Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.557-567
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2005
The increasing complexity of the socio-economic environments makes it less and less possible for single decision-maker to consider all relevant aspects of problem. Therefore are, many organizations employ groups in decision making. In this paper, we present a multiperson decision making method using fuzzy logic with linguistic quantifier when each of group members specifies imprecise judgments possibly both on performance evaluations of alternatives with respect to the multiperson criteria and on the criteria. Inexact or vague preferences have appeared in the decision making literatures with a view to relaxing the burdens of preference specifications imposed to the decision-makers and thus taking into account the vagueness of human judgments. Allowing for the types of imprecise judgments in the model, however, makes more difficult a clear selection of alternative(s) that a group wants to make. So, further interactions with the decision-makers may proceed to the extent to compensate for the initial comforts of preference specifications. These interaction may not however guarantee the selection of the best alternative to implement. To circumvent this deadlock situation, we present a procedure for obtaining a satisfying solution by the use of linguistic quantifier guided aggregation which implies fuzzy majority. This is an approach to combine a prescriptive decision method via a mathematical programming and a well-established approximate solution method to aggregate multiple objects.
At present, the Department of Energy (DOE) in Unite State are directing the efforts of developing accident tolerant fuel (ATF) technology. As the first barrier of nuclear fuel system, the material selection of fuel rod cladding for ATFs is a basic but very significant issue for the development of this concept. The advanced cladding is attractive for providing much stronger oxidation resistance and better in-pile behavior under sever accident conditions (such as SBO, LOCA) for giving more coping time and, of course, at least an equivalent performance under normal condition. In recent years, many researches on in-plie or out-pile physical properties of some suggested cladding materials have been conducted to solve this material selection problem. Base on published literatures, this paper introduced relevant research backgrounds, objectives, research institutions and their progresses on several main potential claddings include triplex SiC, FeCrAl and MAX phase material Ti3SiC2. The physical properties of these claddings for their application in ATF area are also reviewed in thermohydraulic and mechanical view for better understanding and simulating the behaviors of these new claddings. While most of important data are available from publications, there are still many relevant properties are lacking for the evaluations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.12
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pp.3315-3337
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2012
Crowded scenes analysis is a challenging topic in computer vision field. How to detect diverse motion patterns in crowded scenarios from videos is the critical yet hard part of this problem. In this paper, we propose a novel approach to mining motion patterns by utilizing motion information during both long-term period and short interval simultaneously. To capture long-term motions effectively, we introduce Motion History Image (MHI) representation to access to the global perspective about the crowd motion. The combination of MHI and optical flow, which is used to get instant motion information, gives rise to discriminative spatial-temporal motion features. Benefitting from the robustness and efficiency of the novel motion representation, the following motion pattern mining is implemented in a completely unsupervised way. The motion vectors are clustered hierarchically through automatic hierarchical clustering algorithm building on the basis of graphic model. This method overcomes the instability of optical flow in dealing with time continuity in crowded scenes. The results of clustering reveal the situations of motion pattern distribution in current crowded videos. To validate the performance of the proposed approach, we conduct experimental evaluations on some challenging videos including vehicles and pedestrians. The reliable detection results demonstrate the effectiveness of our approach.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.2
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pp.129-136
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2020
Recognizing finger movements have been used as a intuitive way of human-computer interaction. In this study, we implement an wearable device for finger motion recognition and evaluate the accuracy of several ML (Machine learning) techniques. Not only HMM (Hidden markov model) and DTW (Dynamic time warping) techniques that have been traditionally used as time series data analysis, but also NN (Neural network) technique are applied to compare and analyze the accuracy of each technique. In order to minimize the computational requirement, we also apply the pre-processing to each ML techniques. Our extensive evaluations demonstrate that the NN-based gesture recognition system achieves 99.1% recognition accuracy while the HMM and DTW achieve 96.6% and 95.9% recognition accuracy, respectively.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.5
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pp.91-102
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2020
The Internet of Things (IoT) is characterized as the market where various companies compete for the same consumers. Thus, there are differences in functions and performance provided by the main business area and other characteristics of the service providers. This paper investigates whether satisfaction with the service provided depends on the characteristics of the operator by using sentiment analysis of comments. To achieve this goal, word importance analysis and sensitivity analysis are conducted on 34,310 reviews of 41 applications registered in the Google Play. The review analysis was conducted at various levels, including TD-IDF (Term frequency-inverse document frequency) value of keywords, service sectors, the origin of providers, and domestic/foreign providers. The results show that users' overall assessment of IoT services was found to be low, and smart homes received relatively high reviews compared to other services, and manufacturing-based and overseas providers received relatively higher evaluations than others.
High-dynamic-range (HDR) rendering technology changes the range from the broad dynamic range (up to 9 log units) of a luminance, in a real-world scene, to the 8-bit dynamic range which is the common output of a display's dynamic range. One of the techniques, iCAM06 has a superior capacity for making HDR images. iCAM06 is capable of making color appearance predictions of HDR images based on CIECAM02 and incorporating spatial process models in the human visual system (HVS) for contrast enhancement. However there are several problems in the iCAM06, including obscure user controllable factors to be decided. These factors have a serious effect on the output image but users get into difficulty in that they can't find an adequate solution on how to adjust. So a suggested model gives a quantitative formulation for user controllable factors of iCAM06 to find suitable values which corresponds with different viewing conditions, and improves subjective visuality of displayed images for varying illuminations.
