대학도서관들은 가상공간에 존재하는 원격 이용자들을 위한 다양한 형태의 참고봉사를 개발하여 활발히 수행하고 있다. 특히 인터넷 기반 참고봉사인 인터넷 기반 참고질의-응답 서비스와 가상 참고정보원 사이트 운영이 활발하다. 그러나 단위도서관별 시스템 개발은 중복투자로 인해 예산을 낭비하는 경향이 있다. 따라서 전국 대학도서관들이 함께 활용할 수 있는 표준 인터넷 기반 참고질의 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구는 참고질의-응답서비스와 참고정보원 사이트를 함께 제공하고 표준 모델이 될 수 있는 인터넷 기반 참고질의 시스템을 개발하였으며, 대학 도서관들이 시스템과 구축된 데이터베이스를 공동으로 사용하여 효율적인 참고봉사 업무를 수행할 수 있게 하였다.
본 연구에서는 세계 여러 나라에서 이루어지고 있는 지식정보서비스(참고봉사)의 품질을 향상시키기 위한 것으로, 전문사서가 신속 정확하게 정보자원을 검색해서 제공할 수 있도록 하는 정보접근 환경의 조성방안, 즉 온라인 정보자원의 확보 및 효과적 연계방안을 제안하고 있다. 이를 위해 지금까지 논의되었던 이론적 논의와 국내외 온라인참고정보원 구축사례를 분석하고 이로부터 시사점을 도출하였으며, 이를 기반으로 한 본 연구의 제안 내용은 다음과 같다. 1) 온라인참고정보원의 공동 구축 및 공동활용, 2) 분류체계 개발 및 정보원의 주제별 세분화, 3) 메타데이터 등 표준화된 데이터포맷 개발, 4) 온라인참고정보원 선정기준 개발, 5) '질의/응답DB'를 주제별로 분류 제공, 6) 각종 국가 DB 및 오픈액세스 저널 등 연계 가능한 모든 자료를 연계.
Recently, the importance of quality control on the online collaboration system is increasing, since it is realized that many participants do not guarantee the quality of online collaboration's output anymore. Hence in this paper, we propose the framework of quality control in order to assure the quality of output from online collaboration system. The proposed framework provides the solution strategies to overcome the challenges of current collaboration systems. To do that, first of all we define the basic process (create, initiate, discuss, complete) of the online collaboration system based on wiki-based system or open source project, and then we find the challenges in each online collaboration process, and propose the effective strategy to overcome these challenges with reference cases including Wikipedia, OSS project, etc.
본 연구에서는 이용자 인식조사를 기반으로 하여 온라인 참고정보원용 메타데이터 항목을 제안하고 있다. 설문을 통해 4 관종의 사서들에게 17개 메타데이터 각각의 항목에 대한 필요성에 대해서 물었다. 또한 지난 2년 동안 운영되어온 시스템에의 메타데이터 입력현황과 이용자 인식조사 결과를 비교하였다. 이용자 인식조사와 시스템 입력비율을 기반으로, 17개의 메타데이터 항목 중 정보원 제목, 설명, 주제분야, 출판사, 유형, 식별자, 언어, 범위, 소장위치, 태그 항목은 반드시 포함되어야 할 항목으로 최종적으로 제안할 수 있었다. 또한 제작자와 저작권의 데이터가 실제 시스템에 입력된 비율은 각각 20.20%, 18.30%였으나, 설문응답자들은 각각 82.15%, 82.77%로 이 항목이 필요하다고 응답하였다. 따라서 이 두 개의 항목도 포함시키는 것이 적합하다고 본다. 다만, 시스템에의 입력비율이 3% 이하였던 형태, 원정보원, 날짜, 관련정보원, 기여자 항목에 대해 설문응답자의 거의 70% 이상이 이 모든 항목이 필요하다고 응답하였으므로 이에 대해서는 추가적인 연구가 진행되어야 한다고 본다.
A natural way to cope with fault tolerant control (FTC) problems is to modify the control parameters according to an online identification of the system parameters when a fault occurs. However. due to not only difficulties Inherent to the online multivariable identification in closed-loop systems, such as modeling errors, noise or the lack of excitation signals, but also long time requirement to identify the post-fault system and implemeutation of control problems during the identification process, we propose an alternative approach based on the observer-based fault detection and isolation (FDI) and model reference adaptive control (MRAC). The proposed robust fault diagnosis method is based on a bank of observers. We also propose a model reference adaptive control with changeable reference models according to the occurred faults. Simulation results of a flight control example show the validity and applicability of the proposed algorithms.
