Generally, development of a robot capable of fast movements or high payloads is progressed by the analysis of dynamic characteristics, DOF positioning, actuator selection, structure of links, and so on. This paper highlights the design of a robot manipulator handled by a human for man-machine cooperation. The requirements of the proposed system include its having multi-DOF(Degree of Freedom)and the capacity for a high payload in the condition of its maximum reach. The primary investigation factors are motion range, performance within the motion area, and reliabilityduring the handling of heavy materials. Traditionally, the mechanical design of robots has been viewed as a problem of packaging motors and electronics into a reasonable structure. This process usually transpires with heavy reliance of designerexperience. Not surprisingly, the traditional design process contains no formally defined rules for achieving desirable results, as there is little opportunity for quantitative feedback during the formative stages. This work primarily focuses on the selection of proper joint types and link lengths, considering a specific task type and motion requirements of the heavy material handling.
Splice site prediction in DNA sequence is a basic search problem for finding exon/intron and intron/exon boundaries. Removing introns and then joining the exons together forms the mRNA sequence. These sequences are the input of the translation process. It is a necessary step in the central dogma of molecular biology. The main task of splice site prediction is to find out the exact GT and AG ended sequences. Then it identifies the true and false GT and AG ended sequences among those candidate sequences. In this paper, we survey research works on splice site prediction based on support vector machine (SVM). The basic difference between these research works is nucleotide encoding technique and SVM kernel selection. Some methods encode the DNA sequence in a sparse way whereas others encode in a probabilistic manner. The encoded sequences serve as input of SVM. The task of SVM is to classify them using its learning model. The accuracy of classification largely depends on the proper kernel selection for sequence data as well as a selection of kernel parameter. We observe each encoding technique and classify them according to their similarity. Then we discuss about kernel and their parameter selection. Our survey paper provides a basic understanding of encoding approaches and proper kernel selection of SVM for splice site prediction.
The material handling equipment selection, that is a key task in the material handling system design, is a complex, difficult task, and requires a massive technical knowledge and systematic analysis. It is also invaluable to justify the selected equipment model by the performance evaluation before its actual implementation. This paper presents an intelligent knowledge-based expert system called "IMESE" created by author, for the selection and evaluation of material handling equipment model suitable for movement and storage of materials in a manufacturing facility. The IMESE was constructed by using the tools of VP-Expert expert system shell, DBASEIII plus, FORTRAN 77, and SLAMII simulation language. The whole process of IMESE is executed under VP-Expert expert system environment.vironment.
The material handling equipment selection, that is a key task in the material handling system design, is a complex, difficult task, and requires a massive technical knowledge and systematic analysis. It is invaluable to justify the selected equipment model by the performance evaluation before its actual implementation. This paper presents an intelligent knowledge-based expert system called "IMESE" created by authors, for the selection and evaluation of material handling equipment model suitable for movement and storage of materials in a manufacturing facility. The IMESE is consisted of four modules: a knowledge base to select an appropriate equipment type, a multiple criteria decision making procedure to choose the most favorable commercial model of the selected equipment type, a database to store the list of commercial models of equipment types with their specifications, and simulators to evaluate the performance of the equipment model. The whole process of IMESE is executed under VP-Expert expert system environment.vironment.
본 논문에서는 메시지 패싱 시스템에서의 태스크 스케줄링에 대해 다룬다. 병렬/분산 시스템의 어플리케이션의 태스크에 대한 적절한 스케줄링이 이루어지지 않는 경우, 병렬/분산 처리를 이용한 이득을 기대하기는 어렵기 때문에 이 주제에 대한 연구는 컴퓨터 아키텍처의 발달과 함께 지속되고 있으며, 많은 연구들이 태스크 스케줄링에 대한 다양한 기법들을 제안하고 있다. 기존의 연구들은 공유 메모리 시스템을 가정하여 이루어졌기 때문에, 메시지 패싱 시스템에 기존의 기법을 적용하기가 힘들다. 본 논문에서는 기존 연구의 모델과 메시지 패싱 시스템의 통신 모델의 차이점으로 발생하는 통신비용의 누적을 고려하여 리스트 스케줄링 기법에 기초한 개선된 우선 순위 함수와 새로운 프로세서 선택 기준을 제안한다. 이들 두 가지 제안을 적용한 태스크 스케줄링 기법은 통신비용의 누적을 고려하지 않아 발생하는 비효율적인 스케줄링을 개선한다.
