining promptly. Expert system is a computer program which uses numerical or non-numerical domain-specific knowledge to solve problems.
Recently, immersive VR/AR contents have actively increased, and various services related to VR/AR allow users to experience remote places. For example, if failure situations occur frequently in factory of the remote site, mixed reality (MR) with a synthetic virtual human expert in reconstructed remote location can help immediate maintenance task with interaction between the operator and the virtual expert. In this paper, we present a technique for synthesizing the virtual human after capturing a 360-degree panorama of a remote environment, and analyze the effects to apply a method of guiding virtual human by interaction types. According to this paper, it was shown that co-presence level significantly increased when verbal, facial expression, and non-verbal animation of the virtual human was all expressed.
Objectives This study aimed to the application of Chuna manual therapy in patients with stroke where much evidence is not available. Methods Domestic databases (KOREANTK, OASIS, RISS, KISS, and KMBASE) were queried for literature showing application of Chuna manual therapy in stroke patients. Additionally, insufficient evidence was supplemented with expert consensus using the Delphi method. Based on the literature review and expert consensus, the academic committee of the Korean Society of Chuna Manual Medicine reviewed and summarized the Chuna technique recommendations that can be applied to stroke patients. Results There were six studies on Chuna manual therapy in stroke patients, and Chuna therapy was applied for pelvic, shoulder, and elbow joint spasticity. The expert Delphi survey did not agree with the application of the nine of the 69 standard Chuna techniques and deliberated on matters to be considered when applying Chuna manual therapy to stroke patients. Finally, based on clinical research literature and expert opinions, Chuna technique was recommended for patients with post-stroke spasticity. Conclusions The application of Chuna therapy to non-muscular skeletal disorders, including stroke is recommended and should be applied while taking the necessary precautions.
정보산업의 발달됨에 따라 텍스트 위주의 문서 정보보다는 사용자 위주의 요구가 점차적으로 증가하고 있다. 인간은 텍스트보다는 시각적인 인지가 발달되어 시각적 표현 방법을 선호하고 있으며 컴퓨터를 사용하여 정보를 얻을 때 시각적 검색 방법을 요구하고 있다. 전통적인 시스템 접근 방식은 질의 언어 등을 스트링이나 실수 혹은 정수로 처리하나 화석 정보 시스템은 다차원 상의 위치, 모양, 크기뿐만 아니라 다른 공간 객체와의 상호관계 등을 복합적으로 표현되는 비 공간 객체도 포함하고 있다. 따라서 화석 정보는 이러한 공간 객체와 비 공간 객체를 유기적으로 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 사이버 화석 박물관은 두 단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 인터넷상에서 초 중 고 및 일반인 사용자를 대상으로 흥미롭게 음성, 화상, 동화상, 문자 등을 시각적 정보에 초점을 두고 설계한 사용자 중심의 시스템, 두 번째는 전문가 시스템으로 공간, 비 공간 객체를 다단계 질의에 의해서 유기적으로 관리하는 시스템을 설계하고 구현했다.
The fuzzy and state-feedback control systems have been applied in various areas from non-linear to linear systems. A Fuzzy controller is endowed with control rules and membership function that are constructed on the knowledge of expert, as like intuition and experience. but It is very difficult to obtain the exact values which are the membership function and consequent parameters. though apply back-propagation algorithm to the system, the convergence time a much. Besides, the state-feedback system is most widely used in industry due to its simple control structure and easily able to design the controller. but it is weak in complex system of higher degree and non-linear. In this paper presents the design of a fuzzy switching mode, it these two controllers work at different operation conditions, the advantages of both controller can be retained and the disadvantages can be removed. Between the Fuzzy and the State-feedback controlles, the good outputs are selected by the switching mode. Moreover it is powerful in complex system of higher degree and non-linear. In these sense compared with the state-feedback controller, the performance of the proposed controller was improvedin the section of linearization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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