The purpose of this study is to propose a method to evaluate task complexity using CIFs(Complexity Influencing Factors). We developed a method that CIFs can be used in the evaluation of task complexity using fuzzy linguistic approach. That is, a fuzzy linguistic multi-criteria method to assess task complexity in a specific task situation was proposed. The CIFs luting was assessed in linguistic terms, which are described by fuzzy numbers with triangular and trapezoidal membership function. A fuzzy weighted average algorithm, based on the extension principle, was employed to aggregate these fuzzy numbers. Finally, the method was validated by experimental approach. In the result, it was validated that TCIM(Tink Complexity Index Method) is an efficient method to evaluate task complexity because the correlation coefficient between task performance time and TCI(Task Complexity Index) was 0.699.
Purpose: Sensitivity analysis offers a good guideline for designing energy conscious buildings, which is fitted to a specific building configuration. Sensitivity analysis is, however, still too expensive to be a part of regular design process. The One-at-a-time (OAT) is the most common and simplest sensitivity analysis method. This study aims to propose a reasonable ground that the OAT can be an alternative method for the variance-based method in some early design scenarios, while the variance-based method is known adequate for dealing with nonlinear response and the effect of interactions between input variables, which are most cases in building energy simulations. Method: A test model representing the early design phase is built in the DOE2 energy simulations. Then sensitivity ranks between the OAT and the Variance-based methods are compared at three U.S. sites. Result: Parameters in the upper rank by the OAT do not much differ from those by the Main effect index. Considering design practices that designers would chose the most energy saving design option first, this rank similarity between two methods seems to be acceptable in the early design phase.
With the coal mining depth increasing, both stress and gas pressure rapidly enhance, causing coal and gas outburst risk to become more complex and severe. The conventional method for prediction of coal and gas outburst adopts one prediction index and corresponding critical value to forecast and cannot reflect all the factors impacting coal and gas outburst, thus it is characteristic of false and missing forecasts and poor accuracy. For the reason, based on analyses of both the prediction indicators and the factors impacting coal and gas outburst at the test site, this work carefully selected 6 prediction indicators such as the index of gas desorption from drill cuttings Δh2, the amount of drill cuttings S, gas content W, the gas initial diffusion velocity index ΔP, the intensity of electromagnetic radiation E and its number of pulse N, constructed the Bayes discriminant analysis (BDA) index system, studied the BDA-based multi-index comprehensive model for forecast of coal and gas outburst risk, and used the established discriminant model to conduct coal and gas outburst prediction. Results showed that the BDA - based multi-index comprehensive model for prediction of coal and gas outburst has an 100% of prediction accuracy, without wrong and omitted predictions, can also accurately forecast the outburst risk even for the low indicators outburst. The prediction method set up by this study has a broad application prospect in the prediction of coal and gas outburst risk.
With the development of the American Customer satisfaction index (ACSI), research on customer satisfaction measurement or evaluation methods have become significant in the last decade. Most of international customer satisfaction barometers or indices are evolved based on the cause and effect relationship model of ACSI. Of critical importance to validity of customer satisfaction indices is how to construct a measurement attribute or indicator model and provide an effective implementation method effectively. Quality Function Deployment (QFD) is a very useful tool for translating the customer voice into product design through quality engineering. In fact, this is a methodology for measuring and analyzing evaluation indicators by their relationship matrix. In this paper, we will make an effort to integrate the framework of QFD into the measurement problem of customer satisfaction, and also develop a new multi-phase QFD model for evaluation of Customer Satisfaction Index (CSI). From the houses of quality in this model, the evaluation indicators impacting on customer's global satisfaction are identified by means of their relationship matrix. Then the evaluation indicator hierarchy and its measurement method for the customer satisfaction index are presented graphically. Furthermore, survey data from the Chinese automobile maintenance sector and a relevant case study are utilized to show the implementation method of the QFD model used to measure and analyze of customer satisfaction.
This paper presents DB Index method simulator for induced voltage to a communication line from an overhead power transmission line in steady state. DB index method is based on EMTP simulation results. The simulation is implemented for 3,500,000 cases which are combined by employing transmission line parameter of KEPCO.