최근 표준한국인 성인남녀 복셀 팬텀 한 쌍인 High-Definition Reference Korean-Man (HDRK-Man)과 High-Definition Reference Korean-Woman (HDRK-Woman)을 개발한 바 있다. HDRK-Man과 HDRK-Woman은 각각 한국인 성인 남성과 여성을 대표하므로 이들을 이용하면 한국인 고유의 유효선량을 계산할 수 있다. 이러한 한국인 고유의 유효선량을 계산하기 위해서는 표준한국인 팬텀을 이용한 몬테칼로 선량계산을 수행하여야 한다. 하지만 이러한 몬테칼로 선량계산은 전산인체모델에 대한 이해와 고도의 몬테칼로 전산모사 기술이 요구되기 때문에 몬테칼로 전산모사 경험이 적은 연구자들에게는 접근성이 용이하지 않다. 최근 UFPE (Federal University of Pernambuco) 연구팀에서는 몬테칼로 선량계산 온라인 시스템인 CALDOSE_X를 운영하고 있다. CALDOSE_X는 사용자가 온라인상에서 직접 입력한 선원조건에 따라 곧바로 몬테칼로 선량계산을 수행하고 계산된 결과를 제공해주는 온라인 서비스이다. 따라서 CALDOSE_X를 이용하면 몬테칼로 전산모사 경험 없이도 누구나 쉽게 원하는 선원조건에 대한 선량계산을 수행할 수 있다. 하지만 CALDOSE_X에서 제공하는 선량값은 서양인 전산팬텀을 이용하기 때문에, 이를 한국인 종사자에 대한 방사선 방호목적으로 사용하기에는 여전히 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 온라인상에서 사용자가 입력한 선원조건에 따라 실시간으로 표준 한국인에 대한 유효선량을 계산할 수 있는 웹 기반 표준한국인 선량평가 시스템을 구축하였다.
It is widely known that ESA(Electric Signature Analysis) method is very useful one for fault diagnosis of an induction motor. Online fault diagnosis system of induction motors using LabVIEW is proposed to detect the fault of broken rotor bars and shorted turns in stator. This system is not model-based system of induction motor but LabVIEW-based fault diagnosis system using FFT spectrum of stator current in faulty motor without estimating of motor parameters. FFT of stator current in faulty induction motor is measured and compared with various reference fault data in data base to diagnose the fault. This paper is focused on to predict and diagnose of the health state of induction motors in steady state. Also, it can be given to motor operator and maintenance team in order to enhance an availability and maintainability of induction motors. Experimental results are demonstrated that the proposed system is very useful to diagnose the fault and to implement the predictive maintenance of induction motors.
Two-phase flow may almost exist in every branch of the energy industry. For the corresponding engineering design, it is very essential and crucial to monitor flow patterns and their transitions accurately. With the high-speed development and success of deep learning based on convolutional neural network (CNN), the study of flow pattern identification recently almost focused on this methodology. Additionally, the photographing technique has attractive implementation features as well, since it is normally considerably less expensive than other techniques. The development of such a two-phase flow pattern online monitoring system is the objective of this work, which seldom studied before. The ongoing preliminary engineering design (including hardware and software) of the system are introduced. The flow pattern identification method based on CNNs and transfer learning was discussed in detail. Several potential CNN candidates such as ALexNet, VggNet16 and ResNets were introduced and compared with each other based on a flow pattern dataset. According to the results, ResNet50 is the most promising CNN network for the system owing to its high precision, fast classification and strong robustness. This work can be a reference for the online monitoring system design in the energy system.
In an active noise control(ANC) system using the Filtered-X least mean square(LMS) algorithm, the online secondary path modeling method by exploiting a random noise generator is applied. This method is suitable for secondary path modeling. However, it is increased the residual error of the ANC system. In this paper, we presents an ANC system improved online secondary path modeling method which is modified Kuo and Zhang model that is the secondary path estimation by the additive noise. In addition, our proposed model is used that additive noise is transformed into the signal multiplied reference signal by gain control parameter and delayed.
Battery diagnosis is vital to battery-based applications because it ensures system reliability by avoiding battery failure. This paper presents a novel intelligent battery charger with an online diagnosis function to circumvent interruptions in system operation. The charger operates in normal charging and diagnosing modes. The diagnosis function is performed with the impedance spectroscopy technique, which is achieved by injecting a sinusoidal voltage excitation signal to the battery terminals without the need for additional hardware. The impedance spectrum of the battery is calculated based on voltage excitation and current response with the aid of an embedded digital lock in amplifier in a digital signal processor. The measured impedance data are utilized in the application of the complex nonlinear least squares method to extract the battery parameters of the equivalent circuit. These parameters are then compared with the reference values to reach a diagnosis. A prototype of the proposed charger is applied to four valve-regulated lead-acid batteries to measure AC impedance. The results are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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