In our daily life, the probability of target prevalence in visual search varies from very low to high. However, most laboratory studies of visual search used a fixed probability of target prevalence at 50%. The present study examined the properties of information processing during visual search where the probability of target prevalence was manipulated to vary from low (20%), medium (50%), to high (80%). The search items were made of simple shape stimuli, and search accuracy, signal detection measures, and reaction times (RTs) were analyzed for characterizing the effect of target prevalence on the information processing strategies for visual search. The analyses showed that the rates of misses increased whereas those of false alarms decreased in the search condition of low target prevalence, whereas the pattern was reversed in the high prevalence condition. Signal detection measures revealed that the target prevalence shifted response criterion (c) without affecting sensitivity (d'). In addition, RTs for correct rejection responses in the target-absent trials became delayed as the prevalence increased, whereas those for hits in the target-present trials were relatively constant regardless of the prevalence. The RT delay in the target-absent trials indicates that increased target prevalence made the 'quitting threshold' for search termination more conservative. These results support an account that the target prevalence effect in visual search arises from a shift of decision criteria and the subsequent changes in search information processing, while rejecting the account of a speed-accuracy tradeoff.
석탄화력발전소의 CO2배출량 감소와 고효율, 대용량화로 인해 초초임계압(USC:Ultra Super Critical) 화력발전소의 건설이 증가하고 있다. USC 발전소는 효율향상을 위한 증기온도와 압력의 상승 때문에 보일러 고온고압부에 기존의 소재에 비해 고온강도와 내산화성의 재료물성이 향상된 신소재 적용이 불가피하다. 특히 사용된 신소재 중에서 보일러 본체를 구성하는 수냉벽관(Water wall), 과열기와, 재열기용 튜브 및 후육부인 헤더와 배관재로 기존의 2.25Cr-1Mo강을 개량한 2.25Cr-1.6W계 내열강이 적용되고 있다. 2.25Cr-1.6W강은 SMI와 MHI가 공동개발한 소재로 1995년 튜브제품이, 1999년에 단조, 파이프재, 플레이트제품이 ASME code case로 등재되었고, 2009년 ASME code case 2199-4로 개정되어 사용 중이다. 이 소재는 2.25Cr-1Mo강에 고온강도 개선을 위해 석출강화효과가 있는 V과 Nb을 첨가하였고, 탄화물의 열적안정성과 고용강화효과 증대를 위해 W을 첨가하였다. 그리고 제작성과 용접성 및 재료의 인성 향상을 위해 B첨가와 C함량을 낮추었다. 합금성분의 첨가와 조정에 의해 고온강도는 개선되었지만, 보일러 설치 및 보수를 위한 용접과정에서 용접금속과 CGHAZ(Coarse Grain HAZ)에서 용접균열이 발생하였다. 대부분의 용접균열은 용접결함이나 고온 혹은 저온균열이 아닌 2.25Cr-1.6W계강의 강도 개선을 위해 첨가한 V과 Nb이 용접후열처리 도중 입내에 MX형태의 미세석출로 입내를 강화시킴으로서 발생한 재열균열 민감성 증대에 기인된 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서 용접 및 후열처리 과정에서 용접금속과 HAZ에서 발생하는 용접금속의 응력분포를 전산해석을 통해 확인하고 실제 후육파이프 용접부에서 잔류응력을 측정해 비교하였다. 용접부 응력분포는 SYSWELD 프로그램을 사용해 해석을 수행하였고, 발전소 실배관재의 용접부 응력측정은 수평부 측정이 용이하도록 지그를 부착한 Potable 잔류응력측정기를 사용해 Hole Drilling Method(HDM)를 적용하여 잔류응력을 측정하였다. 해석 결과 CGHAZ부위의 잔류응력이 용접금속과 기타 부위에 비해 높은 응력분포를 나타냈으며, 이는 CGHAZ와 용접용융선 부근에서 균열이 발생하는 실제값과 일치하는 결과를 보였다. 실제 배관재 용접부에서 측정한 잔류응력값은 항복응력의 약 50% 이하 응력값을 나타냈다. 배관 구조에 기인한 시스템응력의 영향을 제거하기 위해 배관재 용접부를 중심으로 양끝단을 절단 후 용접부에서 측정한 응력은 항복응력 대비 25%수준의 낮은값을 보였다. 그러나 배관재가 장기간 고온환경에 노출되었고 용접금속 내부의 균열이 발생한 상태에서 측정하였기 때문에 용접잔류응력은 상당부분 해소되어 상대적으로 낮은 응력값이 얻어진 것으로 판단된다.