Background: A detailed evaluation of the underground mine climate requires extensive measurements to be performed coupled to climatic modeling work. This can be labor-intensive and time-consuming, and consequently impractical for daily work comfort assessments. Therefore, a simple indicator like a heat stress index is needed to enable a quick, valid, and acceptable evaluation of underground climatic conditions on a regular basis. This can be explained by the unending quest to develop a "universal index," which has led to the proliferation of many proposed heat stress indices. Methods: The aim of this research study is to discuss the challenges in identifying and selecting an appropriate heat stress index for thermal planning and management purposes in underground mines. A method is proposed coupled to a defined strategy for selecting and recommending heat stress indices to be used in underground metal mines in the United States and worldwide based on a thermal comfort model. Results: The performance of current heat stress indices used in underground mines varies based on the climatic conditions and the level of activities. Therefore, carefully selecting or establishing an appropriate heat stress index is of paramount importance to ensure the safety, health, and increasing productivity of the underground workers. Conclusion: This method presents an important tool to assess and select the most appropriate index for certain climatic conditions to protect the underground workers from heat-related illnesses. Although complex, the method presents results that are easy to interpret and understand than any of the currently available evaluation methods.
Nowadays, many engineers believe that hybrid structures with reinforced concrete central core walls and perimeter steel frames offer an economical method to develop the strength and stiffness required for seismic design. As a result, a variety of such structures have recently been applied in actual construction. However, the performance-based seismic design of such structures has not been investigated systematically. In the performance-based seismic design, quantifying the seismic damage of complete structures by damage indices is one of the fundamental issues. Four damage states and the final softening index at each state for high-rise hybrid structures are suggested firstly in this paper. Based on nonlinear dynamic analysis, the relation of the maximum inter-story drift, the main structural characteristics, and the final softening index is obtained. At the same time, the relation between the maximum inter-story drift and the maximum roof displacement over the height is also acquired. A double-variable index accounting for maximum deformation and cumulative energy is put forward based on the pushover analysis. Finally, a case study is conducted on a high-rise hybrid structure model tested on shaking table before to verify the suggested quantities of damage indices.
본 연구의 목적은 고온부품의 소재로 사용하는 니켈기 초합금인 DA-5161 SX에 대한 크리프시험으로 얻은 시편 의 주사전자현미경으로 촬영한 미세조직 단면의 이미지로부터 인공지능 기반 열화인덱스(Degradation Index)로 정 량화 하는 새로운 방법을 제시하고 운전 중인 기기의 고온부품의 구성품을 파괴하지 않고 베이지안 추론 기반 열화 도를 예측하는 모델과, Larson-Miller Parameter(LMP)를 예측하여 크리프 수명 예측 모델을 제안하는 것이다. 니켈 기 초합금 미세조직인 감마프라임 상(γ')의 기하학적 특징 및 베이지안 추론 기반으로 소량의 이미지로 일관성 있는 대푯값을 추론하는 새로운 열화인덱스 방법과 고온부품을 파괴하지 않고 소재의 환경조건 정보만으로 열화인덱스 와 LMP를 예측할 수 있는 방법을 제안한다.
정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.
본 연구는 공진이론에 기초한 인덱스 함수(index function)를 이용하여 간단하게 QRS를 검출하는 새로운 알고리즘에 관한 것이다 ECG 근 몇 개의 사인파형의 조합으로 모델링 가능하며. 이때 ECG의 일차차분 값은 사인파형의 크기 및 주파수와 관계가 있다. 이 사실에 근거하여, R-L-C 회로의 허수부의 제곱값과 유사한 인덱스함수를 디자인하였으며. 인덱스 함수의 응답에 적응방법(adaptive method)를 첨가하여 QRS를 검출하였다. 이 알고리즘은 다른 QRS 검출 알고리즘에 비해 비슷하거나 높은 검출성능을 보였고. 복잡한 전처리 또는 후처리 과정이 필요치 않으므로 실시간 검출에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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