Recently, various devices requiring text input such as mobile phone IPTV, PDA and UMPC are emerging. The frequency of text entry for them is also increasing. This study was focused on the evaluation of Korean text entry interface. Various models to evaluate text entry interfaces have been proposed. Most of models were based on human cognitive process for text input. The cognitive process was divided into two components; visual scanning process and finger movement process. The time spent for visual scanning process was modeled as Hick-Hyman law, while the time for finger movement was determined as Fitts' law. There are three questions on the model-based evaluation of text entry interface. Firstly, are human cognitive processes (visual scanning and finger movement) during the entry of text sequentially occurring as the models. Secondly, is it possible to predict real text input time by previous models. Thirdly, does the human cognitive process for text input vary according to users' text entry speed. There was time gap between the real measured text input time and predicted time. The time gap was larger in the case of participants with high speed to enter text. The reason was found out investigating Eye-Hand Coordination during text input process. Differently from an assumption that visual scan on the keyboard is followed by a finger movement, the experienced group performed both visual scanning and finger movement simultaneously. Arrival Lead Time was investigated to measure the extent of time overlapping between two processes. 'Arrival Lead Time' is the interval between the eye fixation on the target button and the button click. In addition to the arrival lead time, it was revealed that the experienced group uses the less number of fixations during text entry than the novice group. This result will contribute to the improvement of evaluation model for text entry interface.
The EWMA(Exponentially Weighted Moving Average) has recently received a great deal of attention in the quality control literature as a process monitoring tool on the shop floor of manufacturing industires, since it is easy to plot, to interpret, and its control limits are easy to obtain. Most a, pp.ications of the EWMA for process monitoring have concentrated on the problem of detecting shifts of a process mean and a process standard deviation with ARL(Average Run Length) properties. But there may be the necessity of controlling linearity on product quality such as the correlation coefficient to the process operator. Control managers may want to protect the increase of a process correlation coefficient value, such as 0, between two variables of interest. However, there are few studies concerned on this part. Therefore, we propose EWMA models for a process correlation coefficient using two transformed statistics, T-statistic and (Fisher's) Z-statistic. We also present some results of simulation by SAS/IML and compare two models.
Numerical prediction of welding-induced residual stresses using the finite element method has been a common practice in the development or refinement of welded product designs. Various researchers have studied several thermal models associated with the welding process. Among these thermal models, ramp heat input and double-ellipsoid moving source have been investigated. These heat-source models predict the temperature fields and history with or without accuracy. However, these models can predict the thermal characteristics of the welding process that influence the formation of the inherent plastic strains, which ultimately determines the final state of residual stresses in the weldment. The magnitude and distribution of residual stresses are compared. Although the two models predict similar magnitude of the longitudinal stress, the double-ellipsoid moving source model predicts wider tensile stress zones than the other one. And, both the ramp heating and moving source models predict the stress results in reasonable agreement with the experimental data.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2003.11a
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pp.55-63
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2003
Workflow Management System (WFMS) is a software system to support an efficient execution, control and management of complex business processes. Since traditional commercial systems mainly focus on automating processes, they don't have methods for enhancing the task performer's efficiency. In this paper, we propose a new method of executing business processes more efficiently in that a whole process is scheduled considering the degree of the participants' workload. The method allows managing the largest constraints among constituent resources of the process. We utilize DBR scheduling techniques to develop the method. We first consider the differences between workflow process models and DBR application models, and then develop the modified drum, buffer and rope. This leads us to develop WF-DBR (WorkFlow-DBR) that can control the proper size of the task performers' work list and arrival rate of process instances. Use of WF-DBR improves the efficiency of the whole process as well as the participants' working condition. We then carry out a set of simulation experiments and compare the effectiveness of our approach with that of scheduling techniques used in existing systems.
