This paper describes a study on the FRACAS(Failure Reporting Analysis and Corrective Action System)-based dependability control platform for domestic urban railway trains. There are more demands for the verification of the dependability of trains as it becomes a regulation for train manufacturers to verify the dependability recently. Train manufacturers as well as railway operators need a effective FRACAS solution to perform the verification of the dependability. Yet current FRACAS solutions have limitations to support the verification processes effectively. This paper addresses the issues of current FRACAS solutions and suggests a FRACAS framework designed for the domestic urban railway trains. Service failure scenarios are standardized using the proposed availability model to implement a more user-friendly and reliable platform. A new FRACAS-based platform for the dependability control (SCARF®) has been developed to implement the suggested framework. The detail interfaces and functions of the platform are explained. The SCARF® platform is expected to engage the increasing demands for the dependability control successfully enhancing the reliability, maintainability, availability and safety of domestic urban railway trains eventually.
This paper describes a vision-based method that effectively recognize a traffic light. The method consists of two steps of traffic light detection and discrimination. Many related studies have used color information to detect traffic light, but color information is not robust to the varying illumination environment. This paper proposes a new method of traffic light detection based on intensity and saturation. When a traffic light is turned on, the light region usually shows values with high saturation and high intensity. However, when the light region is oversaturated, the region shows values of low saturation and high intensity. So this study proposes a method to be able to detect a traffic light under these conditions. After detecting a traffic light, it estimates the size of the body region including the traffic light and extracts the body region. The body region is compared with five models which represent specific traffic signals, then the region is discriminated as one of the five models or rejected as none of them. Experimental results show the performance of traffic light detection reporting the precision of 97.2%, the recall of 95.8%, and correct recognition rate of 94.3%. These results shows that the proposed method is effective.
Various artifacts that are produced as software R&D project progresses contain research plan, research report, software requirements and design descriptions, etc. When conducting a software R&D project, it is necessary to confirm that the developed system has implemented its research requirements well. However, various research results make it difficult to design appropriate tests. So, there is a practical need for us to comprehensively handle the planning, execution, and reporting of software test for finding and verifying information related to the research. In this paper, we propose a useful method for software test process in R&D project which supports model based software testing. The proposed method supports automation of test design and generation of test data by explicitly separating each step of System Under Test (SUT). The method utilizes the various models representing the control flow of the function to extract the information necessary for testing the system. And it supports a systematic testing process based on TMMi and ISO 29119. Finally, we show the validity of the method by implementing a prototype with basic functionality to generate test data from software behavioral models.
One of the objectives of any task design is to provide a safe and helpful workplace for the employees. The safety and health module may include means for confronting the design with safety and health regulations and standards as well as tools for obstacles and collisions detection (such as error models and simulators). Virtual Reality is a leading edge technology which has only very recently become available on platforms and at prices accessible to the majority of simulation engineers. The design of an automated manufacturing system is a complicated, multidisciplinary task that requires involvement of several specialists. In this paper, a design procedure that facilitates the safety and ergonomic considerations of an automated manufacturing system are described. The procedure consists of the following major steps: Data collection and analysis of the data, creation of a three-dimensional simulation model of the work environment, simulation for safety analysis and risk assessment, development of safety solutions, selection of the preferred solutions, implementation of the selected solutions, reporting, and training When improving the safety of an existing system the three-dimensional simulation model helps the designer to perceive the work from operators point of view objectively and safely without the exposure to hazards of the actual system.
Purpose: The purpose of this study was to review the concept of Mother-Child Interaction (MCI) as well as its theoretical model and measurement methods. Methods: A review of related theories and research was done to identify the concept and present status of MCI measuring techniques. Results: The concept of MCI contains the two aspect of attachment and child rearing. MCI is unique in that it includes a dyadic process. The concept of MCI was developed based on attachment theory, Barnard's theory, and the goodness of fit model, MCI involves sensitivity, responsiveness, reciprocity, contingency, mutual satisfaction, and child developmental stimulation including positive and negative affection. Most instruments involved observation, especially in structured situations, and most were developed for mother-infant interaction. Conclusion: MCI is a reciprocal, goal-oriented partnership process and is an ongoing process during childhood. Instruments for measuring MCI for preschoolers as well as appropriate self-reporting instruments need to be developed for wide use in practice and in research.
Purpose: This study aimed to identify the influencing factors that affect the radiation protection behavior of nurses, by applying the educational diagnostic stage of the PRECEDE Model. Methods: Participants were 167 nurses working in interventional procedure rooms and operating rooms in general hospitals and university hospitals in Korea. Data were collected from August 30 to September 25, 2019, through self-reporting questionnaires and analyzed with t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and hierarchical multiple regression analysis using the SPSS/WIN 25.0 program. Results: The influencing factor that affects nurses' radiation protection behavior was the radiation protection environment (β=.41, p<.001), accounting for 59.6% of the radiation protection behavior (F=17.34, p<.001). Conclusion: Administrative and financial efforts to create a safe organizational atmosphere and establish a safe radiation protection environment are needed. Moreover, it is necessary to develop guidelines for nursing work in radiology to improve radiation protection behavior and reduce nurses' radiation exposure.
