The study of human erroneous actions has traditionally taken place along two different lines of approach. One has been concerned with finding and explaining the causes of erroneous actions, such as studies in the psychology of "error". The other has been concerned with the qualitative and quantitative prediction of possible erroneous actions, exemplified by the field of human reliability analysis (HRA). Another distinction is also that the former approach has been dominated by an academic point of view, hence emphasising theories, models, and experiments, while the latter has been of a more pragmatic nature, hence putting greater emphasis on data and methods. We have been developing a method to make predictions about error modes. The input to the method is a detailed task description of a set of scenarios for an experiment. This description is then analysed to characterise thd nature of the individual task steps, as well as the conditions under which they must be carried out. The task steps are expressed in terms of a predefined set of cognitive activity types. Following that each task step is examined in terms of a systematic classification of possible error modes and the likely error modes are identified. This effectively constitutes a qualitative analysis of the possibilities for erroneous action in a given task. In order to evaluate the accuracy of the predictions, the data from a large scale experiment were analysed. The experiment used the full-scale nuclear power plant simulator in the Halden Man-Machine Systems Laboratory (HAMMLAB) and used six crews of systematic performance observations by experts using a pre-defined task description, as well as audio and video recordings. The purpose of the analysis was to determine how well the predictions matiched the actually observed performance failures. The results indicated a very acceptable rate of accuracy. The emphasis in this experiment has been to develop a practical method for qualitative performance prediction, i.e., a method that did not require too many resources or specialised human factors knowledge. If such methods are to become practical tools, it is important that they are valid, reliable, and robust.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.2
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pp.70-78
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1998
Spike detection in long-term EEG monitoring forepilepsy by wavelet transform(WT), artificial neural network(ANN) and the expert system is presented. First, a small set of wavelet coefficients is used to represent the characteristics of a singlechannel epileptic spikes and normal activities. In this stage, two parameters are also extracted from the relation between EEG activities before the spike event and EEG activities with the spike. then, three-layer feed-forward network employing the error back propagation algorithm is trained and tested using parameters obtained from the first stage. Spikes are identified in individual EEG channels by 16 identical neural networks. Finally, 16-channel expert system based on the context information of adjacent channels is introducedto yield more reliable results and reject artifacts. In this study, epileptic spikes and normal activities are selected from 32 patient's EEG in consensus among experts. The result showed that the WT reduced data input size and the preprocessed ANN had more accuracy than that of ANN with the same input size of raw data. Ina clinical test, our expert rule system was capable of rejecting artifacts commonly found in EEG recodings.
An intensive watershed survey including water quality measurement of 6 times was carried out in order to find out the relationship between pollutant load and water quality in a small stream watershed where livestock wastewater is the main source of water pollution. The findings from the survey are as follows. 1) The number of livestock showed large disagreement among county office, myon, and insite survey. It is vital to check the data at the beginning of watershed survey. 2) The fluctuation of streamflow and water quality was so large depending on the day of measurement that it is essential to set up continuous telemetering system to get reliable data about delivery ratio of pollutants. 3) It was helpful for setting the priority of investigation to check water quality and quantity at several points along the stream after dividing the watershed into 5 drainage areas. 4) To control the livestock wastewater, especially in case of cows, it is necessary to have roof system and prevent overland flow from the ground. In case of pig farms, it is recommended to have public treatment system instead of private treatment system. The exact emission load of livestock wastewater was difficult to estimate, and requires more study.
This study extends the existing method of Technology Forecasting with Data Envelopment Analysis (TFDEA) by incorporating a ranking method into the model so that we can reduce the required number of DMUs (Decision Making Units). TFDEA estimates technological rate of change with the set of observations identified by DEA(Data Envelopment Analysis) model. It uses an excessive number of efficient DMUs(Decision Making Units), when the number of inputs and outputs is large compare to the number of observations. Hence, we investigated the possibility of incorporating CCCA(Constrained Canonical Correlation Analysis) into TFDEA so that the ranking of DMUs can be made. Using the ranks developed by CCCA(Constrained Canonical Correlation Analysis), we could limit the number of efficient DMUs that are to be used in the technology forecasting process. The proposed hybrid model could establish technology frontiers with the efficient DMUs for each generation of technology with the help of CCCA that uses the common weights. We applied our hybrid model to forecast the technological progress of main battle tank in order to demonstrate its forecasting capability with practical application. It was found that our hybrid model generated statistically more reliable forecasting results than both TFDEA and the regression model.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.62
no.1
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pp.23-29
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2013
TCN(train communication network) standard was approved in 1999 by the IEC (IEC 61375-1) and IEEE (IEEE 1473-T) organizations to warrant a reliable train and equipment interoperability. TCN defines the set of communication vehicle buses and train buses. The MVB(multifunction vehicle bus) defines the data communication interface of equipment located in a vehicle and the WTB(wire train bus) defines the data communication interface between vehicles. The WTB and each MVB will be connected over a node acting as gateway. Also, to support applications demanding a high reliability, the standard defines a redundancy scheme in which the bus may be double-line and redundant-node implemented. In this paper we have presented protocol analysis platform for the WTB redundancy which is part of TCN system, to verify communication state of high-speed trains. As a confirmation of its validity, the technology described in this paper has been successfully applied to state monitoring and protocol verification of redundancy WTB based on TCN.
