This study involves an experiment for the cognitive experiment design and the human reliability in software engineering. Its overall objectives are to analyze common-cause human domain error and reliability in human-software interaction. A laboratory study was performed to analyze software engineers' task behavior in software production and to identify software design factors contributing to the effects in common cause failure redundancy. Common-cause model and its function were developed, then the main experiment using programming experts was conducted in order to define a new cognitive paradigm, in the aspects of identification, pattern recognition, and behavior domain for human reliability and quality control in software development. The results and analytical procedures developed in this research can be applied to reliability improvement and cost reduction in software development for many applications. Results are also expected to provide guidelines for software engineering quality control and for more effective design of human-software interface system.
Identification of forming limits of sheet metals is an important task to be done before the sheet metal forming processes. The information of the forming limit is indispensable for design of deformed shapes and related forming processes. This procedure becomes more important than ever as the auto-body becomes complicated and the number of auto-body parts is reduced for lower production cost. To identify the forming limit of sheet metals stretching with a hemispherical punch has gained popularity because of the convenient experimental procedure. The stretching experiment however has localized deformation or the shear band is originated from the non-unifrom deformation in the critical circum-stance instead of the absolute criterion. More accurate information of the forming limit therefore could be obtained by a more appropriate experiment to the real process. In this papaer an experiment program is devised to practivally identify the forming limits of sheet metals for auto-body parts. The experiment program contains not only stretching but deep-drawing Both forming experiments use the same hemispherical punch while they use different specimens. Deep-drawing experiments use speci-mens cut out in circular arc on both sides of circular blank to make it torn during the deep-drawing They also use speciments cut out straight in one side of a circular blank to make it deformed unevenly which causes local deformation during the deep-drawing. The experimental result demonstrates that the forming limit diagrams in the two cases show difference in their effective magnitude. The forming limit curve from deep-drawing is located lower than that from stretching. It is noted from the result that the deep-drawing process causes acceleration of localized deformation in comparison with the stretching process. From the experimental result the maximum value of forming limit could be pre-dicted for safe design.
순간 노출된 형태의 판단 과제에서 균질 연결성의 효과를 체계적으로 검증하기 위해 두실험이 수행되었다. 상하로 연결되거나 분리되어 배치된 두 괄호의 정체 판단에서 관찰된 부적 반복효과가 분리된 자극판을 예상하는 지각 태세에 기인할 가능성(실험 1)과 반응 편중 및 짧은 노출시간에 기인할 가능성(실험 2)을 검토하였다. 실험 1은, 연결된 자극판만을 사용하여, 도형의 한 부분으로 지시된 표적만을 보고하는 조건과 전체 도형을 보고하는 조건 모두에서 부적 반복효과를 관찰하였다. 실험 2는, 노출시간을 늘여 정확 보고율을 높이는 동시에, 애매한 도형을 이용하여 반응 편중의 정도를 계산하였는데, 반응 편중 효과의 제거 후에도 여전히 부적 반복효과를 관찰하였다. 본 연구의 결과는, 과제의 요구가 없어도 균질 연결된 형태들이 분석적으로 처리될 수 있음을 가리키며, 나아가 균질 연결성이 지각 조직화의 원리라는 가설을 부정하는 것으로 보인다.
국내에서 종실용 amaranth의 이용 가능성을 조사하기 위한 목적으로 종실에서 squalene을 분리, 동정하였고, squalene 추출후 부산물의 활용방안으로 그 부산물의 항암활성검색을 한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. Amaranth 종실에서 추출, 분리한 squalene 함량은 0.43%이고, GC /Mass spectrum으로 확인한 결과 99%의 순도를 나타내었으며, 분자구조식은 잠정적으로 동물성 squalene과 동일한 것으로 나타났다. 2. MTT 방법을 이용한 인간의 위암, 대장암 세포주에 대한 항암활성효과를 검색한 결과 부산물의 조추출물은 230$\mu\textrm{g}$/m1보다 낮은 농도에서 유의한 항암효과를 보였다.
As most of today's automatic transmissions in passenger car adopt a electro-hydraulic control system, the role of electronically controlled solenoid valves occupies an important position and it is essential to predict solenoid transient characteristics in order to design and evaluate the performance of the hydraulic control system. However, in general, both the magnetic and electrical parameters f the solenoid system are hardly known and it is not easy to model this section with moderate complexity although mechanical system could be developed using the classical second order system. This paper presents a dynamic modelling technique of a solenoid valve, that is controlled by pulse width modulation for an automatic transmission, in terms of system identification theory. In nonlinear computer simulation, it is shown that the identified systems which produce magnetic force to input duty cycle for various excitation signals predict the static and dynamic performance very well near the operating point and in experiment conducted to confirm the validity of identification theory for PWM solenoid valve, we find that there is a good agreement between the experimental data and simulation result. Hence, this model can be utilized in the development of pressure control system with PWM solenoid valve.
