Non-Functional Requirements (NFR) play a crucial role during the software development process. Currently, NFRs are considered more important than Functional Requirements and can determine the success of a software system. NFRs can be very complicated to understand due to their subjective manner and especially their conflicting nature. Self-adaptive systems (SAS) are operating in dynamically changing environment. Furthermore, the configuration of the SAS systems is dynamically changing according to the current systems context. This means that the configuration that manages the trade-off between NFRs in this context may not be suitable in another. This is because the NFRs satisfaction is based on a per-context basis. Therefore, one context configuration to satisfy one NFR may produce a conflict with another NFR. Furthermore, current approaches managing Non-Functional Requirements trade-off stops managing them during the system runtime which of concern. To solve this, we propose fragmentizing the NFRs and their alternative solutions in form of Multi-entity Bayesian network fragments. Consequently, when changes occur, our system creates a situation specific Bayesian network to measure the impact of the system's conditions and environmental changes on the NFRs satisfaction. Moreover, it dynamically decides which alternative solution is suitable for the current situation.
단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 정확하게 예측하기 위하여 다중레이블 학습 방법을 광범위하게 비교한다. 이를 위하여 다중레이블 분류의 접근 방법인 알고리즘 적응, 문제 변환, 메타 학습의 여러 방법을 비교 평가한다. 다양한 관점에서 다중레이블 분류 방법의 특성을 평가하기 위하여 12가지 평가 척도를 사용하였고, 최적의 성능을 보이는 방법을 찾기 위하여 새로운 요약 척도를 사용하였다. 비교 실험 결과, 흔하지 않은 다중레이블 집합을 가지치기 하는 멱집합 방법과, 관련 레이블들을 추가된 특징으로 나타내는 분류기-체인 방법의 성능이 높았다. 또한, 이들 방법들로 구성된 여러 개의 분류기를 조합하면 더욱 성능이 향상되었다. 즉, 세포내 위치간의 연관관계를 사용하는 것이 예측에 효과적인데, 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치들의 관계는 독립적이지 않고 서로 관련되어 있기 때문이라 판단된다.
Based on the multi-attribute utility theory (MAUT), we present a survey method to measure consumer preferences. The multi-attribute utility theory has been used to make decisions in OR/MS field; however, we show that the method can be effectively used to estimate the demand for new services by measuring individual level utility function. Because conjoint method has been widely used to measure consumer preferences for new products and services, we compare the pros and cons of two consumer preference survey methods. Further, we illustrate how swing weighing method can be effectively used to elicit customer preferences especially for new telecommunications services, Multi-attribute utility theory is a compositional approach for modeling customer preference, in which researchers calculate overall service utility by summing up the evaluation results for each attribute. On the contrary, conjoint method is a decompositional approach, which requires holistic evaluations for profiles. Partworth for each attribute is derived or estimated based on the evaluation, and finally consumer preferences for each profile are calculated. However, if the profiles are quite new and unfamiliar to the survey respondents, they will find it very difficult to accurately evaluate the profiles. We believe that the multi-attribute utility theory-based survey method is more appropriate than the conjoint method, because respondents only need to assess attribute level preferences and not holistic assessment. We chose swing weighting method among many weight assessment methods in multi-attribute utility theory, because it is designed to perform in a simple and fast manner. As illustrated in Clemen and Reilly (2001), to assess swing weights, the first step is to create the worst possible outcome as a benchmark by setting the worst level on each of the attributes. Then, each of the succeeding rows "swings" one of the attributes from worst to best. Upon constructing the swing table, respondents rank order the outcomes (rows). The next step is to rate the outcomes in which the rating for the benchmark is set to be 0 and the rating for the best outcome to be 100, and the ratings for other outcomes are determined in the ranges between 0 and 100. In calculating weight for each attribute, ratings are normalized by the total sum of all ratings. To demonstrate the applicability of the approach, we elicited and analyzed individual-level customer preference for new telecommunication services-WiBro and HSDPA. We began with a randomly selected 800 interviewees, and reduced them to 432 because other remaining ones were related to the people who did not show strong intention for subscription to new telecommunications services. For each combination of content and handset, number of responses which favored WiBro and HSDPA were counted, respectively. It was assumed that interviewee favors a specific service when expected utility is greater than that of competing service(s). Then, the market share of each service was calculated by normalizing the total number of responses which preferred each service. Holistic evaluation of new and unfamiliar service is a tough challenge for survey respondents. We have developed a simple and easy method to assess individual level preference by estimating weight of each attribute. Swing method was applied for this purpose. We believe that estimating individual level preference will be quite flexibly used to predict market performance of new services in many different business environments.
