Various characteristics of the object being lifted are known to affect the biomechanical, physiological, and psychophysical stresses. The object characteristics to be considered in the design process of lifting tasks are weight, shape, stiffness, and availability of handles and similar coupling devices. In this study, a prototype Polypropylene laminated bag with carrying handles was designed to decrease the physical stress of people who handle these bags. Physiological and psychophysical approaches as well as subjective ratings were applied to evaluate the effects of handles provided on the designed PP laminated bag. Statistical analysis showed that the VO2, heart rate, blood pressure, and Borg-RPE score for PP laminated fertilizer bag with carrying handles were significantly lower than those bags without handles. Moreover, Maximum Acceptable Lifting Endurance Time(MALET) measure, newly developed in this study, for bags with handles was significantly higher than those for bags without handles. It is thus recommended that the various types of bags and boxes be equipped with handles to reduce the musculoskeletal, physiological, psychophysical, and subjective perceived stresses.
We present an algorithm that uses trajectory following errors to improve a feedforward command to a robot in the iterative manner. It has been shown that when the manipulator handles an unknown object, the P-type learning algorithm can make the trajectory converge to a desired path and also that the proposed learning control algorithm performs better than the other type learning control algorithm. A numerical simulation of a three degree of freedom manipulator such as PUMA-560 ROBOT has been performed to illustrate the effectiveness of the proposed learning algorithm.
The paper proposed a basic architecture of an agent system to support exchange and sharing of design informations by means of ACL(Agent Communication Language) which can represent design informations and knowledges. Based on the architecture of the agent system a ship initial design agent system was implemented in order to show the effectiveness of the agent-based system. The basic architecture of the agent consists of an ACL handlerand CORBA(Common Object Request Broker Architecture) objects for the exchange of ACL messages in the heterogeneous and distributed environment. The ACL handler can process expressions of knowledge and manage communication messages among the agents. The paper mainly focuses on the implementation of the ACL handler. The ACL handler consist of a KQML(Knowledge Query and Manipulation Language) handler that manages KQML messages, a conversation module, and a content handler that handles message contents. The conversation modulo implements conversation policies and checks all messages if they are allowable and meaningful messages based on the conversation policies. The implemented agent-based system was applied to the ship initial design to show the handling procedure of the agent system.
Human reliability analysis (HRA) is a proactive approach to model and evaluate human systematic errors, and has been extensively applied in various complicated systems. Dependence assessment among human errors plays a key role in the HRA, which relies heavily on the knowledge and experience of experts in real-world cases. Moreover, there are ofthen different types of uncertainty when experts use linguistic labels to evaluate the dependencies between human failure events. In this context, this paper aims to develop a new method based on linguistic hesitant fuzzy sets and the technique for human error rate prediction (THERP) technique to manage the dependence in HRA. This method handles the linguistic assessments given by experts according to the linguistic hesitant fuzzy sets, determines the weights of influential factors by an extended best-worst method, and confirms the degree of dependence between successive actions based on the THERP method. Finally, the effectiveness and practicality of the presented linguistic hesitant fuzzy THERP method are demonstrated through an empirical healthcare dependence analysis.
The aim of this work is to investigate the transport mechanism of radioactive nuclides through the reverse osmosis (RO) membrane and to estimate its effectiveness for nuclide separation from radioactive liquid waste. An analytical model is developed to simulate the RO separation, and a series of experiments are set up to confirm its estimated separation behavior. The model is based on the extended Nernst-Plank equation, which handles the convective flux, diffusive flux, and electromigration flux under electroneutrality and zero electric current conditions. The distribution coefficient which arises due to ion interactions with the membrane material and the electric potential jump at the membrane interface are included as boundary conditions in solving the equation. A high Peclet approximation is adopted to simplify the calculation, but the effect of concentration polarization is included for a more accurate prediction of separation. Cobalt and cesium are specifically selected for the experiments in order to check the separation mechanism from liquid waste composed of various radioactive nuclides and nonradioactive substances, and the results are compared with the estimated cobalt and cesium rejections of the RO membrane using the model. Experimental and calculated results are shown to be in excellent agreement. The proposed model will be very useful for the prediction of separation behavior of various radioactive nuclides by the RO membrane.
