Journal of the military operations research society of Korea
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v.22
no.2
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pp.18-36
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1996
This paper provides a research on some design techniques of Industrial Engineering / Management Science (IE/MS) for more efficient logistics support in developing armament systems. It includes RAM (reliability, availability and maintainability) analysis techniques, decision making analysis techniques, human factors engineering techniques and logistics support analysis techniques.
Since the introduction of The Product Liability Law, effective since July 2002, more and more companies and end-users have been giving their attention to the safety of products. A number of existing risk analysis techniques are being implemented to manufacturing sites. However, they have certain restrictions such as incurring different techniques that are to be implemented at each stage of the product development. This is due to their domain of the analysis differing from one to another. Moreover, the results of these analyses are not specific enough, and are subject to further revision. This study proceeds to look at various examinations undertaken on the existing risk analysis techniques. Through implementing them on certain products, investigations on the strengths and weaknesses were ascertained. This has allowed improvements on the existing techniques to be achieved as tell as the development of a new risk analysis technique, 'HuBRA(Human Behavior Risk Analysis)'. Finally the new technique was implemented on products to confirm its effectiveness.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.41
no.6
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pp.615-624
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1992
For the operation of the resonant DC link inverters, only limited number of modulation techniques such as the delta modulation and instantaneous current control techniques have been suggested. However, these modulation techniques have some limitations in practical operation. In this paper, the application of conventional inverter modulation techniques is suggested for the control of the resonant DC link inverter. The harmonic analysis results are presented. The results show that these modulation techniques offer good output characteristics similar to conventional inverter PWM techniques for the operation of the resonant DC link inverter. This implies that not only the delta modulation technique and instantaneous current control techniques but also various other modulation techniques can be applied to the operation of the resonant DC link inverter. This also indicates that open loop control as well as closed loop control can be used for the operation of the resonant inverter. The resonant DC link inverter with various modulation strategies is implemented using V-40 microprocessors.
Purpose: The goal of this research is to identify the planning techniques of Smart Green City with Ubiquitous method and carbon-neutral city planning techniques and to induce the main planning techniques through the analysis of relative importance and practical adaptation. Method: First of all, eighteen planning techniques were derived and categorized into three organization systems and six sectors through literature review and FGI analysis considering the applicability of Ubiquitous service for carbon-neutral city planning techniques. Secondly, based on expert surveys and AHP analysis, the importance of Smart Green City planning techniques was evaluated. Thirdly, using case study, six cases related to Smart Green City were analyzed for the current status of application of planning techniques. Lastly, considering the importance of planning techniques and practical aspects, the characteristics of Smart Green City and its implication were estimated. Result: Energy, Resource and Waste and Transportation sector were identified as important sectors for Smart Green City. In addition, 'Construction of Smart Grid', 'System for Utilization of New & Renewable Energy', 'Smart Resource Circulation Management System', 'Establishment of Public Transportation Information System basis', 'Construction of Pedestrian / Bicycle oriented Road Environment' are essential planning techniques to create Smart Green City.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.56
no.6
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pp.353-370
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2023
Corrosion detection and analysis is a very important topic in reducing costs and preventing disasters. Recently, image processing techniques have been widely applied to corrosion identification and analysis. In this work, we briefly introduces traditional image processing techniques and machine learning algorithms applied to detect or analyze corrosion in various fields. Recently, machine learning, especially CNN-based algorithms, have been widely applied to corrosion detection. Additionally, research on applying machine learning to region segmentation is very actively underway. The corrosion is reddish and brown in color and has a very irregular shape, so a combination of techniques that consider color and texture, various mathematical techniques, and machine learning algorithms are used to detect and analyze corrosion. We present examples of the application of traditional image processing techniques and machine learning to corrosion detection and analysis.
Purpose: This review focuses on the major 3-D image reconstruction techniques and their applications in plant and animal morphological analysis. Methods & Results: This paper begins with an overview of major 3-D image reconstruction techniques and their basic principles. Subsequently, their applications in plant and animal morphological analysis are reviewed. A discussion on the limitations and future research direction of 3-D imaging techniques for accurate, fast measurements and modeling of plant and animal morphological analysis follows. Conclusions: Owing to the increasing demand for plant and animal morphological analysis, the application of 3-D imaging techniques will increase in popularity among researchers and the agricultural industry.
This tutorial introduces procedures and methods for performing structural equation modeling using R. To do this, we present advanced analysis methods based on structural equation model such as mediation effect analysis, moderation effect analysis, moderated mediation effect analysis, and multiple-group analysis with R program code using R lavaan package that supports structural equation modeling. R is flexible and scalable, unlike traditional commercial statistical packages. Therefore, new analytical techniques are likely to be implemented ahead of any other statistical package. From this point of view, R will be a very appropriate choice for applying new analytical techniques or advanced techniques that researchers need. Considering that various studies in the social sciences are applying structural equations modeling techniques and increasing interest in open source R, this tutorial is expected to be useful for researchers who are looking for alternatives to existing commercial statistical packages.
The robot systems used in nuclear power plants need to be both reliable and safe. As a part of the "Validation of nuclear safety-grade equipment" project, we established reliability analysis program and performed a number of analysis using conventional reliability analysis techniques. This paper describes the procedures, techniques, and results of the analysis utilized in our project. In addition, the paper includes current status of reliability analysis techniques and the summary of foreign case studiesse studies
In this article, plasma monitoring tools and mulivariate analysis techniques were reviewed. Optical emission spectroscopy was reviewed for a chemical composition analysis tool and RF V-I probe for a physical analysis tool for plasma monitoring. Multivariate analysis techniques are discussed to the sensitivity improvement. Principal component analysis (PCA) is one of the widely adopted multivariate analysis techniques and its application to end-point detection of plasma etching process is discussed.
Purpose: Medical records classification using vectorization techniques plays an important role in natural language processing. The purpose of this study was to investigate proper vectorization techniques for electronic medical records classification. Material and methods: 403 electronic medical documents were extracted retrospectively and classified using the cosine similarity calculated by Scikit-learn (Python module for machine learning) in Jupyter Notebook. Vectors for medical documents were produced by three different vectorization techniques (TF-IDF, latent sematic analysis and Word2Vec) and the classification precisions for three vectorization techniques were evaluated. The Kruskal-Wallis test was used to determine if there was a significant difference among three vectorization techniques. Results: 403 medical documents were relevant to 41 different diseases and the average number of documents per diagnosis was 9.83 (standard deviation=3.46). The classification precisions for three vectorization techniques were 0.78 (TF-IDF), 0.87 (LSA) and 0.79 (Word2Vec). There was a statistically significant difference among three vectorization techniques. Conclusions: The results suggest that removing irrelevant information (LSA) is more efficient vectorization technique than modifying weights of vectorization models (TF-IDF, Word2Vec) for medical documents classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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