노후화 시설물의 증가에 따라 선제적 유지관리의 중요성은 점차 증대되고 있다. 선제적 유지관리는 시설물의 응답 계측으로부터 시작되기 때문에 높은 정밀도를 가지는 응답을 획득하는 것이 중요하다. 국부적인 응답 중 변형률은 균열 감지 및 피로 진전 예측 등에 활용가능하다. 변형률 센서는 크게 이산형 및 분포형 센서로 구분된다. 이산형 센서의 대표적인 예가 광섬유 브래그 격자(FBG)와 전기 저항식 게이지이다. 이산형 센서는 높은 정확성과 재현성(고 정밀)을 가지지만, 측정점이 제한된다는 한계를 가진다. 브릴루앙 산란 기반 광섬유 변형률 계측 시스템 중 하나인 Brillouin Optical Correlation Domain Analysis (BOCDA)은 대표적인 분포형 센서이며, 5 cm 라는 높은 공간 분해능을 가진다. BOCDA는 투영된 광원에서 발생하는 산란파를 이용하여 광섬유 전 구간의 변형률을 계측한다. 측정점이 많아지는 장점이 있으나, 이산형 센서에 낮은 정확도와 재현성을 가진다. 본 연구에서는 고 정밀 데이터(이산형 센서)와 저 정밀 데이터(분포형 센서) 각각의 장점을 융합하는 후처리 기법을 제안하였으며, 이에 대한 가능성을 검증 실험을 통해 확인했다.
The bearing capacities resisted by the two-bay beams of multi-story planar frames with unequal spans under column removal scenarios differ considerably owing to the asymmetric stress on the left and right beams connected to the failed column and cause the potential for beams with larger span-to-depth ratios to be unable to exert effectively, which is disadvantageous for resisting the vertical load in unequal-span frame structures. To address this problem, the structural measure of adding braces to the weak bays of multi-story unequal-span frames was proposed, with the objective of achieving a coordinated stress state in two-bay beams with unequal spans, thereby improving the collapse resistance of unequal-span frame structures. Before conducting the numerical simulation, the modeling methods were verified by previous experimental results of two multi-story planar frames with and without steel braces. Thereafter, the effects of the tensile and compressive braces on the collapse behavior of the frame structures were elucidated. Then, based on the mechanical action laws of the braces throughout the collapse process, a detailed design method for improving the collapse resistance of unequal-span frame structures was proposed. Finally, the proposed design method was verified by using sufficient example models, and the results demonstrated that the design method has good application prospects and high practical value.