With the trend towards welding automation and robotization, mathematical models for studying the influence of various variables on the weld bead geometry in gas metal arc (GMA) welding process are required. Partial penetration, single-pass bead-on-plate welds using the GMA welding process were fabricated in 12mm mild steel plates employed four different process variables. Experimental results has been designed to investigate the analytical and empirical formulae, and develop mathematical equations for understanding the relationship between process variables and weld bead geometry. The relationships can be usefully employed not only for open loop process control, but also for adaptive control provided that dynamic sensing of process output is performed.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.18
no.6
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pp.590-597
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2009
The final quality of the workpiece is affected by the grinding process that has been conducted in final manufacturing stage. However the quality-satisfaction of ground workpiece depends on the skill of an expert in this process. Therefore, the process models of grinding have been developed to predict the states according to grinding process. In this paper, in order to find the optimized grinding condition to reduce the manufacturing expense and to meet requirements of ground workpiece optimization algorithm using E.S.(Evolutionary Strategy) is proposed. The proposed algorithm has been employed to find the optimal grinding and dressing condition using the grinding process models and nonlinear grinding constraints. The optimized results also presents the guide line of grinding process. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through the experimental results.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.29
no.3
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pp.239-246
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2003
Individual items are produced continuously from an industrial process. Each item is checked to determine whether it satisfies a lower screening limit for the quality characteristic which is the weight of an expensive ingredient. If it does, it is sold at a regular price; if it does not, it is reprocessed or sold at a reduced price. The process mean may be adjusted to a higher value in order to reduce the proportion of the nonconforming items. Using a higher process mean, however, may result in a higher production cost. In this paper, the optimal process mean and lower screening limit are determined in situations where the probability that an item functions well is given by a logistic function of the quality characteristic. Profit models are constructed which involve four price/cost components; selling prices, cost from an accepted nonconforming item, and reprocessing and inspection costs. Methods of finding the optimal process mean and lower screening limit are presented and numerical examples are given.
This paper is to explore examples of complementary use of digital and physical models. The reason for this is to suggest a method for commercializing architectural design considering high technology. These cases are the practical and educational environment in which design processes based on digital computation technology are performed. Also, in this environment, analog design media (eg, physical models) still being used in the design process using digital computing. Indeed, in this environment, designers are exploiting digital and physical models to address the types of risks that can be discovered when designs are implemented and these risks. By analyzing these cases, we define the roles of digital and physical models to visualize and resolve risks. This paper focuses on one of method as "prototyping", which is used in the field of machinery and is a difficult method to carry out in the conventional design process. In particular, designers look for benefits that encourage designers in utilizing current digital computation technologies (eg, parametric design, simulation, building information models, and digital fabrication). Among the roles of the physical model, roles that can not be replaced by the digital model are explored. It is clear that this case-based study has difficulty in generalizing the design method. However, it helps the designers of today's practical and educational environment to verify and design the actual details of construction and operation when applying and developing unfamiliar materials and methods in the field of architecture.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2005.11a
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pp.43-48
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2005
We consider the problem of testing for parameter changes in time series models based on a cusum test. Although the test procedure is well-established for the mean and variance in time series models, a general parameter case has not been discussed in the literature. Therefore, here we develop a cusum test for parameter change in a more general framework. As an example, we consider the change of the parameters in an RCA(1) model and that of the autocovariances of a linear process. We also consider the variance change test for unstable models with unit roots and GARCH models.
Recently, as a result of the growing interest in modeling stationary processes with discrete marginal distributions, several models for integer valued time series have been proposed in the literature. One of these models is the integer-valued autoregressive (INAR) models. However, when modeling with integer-valued autoregressive processes, the distributional properties of forecasts have been not yet discovered due to the difficulty in handling the Steutal Van Ham thinning operator 'o' (Steutal and van Ham, 1979). In this study, we derive the mean squared error of h-step-ahead prediction from a Poisson INAR(1) process, reflecting the effect of the variability of parameter estimates in the prediction mean squared error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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