Objectives: In this study, we conducted an exploratory analysis of the current media trends on schizophrenia using text-mining methods. Methods: First, web-crawling techniques extracted text data from 575 news articles in 10 major newspapers between 2018 and 2019, which were selected by searching "schizophrenia" in the Naver News. We had developed document-term matrix (DTM) and/or term-document matrix (TDM) through pre-processing techniques. Through the use of DTM and TDM, frequency analysis, co-occurrence network analysis, and topic model analysis were conducted. Results: Frequency analysis showed that keywords such as "police," "mental illness," "admission," "patient," "crime," "apartment," "lethal weapon," "treatment," "Jinju," and "residents" were frequently mentioned in news articles on schizophrenia. Within the article text, many of these keywords were highly correlated with the term "schizophrenia" and were also interconnected with each other in the co-occurrence network. The latent Dirichlet allocation model presented 10 topics comprising a combination of keywords: "police-Jinju," "hospital-admission," "research-finding," "care-center," "schizophrenia-symptom," "society-issue," "family-mind," "woman-school," and "disabled-facilities." Conclusion: The results of the present study highlight that in recent years, the media has been reporting violence in patients with schizophrenia, thereby raising an important issue of hospitalization and community management of patients with schizophrenia.
Machine learning and deep learning (ML/DL) algorithms have been successfully applied in medical practice. However, their application in veterinary medicine is relatively limited, possibly due to a lack in the quantity and quality of relevant research. Because the potential demands for ML/DL applications in veterinary clinics are significant, it is important to note the current gaps in the literature and explore the possible directions for advancement in this field. Thus, a scoping review was conducted as a situation analysis. We developed a search strategy following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. PubMed and Embase databases were used in the initial search. The identified items were screened based on predefined inclusion and exclusion criteria. Information regarding model development, quality of validation, and model performance was extracted from the included studies. The current review found 55 studies that passed the criteria. In terms of target animals, the number of studies on industrial animals was similar to that on companion animals. Quantitative scarcity of prediction studies (n = 11, including duplications) was revealed in both industrial and non-industrial animal studies compared to diagnostic studies (n = 45, including duplications). Qualitative limitations were also identified, especially regarding validation methodologies. Considering these gaps in the literature, future studies examining the prediction and validation processes, which employ a prospective and multi-center approach, are highly recommended. Veterinary practitioners should acknowledge the current limitations in this field and adopt a receptive and critical attitude towards these new technologies to avoid their abuse.
COCOMO II 모델은 비순차적이며, 빠른 개발방법 과정 등의 새로운 소프트웨어 생명주기에 적합한 비용 모델이다. COCOMO II 모델에서 조율 방법으로 널리 사용된 최소자승 회귀분석 방법은 소프트웨어공학 데이터 셀과 가정이 위배되는 점이 있다 즉, 원시자료는 특히 서로 다른 개발조직으로부터 비용인자 등급, 노력, 크기가 수집되며 부정확하고 이상치가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 우리는 COCOMO II 모델을 가지고 상대오차를 최소화하는 모델 조율에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법의 특징은 이상치를 갖는 원시 데이터에 덜 민감한 특성을 갖고 있다. 실험결과, 제안된 새로운 조율방법 MRE가 조정된 결정계수(adj-$R^2$), 표준편차(^$\sigma$), 예측 정도( PRED(L))에서 기존의 전통적 회귀분석 방법보다 우수하게 나타났다.
Chen Weiwei;Leon Ramon V.;Young Timothy M.;Guess Frank M.
International Journal of Reliability and Applications
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제7권1호
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pp.27-39
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2006
Many real world cases in material failure analysis do not follow perfectly the normal distribution. Forcing of the normality assumption may lead to inaccurate predictions and poor product quality. We examine the failure process of the internal bond (IB or tensile strength) of medium density fiberboard (MDF). We propose a forced censoring technique that closer fits the lower tails of strength distributions and better estimates extremely smaller percentiles, which may be valuable to continuous quality improvement initiatives. Further analyses are performed to build an accelerated common-shaped Weibull model for different product types using the $JMP^{(R)}$ Survival and Reliability platform. In this paper, a forced censoring technique is implemented for the first time as a software module, using $JMP^{(R)}$ Scripting Language (JSL) to expedite data processing, which is crucial for real-time manufacturing settings. Also, we use JSL to automate the task of fitting an accelerated Weibull model and testing model homogeneity in the shape parameter. Finally, a package script is written to readily provide field engineers customized reporting for model visualization, parameter estimation, and percentile forecasting. Our approach may be more accurate for product conformance evaluation, plus help reduce the cost of destructive testing and data management due to reduced frequency of testing. It may also be valuable for preventing field failure and improved product safety even when destructive testing is not reduced by yielding higher precision intervals at the same confidence level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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