Convolutional Networks (ConvNets) are powerful models that learn hierarchies of visual features, which could also be used to obtain image representations for transfer learning. The basic pipeline for transfer learning is to first train a ConvNet on a large dataset (source task) and then use feed-forward units activation of the trained ConvNet as image representation for smaller datasets (target task). Our key contribution is to demonstrate superior performance of multiple ConvNet layer features over single ConvNet layer features. Combining multiple ConvNet layer features will result in more complex feature space with some features being repetitive. This requires some form of feature selection. We use AdaBoost with single stumps to implicitly select only distinct features that are useful towards classification from concatenated ConvNet features. Experimental results show that using multiple ConvNet layer activation features instead of single ConvNet layer features consistently will produce superior performance. Improvements becomes significant as we increase the distance between source task and the target task.
기업 간 기술제휴 성공요인으로 적합한 기술제휴 파트너 선정이 중요함에도 불구하고, 그간 기술제휴 파트너 선정기준 및 성과에 영향을 미치는 선정기준에 대한 연구는 미흡하였다. 이에 본 연구는 마케팅, 국제, 유통, 생산 제휴 등과 같은 일반적 제휴에 관한 파트너 선정 기준의 선행연구를 바탕으로 기술제휴 파트너 선정 기준을 도출하고, AHP 기법을 활용하여 총 12명의 국내 벤처기업의 기술제휴 담당자를 대상으로 기술제휴 파트너 선정기준의 중요도를 도출하였다. 또한, 총 215개 벤처기업 기술제휴 담당자에 대한 인식조사를 통해 기술제휴 파트너 선정기준과 기술제휴 성과와의 관계를 분석하여 제시하였다. 연구 결과 4가지 선정 기준인 과업기준, 파트너기준, 학습기준, 위험기준 및 14개의 세부 항목이 도출되었으며, 기술제휴 파트너 선정기준에 대한 상대적 중요도는 위험기준, 학습기준, 파트너기준, 과업기준 순으로 나타났다. 또한, 기술제휴 파트너 선정기준과 성과와의 관계는 파트너기준과 과업기준이 기술제휴 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 조절변수로 포함한 기업규모, 이전제휴관계, 제휴 경험, 국적은 조절효과가 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구결과와 시사점 및 향후 연구방향에 대해 논의하였다.
이 연구의 목적은 '길 안내' 와 같은 문제해결 과정을 통해 나타나는 학생들의 공간적 문제해결 전략 및 개인차를 밝히는 것이다. 방문객의 길 안내를 위해 학생들이 캠퍼스에 세운 간이 표지판의 위치를 분석하였다. 학생들은 표지판의 위치로 급격한 방향 전환이 필요한 갈림길이나 길 안내의 출발, 도착지점을 선호하였으며, 경로를 선정할 때 효율성, 환경적 특성, 방문객의 심미적 만족감 등 다양한 요인들을 고려하였다. 또한 대부분의 학생들이 방문객의 예상 이동 경로를 따라 일렬로 간이 표지판을 세운 반면, 몇몇 학생들은 복수의 경로를 설정하는 전략을 사용하였다. 한편 동일한 과제를 실내에서 수행하게 했을 때, 실내에서 수행된 과제의 표지판들이 실외의 경우보다 균등한 간격으로 분포하는 특징을 보였다.
The present study used multi-faceted Rasch measurement to explore the characteristics and bias patterns of non-native raters when they scored L2 writing tasks. Three raters scored 254 writing tasks written by Korean university students on two topics adapted from the TOEFL Test of Written English (TWE). The written products were assessed using a five-category rating scale (Content, Organization, Language in Use, Grammar, and Mechanics). The raters only showed a difference in severity with regard to rating categories but not in task types. Overall, the raters scored Grammar most harshly and Organization most leniently. The results also indicated several bias patterns of ratings with regard to the rating categories and task types. In rater-task bias interactions, each rater showed recurring bias patterns in their rating between two writing tasks. Analysis of rater-category bias interaction showed that the three raters revealed biased patterns across all the rating categories though they were relatively consistent in their rating. The study has implications for the importance of rater training and task selection in L2 writing assessment.
With the paradigm shifting from the principal of manufacturing efficiency to business globalism and rapid adaptation to its environments, more and more enterprises are being virtually organized as manufacturing network of different units in web. The formation of these enterprise called as Virtual Enterprise(VE) is becoming a growing trend as enterprises concentrating on core competence and economic benefit. 13us paper proposes multi-agent based task assignment system for VE, which attempts to address the selection of individually managed partners and the task assignment to them A case example is presented to illustrate how the proposed system can assign the task to partners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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