Viewpoint-dependent feature-based modelling in computer-aided design is developed for the purposes of supporting engineering design representation and automation. The approach of this paper uses a combination of a multi-level modelling approach. This has two stages of mapping between models, and the multi-level model approach is implemented in three-level architecture. Top of this level is a feature-based description for each viewpoint, comprising a combination of form features and other features such as loads and constraints for analysis. The middle level is an executable representation of the feature model. The bottom of this multi-level modelling is a evaluation of a feature-based CAD model obtained by executable feature representations defined in the middle level. The mappings involved in the system comprise firstly, mapping between the top level feature representations associated with different viewpoints, for example for the geometric simplification and addition of boundary conditions associated with moving from a design model to an analysis model, and secondly mapping between the top level and the middle level representations in which the feature model is transformed into the executable representation. Because an executable representation is used as the intermediate layer, the low level evaluation can be active. The example will be implemented with an analysis model which is evaluated and for which results are output. This multi-level modelling approach will be investigated within the framework aimed for the design automation with a feature-based model.
We wanted to show the different group dynamics of factors for success and failure cases for technology commercialization in small technology-based firms. Existing studies are based on product level, project level, division level or firm level. We deal with technology level, and at small-technology-based firms. This is a longitudinal case study based on 8 cases from Korea. Our study on technology level is a first trial in success and failure studies unlike all existing studies. As a first step, we introduced new categories and factors such as technology attributes and CEO reflecting data, and especially a new concept of launch readiness level. Finally, we adopted correspondence analysis to show the group dynamics. The results are as follows; Technology factors are the most important factors. Second, resource-based factors are more critical in failure cases than success cases and technology factors are more critical to success.
This paper introduces an approach to an ontology-based multi-level knowledge framework for a knowledge management system for discrete-product development. Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects: therefore, we suggest an ontology-based multi-level knowledge framework (OBMKF). The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so ambiguity can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain knowledge and guides the engineer to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and manufactured item level, according to the various viewpoints. The top level is specialized knowledge for a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of knowledge and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
2000년부터 연차적으로 적용되어 온 제7차 교육과정의 주요한 특징은 수준별 교육과정이라는 말로 대변될 수 있다. 수준별 교육과정의 구현을 위해 현재 수준별 수업이 적극 권장되고 있다. 수준별 수업은 학생 개개인의 학습능력을 고려하여 수준별로 적절한 학습경험을 제공하고 이를 통해 모든 학생들이 나름대로 학습에 성공할 수 있도록 배려하자는데 목적이 있다 지금까지 몇 몇 선행연구들을 통해 수준별 수업의 운영방식과 교육효과에 대한 사례가 보고 되어왔다. 반면 학생들이 이러한 수준별 수업에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 수용이나 의견에 대한 연구결과는 대체로 부족하다. 이에 본 연구에서는 현재 이루어지고 있는 수학교과의 수준별 이동수업에 관한 학생들의 성별과 각 수준에 따른 인식의 차이극 비교 분석하여, 수준별 수업치 효율성을 높이는 데 도움을 주고자 한다.
Operation of KORAIL's level crossing is in charge of KORAIL. As taking over existing level crossing to KORAIL, they do not conduct risk assessments, so we do not know about any possibilities of inner risk. And present operation of safety of the level crossing is just regular checking of reaction and functions of safety equipments physically, we need to react to the changes of what's going on around of level crossing and incestigation of traffic flow and surrounding conditions more spontaneously. So, we have to prepare the strategies against accidents of level crossing cost-effectively based on regular risk assessments for sustainable safety improvements and overcome operational problems of present level crossing's safety. Here, we're going to investigate the level of safety level and present risk factors of the level crossing using risk assessments for accidents/error of the equipments to show operational strategies of level crossing based on risk assessments.
In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.
The vast majority of the disaster prevention design research in Korea has focused on the macro-level interventions such as examining the existing systems and approaches, instituting revised policies, systematically establishing intervention programs, and evaluating the effectiveness of the interventions. However, little has focused on systematically challenging individuals' awareness using micro-level intervention. The present paper introduces approaches to micro-level intervention by infusing narrative-based simulation, and further suggests the implications on balancing the approaches of both micro-level and macro-level interventions.
This paper introduces an approach to an ontology-based knowledge framework for product life cycle management (PLM). Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects. Therefore, we suggest an ontology-based knowledge framework including knowledge maps, axioms and specific knowledge far domain. The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so that ambiguity of the semantics can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain common knowledge and guides engineers to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and product item level for PLM. The top level is specialized knowledge fer a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of unambiguous knowledge for PLM and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
Firms increasingly utilize Social Networking Service(SNS) to lead user's voluntary behavior. In the web-based environment, users show coexist loyal behavior which is represented by 'web-based pro-organization citizenship behavior' and 'anti-citizenship behavior'. To measure genuine performance of web-activity, we separated degree of compliance based on credibility, 'deep-level' and 'surface-level' to comprehend different behavior after compliance. The analysis result shows that contents credibility is important to enhance deep-level of compliance which has significant influence on web-based pro-organization citizenship behavior. Contrastively, surface-level of compliance has influence on anti-citizenship behavior. Based on the results of these analyses, the directions of web-based activities for the common good and self-interests of the stakeholders of the web-based activities will be proposed.
본 연구는 현 기본수준면 기반의 수로측량 시스템과 타원체 기반의 수로측량 시스템을 분석하여 좀 더 일관성 있는 해저지형자료를 얻을 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 타원체 기반의 수로측량을 동일한 측선 라인에 대하여 왕복 수행하였다. 그리고 해수면의 승강현상(조석 에너지 및 그 외 해양환경 에너지에 따른 해수면 변화)을 기본수준면 기반의 보정방법과 타원체 기반의 수심 보정방법으로 각각 처리하여 수심을 산출 하였다. 분석결과, 동일 구역(측선)의 수심단차현상이 기본수준면 기반의 산출물보다 타원체 기반의 산출물이 좀 더 향상된 것을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과는 타원체 기반의 수로측량을 수행할 경우 측량구역의 해수면 변동을 실시간으로 반영함으로서 좀 더 일관성 있는 해저지형을 생성 할 수 있다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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