차종구분의 필요성은 교통공학 및 계획분야에서 교통패턴을 파악할 필요가 있으며 도로의 포장설계와 같은 구조적 측면, 교통관련자료구축 등에서도 중요하다. 현재 국내에서 운영중에 있는 각종검지기 체계들은 외국에서 개발한 체계로서 여러 가지 다양한 센서를 복합구성하여 차종을 구분하는 고가의 장비들이다. 이에 대한 국내의 연구사례는 극히 드물다고 볼 수 있다. 지금까지 주를 이룬 국내 연구사례를 보면 루프검지기를 이용한 차종구분이 주를 이루고 있다. 현재 루프검지기의 대체검지기(영상검지기, 자석검지기)개발이 활발히 진행되고 있으며 본 연구에서 이용되는 검지기는 자석검지기로서 루프검지기에 비하여 설치가 간단하고 파손의 우려가 적으며 유지관리 및 보수가 손쉽고 비용면에서도 저렴하다는 것이 장점이라 하겠다. 이에 최근에 개발되어진 단일 자석검지기를 이용한 실시간 차종인식 알고리즘을 개발하고, 현장실험을 통한 현장 적용성을 검토한다. 고속도로에 설치되어 있는 자석검지기를 이용하여 자료를 수집하며 분석에 이용되는 자료는 개별차량에 대하여 자속밀도의 변화를 주파수값으로 변환한 Digital Data값이다. 그 수치를 토대로 각 차량의 점유시간을 파악하여 각 차량의 점유시간동안 파형의 특징을 추출하여 각 특징들을 기초로 하여 각 차량이 나타내는 고유의 파형을 식별하는 패턴인식 방법으로 접근한다. 본 연구에서는 검지기 매설장소의 유한성 및 연구대상 도로의 특성으로 인하여 다양한 차종의 자료수집이 용이하지 못하여 시험가능한 자료수가 많은 차종을 대상으로 분석한다. 차종인식 알고리즘상의 차종분류는 건설교통부 차종분류기준에 따라 우선 구분이 확실한 차종으로 나눈후 단계적으로 세부적 차종분류로 접근한다.의 영향들을 고려함으로써 가로망 설계 과정에서 가로망의 상반된 역할인 이동성과 접근성의 비교가 가능한 보다 현실적인 가로망 설계 모형을 구축하고자 한다. 지금까지 소개된 가로망 설계모형들은 용량변화에 대한 설계변수의 형태에 따라 이산적 가로망 설계 모형과 연속적 가로망 설계모형으로 나뉘어지게 된다. 본 논문의 경우, 계산속도의 향상 측면에서는 연속적 가로망 설계 모형을 도입할 수 있지만, 이때 요구되는 도로용량이 이산적인 변수(차선 수)로 결정되어야만 신호제어 변수를 결정할 수 있기 때문에, 이산적 가로망 설계 모형이 사용된다. 하지만, 이산적 설계모형의 경우 조합최적화 문제이므로 정확한 최적해를 구하기 위해서는 상당한 시간이 소요되며, 경우에 따라서는 국부 최적해에 빠지게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 우선 이상적 모형의 근사화, 혹은 조합최적화문제를 위해 개발된 Simulated Annealing기법의 적용, 연속적 모형의 변수를 이산화하는 방법 등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대
With the development and proliferation of three-dimensional(3D) printers, consumers in modern society can now print products of what they want three-dimensionally at home. However, consumers themselves would have to produce digital design maps that are compatible with 3D printers and to set up the optimum printing quality and temperature, as well as to pay for maintenance and repair of 3D printers and to respond to any possible lawsuits related to intellectual property right about designs in order to make possible consumer-tailored manufacturing through 3D printing. However, in reality, since it is very difficult for consumers to respond to these issues, it is necessary to develop services that perform 3D printing on behalf of consumers in the desired direction. Motivated by this objective, this study investigated user experiences on Shapeways(www.shapeways.com), which is a global online 3D printing product and sales companies, from many viewpoints in order to obtain insight into 3D printing services and modes which were preferred by consumers. The study result showed that quantitative evaluations on usability, search process, price adequacy, re-visit intention, diversity of design, and satisfaction of design was scored low overall. Furthermore, this study acquired insight about consumer-tailored 3D printing services through constructive suggestions on multi-language support, openness of manufacturing process, simultaneous operation of online and offline sites, design-oriented consumer-tailored manufacturing service, services that ensure delivery safety and product durability, and surface finishing services. This study is expected to provide a wide range of opinions not only on 3D printing service platform development but also on related industry and research.
It is recently suggested in Korea that Resource-Based Relative Value Scale (RBRVS) is an alternative plan of Korean Dental Fee Schedule which has been operated on a fee-for-service basis since the introduction of the national health insurance program in 1977. RBRVS applicable to diagnosis and treatment for temporomandibular disorders (TMD), a common cause of orofacial pain, is needed to be estimated in Korea and the establishment of the standard terminology of dental procedures for TMD should be preceded. The purposes of this study were to develop a new classification system of health care service items for TMD and to investigate time needed for each item, which enables RBRVS to be estimated prior to establishment the payment system of health care services for TMD. The dental service items for TMD in this study were categorized through Delphi process which 10 TMD specialists were participated in and the time needed for each service item was investigated by work sampling and time study method with a stopwatch. The results of this study demonstrated the new classification system of dental services for TMD comprising 151 service items and exhibited the average time for each items ranging from 7.22 min for cold laser therapy to 171.71 min for direct fabrication of anterior repositioning splint. Conclusively, it is suggested that the classification system for TMD developed in this study, considering specific characteristics on basis of resources for health care service of dental procedures, should be helpful to estimate payment level for each service item.