Probabilistic methods are used in engineering where a computational model contains random variables. The proposed method under development: Direct Optimized Probabilistic Calculation (DOProC) is highly efficient in terms of computation time and solution accuracy and is mostly faster than in case of other standard probabilistic methods. The novelty of the DOProC lies in an optimized numerical integration that easily handles both correlated and statistically independent random variables and does not require any simulation or approximation technique. DOProC is demonstrated by a collection of deliberately selected simple examples (i) to illustrate the efficiency of individual optimization levels and (ii) to verify it against other highly regarded probabilistic methods (e.g., Monte Carlo). Efficiency and other benefits of the proposed method are grounded on a comparative case study carried out using both the DOProC and MC techniques. The algorithm has been implemented in mentioned software applications, and has been used effectively several times in solving probabilistic tasks and in probabilistic reliability assessment of structures. The article summarizes the principles of this method and demonstrates its basic possibilities on simple examples. The paper presents unpublished details of probabilistic computations based on this method, including a reliability assessment, which provides the user with the probability of failure affected by statistically dependent input random variables. The study also mentions the potential of the optimization procedures under development, including an analysis of their effectiveness on the example of the reliability assessment of a slender column.
본 논문에서는 영상 백터 양자화를 위한 새로운 고속 부호화 기법을 제안하는데, 제안 기법은 다차원의 참조 표로 복수 특징의 부분 거리를 사용한다. 복수 특징을 사용하는 기존 기법은 탐색 순서와 연산 과정을 고려할 때 복수 특징을 단계적으로 처리한다. 반면에 제안 기법은 참조 표를 사용하여 복수 특징들을 동시에 활용한다. 본 논문에서는 가용한 수준의 메모리를 위해 테두리 효과를 고려하는 참조 표의 구성 방법과 참조 표의 부분 거리를 활용하며 현재의 탐색을 중지하는 방법을 상세하게 기술한다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법의 효율성을 확인시켜 주는데, 부호책 크기가 256일 때 제안 기법은 OHTPDS 기법이나 $M-L_2NP$ 기법 등과 같이 최근에 제안된 기법들이 요구하는 연산량의 $70\%$ 수준까지 연산량을 감소시킨다. 가용한 수준의 전처리와 메모리를 사용함으로써 제안 기법은 전체탐색 기법과 통일한 화질을 유지하면서 전체 탐색 기법이 요구하는 연산량의 $2.2\%$ 이하로 연산량을 감소시킨다.
최근 채권의 상환 및 이자의 확실성 정도를 측정하고 연관된 상대적인 위험의 정도를 나타내는 채권등급 평가의 중요성이 대두되고 있다. 초기의 대다수 선행 연구들에서는 기업의 채권 등급예측을 위하여 통계적 기법이 많이 사용되었으나, 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 사례기반 추론 등 인공지능 기법들이 통계모형의 대안으로 제시되어지고 있다. 사례기반 추론에서는 과거의 사례들이 지식으로 표현되고 해결 방법으로 사용된다. 유용한 사례기반 시스템을 구축하기 위해서 시스템의 지식베이스를 구축할 사례들을 인간의 정보처리 과정과 유사한 방법으로 표현하는 것이 중요하다. 본 논문은 실제 세계의 애매모호한 사례들을 다루는데 적절한 퍼지집합개념을 사례기반 추론과 결합하는 통합 방법론을 제시하고자 한다. 퍼지집합이론은 인간이 의사결정시 사용하는 유사한 자연스러운 언어를 수학적으로 변환할 수 있게 해주는 인공지능 기법이다.
최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
최근 지식 정보의 양이 방대해지면서, 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 추론 방법들은 TBox 분류와 ABox 실체화로 나누어진다. TBox 추론은 스키마의 무결성과 종속성을 주로 다룬다면, ABox 추론은 인스턴스 위주의 다양한 문제를 다루어서 실제 응용에서의 중요성이 매우 크다. 따라서 본 논문은 클래스의 제약 조건을 분석하고, 이를 통해 인스턴스가 속하는 클래스를 추론할 수 있는 방법을 제안한다. 객체 지향 언어 기반의 분산 파일 시스템을 활용했던 기존 방법과 달리 함수형 프로그래밍 기반의 인 메모리 시스템인 스파크를 통해 대용량 온톨로지 실체화 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 W3C의 Wine 온톨로지를 이용해 인스턴스를 생성(1억 2천만~6억개의 트리플)하고 실험을 수행하였다. 6억개의 트리플을 대상으로 진행한 실험의 경우 전체 추론 시간이 51분(696 K Triple/sec)이 소요되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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