6분력 시험대는 추력 벡터 제어 방식 추진기관의 성능지수를 측정하는 시험 장비이다 본 논문은 6분력 시험대의 개념 설계 및 시험 분석 단계에서 가장 중요한 요소 중 하나인 시험대의 모델링 기법에 대한 연구로 기존 운용중인 시험대에도 적용이 가능한 우수한 모델을 제시하였다. 제안된 모델은 모델 매개변수 결정과정에 최소 자승법을 이용하였으며, 계측용 로드셀의 수량 결정과 시험대의 형상설계 과정에서 발생되는 제약조건을 크게 완화할 수 있었다. 그 결과 정확도, 운용성 구조적 안전성을 크게 높인 시험대 설계를 가능하게 하였다. 교정 및 연소 시험에 적용한 결과 기존 접근방법 보다 훨씬 우수한 정확도를 보였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권1호
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pp.15-19
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2015
The depth information of an image is used in a variety of applications including 2D/3D conversion, multi-view extraction, modeling, depth keying, etc. There are various methods to acquire depth information, such as the method to use a stereo camera, the method to use the depth camera of flight time (TOF) method, the method to use 3D modeling software, the method to use 3D scanner and the method to use a structured light just like Microsoft's Kinect. In particular, the depth camera of TOF method measures the distance using infrared light, whereas TOF sensor depends on the sensitivity of optical light of an image sensor (CCD/CMOS). Thus, it is mandatory for the existing image sensors to get an infrared light image by bundling several pixels; these requirements generate a phenomenon to reduce the resolution of an image. This thesis proposed a measure to acquire a high-resolution image through gradual area movement while acquiring a low-resolution image through pixel bundling method. From this measure, one can obtain an effect of acquiring image information in which illumination intensity (lux) and resolution were improved without increasing the performance of an image sensor since the image resolution is not improved as resolving a low-illumination intensity (lux) in accordance with the gradual pixel bundling algorithm.
Jo, Taeyong;Kim, KwangRak;Kim, SeongRyong;Pahk, HeuiJae
Journal of the Optical Society of Korea
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제18권3호
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pp.236-243
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2014
Surface profiling and film thickness measurement play an important role for inspection. White light interferometry is widely used for engineering surfaces profiling, but its applications are limited primarily to opaque surfaces with relatively simple optical reflection behavior. The conventional bucket algorithm had given inaccurate surface profiles because of the phase error that occurs when a thin-film exists on the top of the surface. Recently, reflectometry and white light scanning interferometry were combined to measure the film thickness and surface profile. These techniques, however, have found that many local minima exist, so it is necessary to make proper initial guesses to reach the global minimum quickly. In this paper we propose combing reflectometry and white light scanning interferometry to measure the thin-film thickness and surface profile. The key idea is to divide the measurement into two states; reflectometry mode and interferometry mode to obtain the thickness and profile separately. Interferogram modeling, which considers transparent thin-film, was proposed to determine parameters such as height and thickness. With the proposed method, the ambiguity in determining the thickness and the surface has been eliminated. Standard thickness specimens were measured using the proposed method. Multi-layered film measurement results were compared with AFM measurement results. The comparison showed that surface profile and thin-film thickness can be measured successfully through the proposed method.
In this study, a large bus is tested for measuring the steering response based on the slarom test and step steer test. A full car model by using ADAMS/Car is established for computer simulation. For bus modeling, user defined templates are made and used in the simulation. Simulation results according to the slarom and step steer test are compared to the physical experiments, in which several sensors are installed to measure vehicle responses. The results obtained from the comparison show a good agreement with regard to the vehicle velocity and steering angle.
고효율 다중공진형 컨버터는 스위칭 손질을 다중공진 회로를 이용하여 감소시킬 수 있기 때운에 고주파에서 동작이 가능하다. 이려한 고주파 스위칭 동작은 컨버터에 높은 전력 밀도를 제공한다. 그러나 공진 스위치애 걸리는 전압 스트레스는 입력전압의 4~5배 정도여서, 높은 정격의 소자를 필요로 하기 때문에 소자의 온-저항으로 인한 전도 손실을 증가시킨다. 본 문에서는 이러한 문제점 해결하기 위해 제안했던 전압 스트레스를 줄일 수 있는 AT 포워드 MRC는 모델링 해석파 이를 이용한 등가 모드 해석을 하였다. AT 포워드 MRC는 2개의 다중 공전 스위치의 동작 순서에 따라 8개의 등가 모델링이 가능하다. 이 컨버터의 동작 원리는 입력 48[V], 출력 5[V]/50[W]의 실험세트와 PSpice 시뮬레이션을 통해 확인되었으며, 측정된 최대 전압 스트레스는 입력전압의 2.9 배인 170[V]였고 최대 효율은 81.66i%로 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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