The collective of highly reliable traffic data is necessary for traffic signal control. This study is to test application of RTMS sensor to traffic signal control. In order to find out the possibility of its application th traffic signal control, 5 types of experiments were performed. The major findings are as follows ; -The detection are a has been changing according to degree and gain. -At the results of experiments for interference are a measure, Degree 60 is stable condition. -At the results of reliability test for volume and speed. the error rate decreases as speed increases and that of Zone 1 is lower than that of Zone 3. -Two modes are set up for reliability test of traffic volume. It founds that the detection reliability of the stopped vehicles are higher than that of the passing vehicles at sidefire-intersection mode. It founds that the results are vice-versa at sidefire-highway mode. Conclusively, this sensor cannot directly apply to colection of traffic data for traffic signal control. However, this sensor can be substituted for a loop detector which is used popularly for signal control, and freeway traffic control if above faults are made up.
On-line gamma monitoring system around KAERI-site was set up to monitor the radiation fluctuations in environment. Data on gamma exposure rates measured by the ionication chamber in the monitoring posts are transmitted to a computer of central control station with. radio telemetry transmission modem and monitored in real time. Radio telemetry transmission system is economical and reliable on handling and storing of data. This monitroing system can triger an early warning system in the event of abnormal radiation levels.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.1
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pp.241-269
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2012
Wireless networks composed of multimedia-enabled resource-constrained sensor nodes have enriched a large set of monitoring sensing applications. In such communication scenario, however, new challenges in data transmission and energy-efficiency have arisen due to the stringent requirements of those sensor networks. Generally, congested nodes may deplete the energy of the active congested paths toward the sink and incur in undesired communication delay and packet dropping, while bit errors during transmission may negatively impact the end-to-end quality of the received data. Many approaches have been proposed to face congestion and provide reliable communications in wireless sensor networks, usually employing some transport protocol that address one or both of these issues. Nevertheless, due to the unique characteristics of multimedia-based wireless sensor networks, notably minimum bandwidth demand, bounded delay and reduced energy consumption requirement, communication protocols from traditional scalar wireless sensor networks are not suitable for multimedia sensor networks. In the last decade, such requirements have fostered research in adapting existing protocols or proposing new protocols from scratch. We survey the state of the art of transport protocols for wireless multimedia sensor networks, addressing the recent developments and proposed strategies for congestion control and loss recovery. Future research directions are also discussed, outlining the remaining challenges and promising investigation areas.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.2
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pp.97-109
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2019
Degree days have been determined using temperature data measured at nearby weather stations to a site of interest to produce information for supporting decision-making on agricultural production. Alternatively, the data products of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) can be used for estimation of degree days in a given region, e.g., Korean Peninsula. The objective of this study was to develop a simple tool for processing the MODIS product for estimating cooling degree days (CDD), which would help assessment of heat stress conditions for a crop as well as energy requirement for greenhouses. A set of scripts written in R was implemented to obtain temperature profile data for the region of interest. These scripts had functionalities for processing spatial data, which include reprojection, mosaicking, and cropping. A module to extract air temperature at the surface pressure level was also developed using R extension packages such as rgdal and RcppArmadillo. Random forest (RF) models, which estimate mean temperature and CDD with a different set of MODIS data, were trained at 34 sites in South Korea during 2009 - 2018. Then, the values of CDD were calculated over Korean peninsula during the same period using those RF models. It was found that the CDD estimates using the MODIS data explained >74% of the variation in the CDD measurements at the weather stations in North Korea as well as South Korea. These results indicate that temperature data derived from the MODIS atmospheric products would be useful for reliable estimation of CDD. Our results also suggest that the MODIS data can be used for preparation of weather input data for other temperature-based agro-ecological models such as growing degree days or chill units.
Objectives : This research aims to investigate the consumer's interest in the Korean Medicine (KM) industry by using Google-trends and Naver-Data lab. A quick and uncomplicated way for those who are already involved with KM industry but do not have expertise in utilizing Big-data searches, is introduced. Methods : 'Direct keyword' was set by FGI (Focus Group Interview) and 'Detailed keyword' was set by using relevant word search and autocomplete search functions in the search engine. By inquiring Naver-Data lab, keyword search volumes are compared by age and sex, date range, and originating region of the researcher. It is possible to determine whether the data is reliable or authentic through examining the associated query. Selected direct keywords used through FGI (Focus Group Interview) were 'Acupuncture', 'Herbal Medicine', 'Cupping', 'Musculoskeletal Disease', 'Diet', and 'Stemina'. Based on these keywords, the following results were derived from the keyword analysis. Results : From August 2016, there was a noticeable surge of interest in men's 'Cupping'. The search for 'Diet' increased in the second quarter of 2016 from all ages. The search volume of 'Stemna' for individuals in their 20s is higher than that of those in their 30s or 40s'. Researchers from the region of Chungcheongbuk-do had a higher level of interest in analgesics and less interest in Korean Medicine. There is a greater interest in the KM market from European countries and America, than from Korea, China, and other Asian countries. Discussion : Despite the limitations of the research, it is meaningful to introduce a quick and easy data search method to compare information by age, sex, and region. Conclusion : The future of research into Korea Medicine and this market is confirmed by our data results which indicate interest from Europe, the United States, and other western countries, but less interest from Korea, China and other Asian countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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