본 논문에서는 인물 기반의 비디오 요약 방법으로써 비디오 내 음성정보를 이용하여 화자 인식 기법을 통한 등장인물 중심의 요약 기법을 제안한다. 먼저, 얼굴 영역을 포함하는 장면을 중심으로 비디오로부터 배우의 대사에 해당하는 음성 정보를 분리하고, 화자 인식 기법을 수행하여 등장인물 별로 분류하였다. 화자인식 기법은 각 화자별로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 값을 추출하고 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류한다. 본 논문에서는 4명의 등장인물에 대해 GMM을 학습시키고 4명 중 1명을 검출하는 실험을 통해 학습된 GMM 분류기가 실험 비디오에 대해 0.138 정도의 오분류율을 보임을 확인하였다.
印章識別은 平滑化, 回轉 및 移動, 細線化整合技法의 순서로 수행된다. CCTV카메라에 入力된 印章映像은 A/D變換機와 8bit microcomputer에 의하여 $256{\times}256$畵素의 2進映像으로 변환한다. 두 映像을 定位置로 回轉시킨 후, 細線化過程을 거쳐 文字의 골격선을 찾는다. 畵素거리에 따라 Weight.를 정하고 distance-weighted Correlation, C를 계산한다. 계산된 $C^K$와 결정상수 $C_YES$, $C_NO$를 비교하여 印章을 識別한 결과 95%의 높은 識別率을 얻었고 한 개의 對象印章을 識別하는데 걸린 시간은 3분 이내였다.
Tactile display devices use an array of pins mounted in the form of a matrix to present three-dimensional shapes to the user by raising and lowering. With a denser matrix of mounted pins, it can be expected that shape identification will be become easier and the time required for identification will also become shorter, but that problems of difficulty in fabrication will arise. It is necessary to consider such trade-offs in the development of such devices. This study conducted experiments to study the effect of pin pitch on shape identification as Part of the fundamental investigation of this subject. The experiment used three tactile display devices with pin pitches of In, 2mm and 3mm for geometrical shape identification, with response time and rate of misidentification taken as the performance data. Surfaces, edgs and vertices of three-dimensional shapes were used as the shape primitives for displayed shapes and several of each type were selected for presentation. The results obtained revealed that performance has different relationships to pin pitch with different shape primitives.
This study develops a two stage procedure to identify the structural damage based on the optimized artificial neural networks. Initially, the modal strain energy index (MSEI) is established to extract the damaged elements and to reduce the computational time. Then the genetic algorithm (GA) and artificial neural networks (ANNs) are combined to detect the damage severity. The input of the network is modal strain energy index and the output is the flexural stiffness of the beam elements. The principal component analysis (PCA) is utilized to reduce the input variants of the neural network. By using the genetic algorithm to optimize the parameters, the ANNs can significantly improve the accuracy and convergence of the damage identification. The influence of noise on damage identification results is also studied. The simulation and experiment on beam structures shows that the adaptive parameter selection neural network can identify the damage location and severity of beam structures with high accuracy.
Currently most of the vision-based structural identification research focus either on structural input (vehicle location) estimation or on structural output (structural displacement and strain responses) estimation. The structural condition assessment at global level just with the vision-based structural output cannot give a normalized response irrespective of the type and/or load configurations of the vehicles. Combining the vision-based structural input and the structural output from non-contact sensors overcomes the disadvantage given above, while reducing cost, time, labor force including cable wiring work. In conventional traffic monitoring, sometimes traffic closure is essential for bridge structures, which may cause other severe problems such as traffic jams and accidents. In this study, a completely non-contact structural identification system is proposed, and the system mainly targets the identification of bridge unit influence line (UIL) under operational traffic. Both the structural input (vehicle location information) and output (displacement responses) are obtained by only using cameras and computer vision techniques. Multiple cameras are synchronized by audio signal pattern recognition. The proposed system is verified with a laboratory experiment on a scaled bridge model under a small moving truck load and a field application on a footbridge on campus under a moving golf cart load. The UILs are successfully identified in both bridge cases. The pedestrian loads are also estimated with the extracted UIL and the predicted weights of pedestrians are observed to be in acceptable ranges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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