As limited well-documented experimental data are available for assessing the attributes of different deformation components of flanged walls, few appropriate models have been established for predicting the inelastic responses of flanged walls, especially those of asymmetrical flanged walls. This study presents the experimental results for three large-scale T-shaped reinforced concrete walls and examines the variations in the flexural, shear, and sliding components of deformation with the total deformation over the entire loading process. Based on the observed deformation behavior, a simple model based on moment-curvature analysis is established to estimate flexural deformations, in which the changes in plastic hinge length are considered and the deformations due to strain penetration are modeled individually. Based on the similar gross shapes of the curvature and shear strain distributions over the wall height, a proportional relationship is established between shear displacement and flexural rotation. By integrating the deformations due to flexure, shear, and strain penetration, a new load-deformation analytical model is proposed for flexure-dominant flanged walls. The proposed model provides engineers with a simple, accurate modeling tool appropriate for routine design work that can be applied to flexural walls with arbitrary sections and is capable of determining displacements at any position over the wall height. By further simplifying the analytical model, a simple procedure for estimating the ultimate displacement capacity of flanged walls is proposed, which will be valuable for performance-based seismic designs and seismic capacity evaluations.
Ortho-photos provide valuable spatial and spectral information for various Geographic Information System (GIS) and mapping applications. The absence of relief displacement and the uniform scale in ortho-photos enable interested users to measure distances, compute areas, derive geographic locations, and quantify changes. Differential rectification has traditionally been used for ortho-photo generation. However, differential rectification produces serious problems (in the form of ghost images) when dealing with large scale imagery over urban areas. To avoid these artifacts, true ortho-photo generation techniques have been devised to remove ghost images through visibility analysis and occlusion detection. So far, the Z-buffer method has been one of the most popular methods for true ortho-photo generation. However, it is quite sensitive to the relationship between the cell size of the Digital Surface Model (DSM) and the Ground Sampling Distance (GSD) of the imaging sensor. Another critical issue of true ortho-photo generation using high resolution satellite imagery is the scan line search. In other words, the perspective center corresponding to each ground point should be identified since we are dealing with a line camera. This paper introduces alternative methodology for true ortho-photo generation that circumvents the drawbacks of the Z-buffer technique and the existing scan line search methods. The experiments using real data are carried out while comparing the performance of the proposed and the existing methods through qualitative and quantitative evaluations and computational efficiency. The experimental analysis proved that the proposed method provided the best success ratio of the occlusion detection and had reasonable processing time compared to all other true ortho-photo generation methods tested in this paper.
Industrial Safety and Health Law (ISH Law) of Japan requires abnormalities identified in evaluations of worker health and working environments are reported to occupational physicians, and employers are advised of measures to ensure appropriate accommodations in working environments and work procedures. Since the 1980s, notions of a risk assessment and occupational safety and health management system were expected to further prevent industrial accidents. In 2005, ISH Law stipulated workplace risk assessment using the wording "employers shall endeavor." Following the amendment, multiple documents and guidelines for risk assessment for different work procedures were developed. They require ISH Laws to be implemented fully and workplaces to plan and execute measures to reduce risks, ranking them from those addressing potential hazards to those requiring workers to wear protective articles. A governmental survey in 2005 found the performance of risk assessment was 20.4% and common reasons for not implementing risk assessments were lack of adequate personnel or knowledge. ISH Law specifies criminal penalties for both individuals and organizations. Moreover, under the Labor Contract Law promulgated in 2007, employers are obliged to make reasonable efforts to ensure employee health for foreseeable and avoidable risks. Therefore, enterprises neglecting even the non-binding provisions of guidelines are likely to suffer significant business impact if judged to be responsible for industrial accidents or occupational disease. To promote risk assessment, we must strengthen technical, financial, and physical support from public-service organizations, encourage the dissemination of good practices to reduce risks, and consider additional employer incentives, including relaxed mandatory regulations.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.7
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pp.263-270
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2021
Reinforcement learning(RL) is the method to find an optimal policy through training. and it is one of popular methods for solving lifesaving and disaster response problems effectively. However, the conventional reinforcement learning method for disaster response utilizes either simple environment such as. grid and graph or a self-developed environment that are hard to verify the practical effectiveness. In this paper, we propose the design of a disaster response RL environment which utilizes the detailed property information of the disaster simulation in order to utilize the reinforcement learning method in the real world. For the RL environment, we design and build the reinforcement learning communication as well as the interface between the RL agent and the disaster simulation. Also, we apply the dimension reduction method for converting non-image feature vectors into image format which is effectively utilized with convolution layer to utilize the high-dimensional and detailed property of the disaster simulation. To verify the effectiveness of our proposed method, we conducted empirical evaluations and it shows that our proposed method outperformed conventional methods in the building fire damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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