We studied basic ideas of a network based Gravity/Magnetic data processing server/client system which provides functions of data processing, forward modeling, inversion and data process on Data Base. This Java technology was used to provide facilities, socket communication and JDBC(Java Database Connectivity) technology to produce an effective and practical client application. The server computers are linked by network to process the MPI parallelized computing. This can provide useful devices of the geophysical process and modeling that usually require massive computing performance and time. Since this system can be accessed by lots of users, it can provides the consistent and confident results through the verified processing programs. This system also makes it possible to get results and outputs through internet when their local machines are connected to the network. It can help many users who want to omit the jobs of system administration and to process data during their field works.
A software system is required to change during its life cycle due to various requirements such as adding functionalities, fixing bugs, and adjusting to new computing environments. Such program code modification should be considered as carefully as a new system development becase unexpected software errors could be introduced. In addition, when reusing open source programs, we can expect higher quality software if code changes of the open source program are predicted in advance. This paper proposes a Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning model to predict source code changes. In this paper, the prediction of code changes is considered as a kind of a binary classification problem in deep learning and labeled datasets are used for supervised learning. Java projects and code change logs are collected from GitHub for training and testing datasets. Software metrics are computed from the collected Java source code and they are used as input data for the proposed model to detect code changes. The performance of the proposed model has been measured by using evaluation metrics such as precision, recall, F1-score, and accuracy. The experimental results show the proposed CNN model has achieved 95% in terms of F1-Score and outperformed the multilayer percept-based DNN model whose F1-Score is 92%.
With the recent increase in maintenance works on water and sewer pipes as well as district heating supply pipes, pavement cutting work using pavement cutter is on the rise. The pavement cutting operation generates considerable dust (cutting sludge) as well as noise; therefore, it is necessary to apply eco-friendly technologies that have low noise and dust recovery capability. Thus far, various equipment for recovering dust have been developed; however, there is a limitation in that the environmental friendliness is not quantified. Therefore, in this study, we developed a low-noise, dust-recovery type pavement cutter that can fundamentally remove the causes of environmental hazards such as noise and dust and evaluated the eco-friendliness of the pavement cutting process performed by this cutter. To this end, an integrated water cooling-sludge recovery system composed of a vacuum device and a sludge suction unit was developed, and the developed system was applied to a pavement cutter. Subsequently, the developed equipment was applied to the test bed, and data related to its eco-friendliness were collected and evaluated. The results showed that the cutting sludge recovery rate of the developed equipment was greater than 83%, the noise level was approximately 82 - 83 dB, and the sound power level was 115 dB. The results of this study will be used as basic data to develop improved pavement cutters in the future with improved cutting sludge recovery performance and lower noise.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.9
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pp.381-386
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2023
Many existing test case generation researchers extract test cases from models. However, research on generating test cases from natural language requirements is required in practice. For this purpose, the combination of natural language analysis and requirements engineering is very necessary. However, Requirements analysis written in Korean is difficult due to the diverse meaning of sentence expressions. We research test case generation through natural language requirement definition analysis, C3Tree model, cause-effect graph, and decision table steps as one of the test case generation methods from Korean natural requirements. As an intermediate step, this paper generates test cases from C3Tree model-based decision tables using meta-modeling. This method has the advantage of being able to easily maintain the model-to-model and model-to-text transformation processes by modifying only the transformation rules. If an existing model is modified or a new model is added, only the model transformation rules can be maintained without changing the program algorithm. As a result of the evaluation, all combinations for the decision table were automatically generated as test cases.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.2
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pp.238-247
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2023
Liquefied petroleum gas (LPG) is an attractive fuel for ships considering its current technology and economic viability. However, safety guidelines for LPG-fueled ships are still under development, and there have been no cases of applying LPG propulsion systems to small and medium-sized ships in Korea. The purpose of this study was to perform an objective risk assessment for the first marine LPG engine system and propose safe operational standards. First, hazard and operability (HAZOP) analysis was used to divide the engine system into five nodes, and 58 hazards were identified. To compensate for the subjectivity of qualitative evaluation using HAZOP analysis, fuzzy set theory was used, and additional risk factors, such as detectability and sensitivity, were included to compare the relative weights of the risk factors using a fuzzy analytical hierarchy process. As a result, among the five risk factors, those with a major impact on risk were determined to be the frequency and severity. Finally, the fuzzy technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) was applied to select the risk rank more precisely by considering the weights of the risk factors. The risk level was divided into 47 groups, and the major hazard during the operation of the engine system was found through the analysis to be gas leakage during maintenance of the LPG supply line. The technique proposed can be applied to various facilities, such as LPG supply systems, and can be utilized as a standard procedure for risk assessment in developing safety standards for LPG-powered ships.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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