This paper introduces an approach to multi-layered product knowledge model for collaborative engineering environment. The participants in collaborative engineering want to share and reason product knowledge through internet without any heterogeneity and ambiguity. However the previous knowledge models are limited in providing those aspects. In this paper, the collaborative engineering domain is analyzed and then the product knowledge is organized into four levels such as product context model, product specific model, product design model and product manufacturing model. The four levels are represented by first-order logic in layered fashion. The concepts and the instances of a formal ontology are used for recursive representation of the four levels. The instances of the concepts of an upper level like product context model are considered as the concepts of an adjacent lower level like product specific model, and this mechanism is applied to the other levels. These logic representations are integrated with the schema and the instances of a relational database. OWL representation of the four levels is defined through the integration of the logic representation and OWL primitives. The four product knowledge models have their major representation according to the characteristics of each model. This approach enables engineer to share product knowledge through internet without any ambiguity and utilize it as basis for additional reasoning.
The flexible arm has considerable structural flexibility. Because of its flexibility, the dynamic nodel is very complex and difficult to get. In this paper, fuzzy logic controller(FLC) of the single-link flexible arm is proposed, for FLC does not require any mathematical model of the plant. Noncolocated control is used and the choice of linguistic variables are examined. The simulation results are presented to show the possibility of FLC for flexible arm.
This paper presents characteristics of neuron-MOSFET for the implementation of logic circuits such at the inverter and D/A converter. Neuron-MOSFETS were fabricated using double poly CMOS process. From the measured results, it was found that noise margin of the inverter was dependant on the coupling ratio and a complete D/A characteristics of the source follower could be obtained by using any input Sate as a control gate.
This paper introduces an approach to ontology-based framework for knowledge management in a product development domain. The participants in a product life cycle want to share the product knowledge without any heterogeneity. However, previous knowledge management systems do not have any conceptual specifications of their knowledge. We suggest the three levels of knowledge framework. First level is an axiom, which specifies the semantics of concepts and relations. Second level is a product development knowledge map. It defines the common domain knowledge which domain experts agree with. Third level is a specialized knowledge for domain, which includes three knowledge types; expert knowledge, engineering function and data-analysis-based knowledge. We propose an ontology-based knowledge framework based on the three levels of knowledge. The framework has a uniform representation; first order logic to increase integrity of the framework. We implement the framework using prolog and test example queries to show the effectiveness of the framework.
MSC (Multi-Spectral Camera) system is a remote sensing instrument to obtain high resolution ground image. EOS (Electro-Optic System) for MSC mainly consists of PMA (Primary Mirror Assembly), SMA (Secondary Mirror Assembly), HSTS (High Stability Telescope Structure) and DFPA (Detector Focal Plane Assembly). High performance of EOS makes it possible for MSC system to provide high resolution and high quality ground images. Temperature of the EOS needs to be controlled to be in a specific range in order not to have any thermal distortion which can cause performance degradation. It is controlled by full redundant CPU based electronics. The validity of thermistor readings can be checked because a few thermistors are installed on each control point on EOS. Various kinds of thermal control logics are used to prevent 'Single Point Failure'. Control logic has a few set of database in order not to be corrupted by SEU (Single Event Upset). Even though the thermal control logic is working automatically, it can also be monitored and controlled by ground-station operator. In this paper, various ways of thermal control logic for EOS in MSC will be presented, which include thermal control mode and logic, redundancy design and status monitoring and reporting scheme.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
퍼지 논리 제어기(FLC : Fuzzy Logic Controller)를 사용할 때, 가장 중요한 것은 소속 함수의 범위를 정하는 것과 규칙의 형태를 결정하는 것이다. 소속 함수의 범위나 규칙의 형태는 자금까지 전문가가 임의로 정하는 방법을 사용하였다. 그러나 기존의 방법을 사용하면, 전문가의 주관적인 규칙과 소속 함수가 생성될 수 있고, 소속함수의 경우 최적의 범위를 정확히 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하기 위해, 유전자 알고리즘을 사용함으로써 최적의 소속 함수와 규칙의 형태를 구하려 하였다. 제시하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 자동차 주행 제어 문제에 적용시켜 보았다.
In modern warfare, the number of unmanned systems grow faster than any other weapon systems. Therefore, it is very important to predict and measure the combat effectiveness (CE) of unmanned weapon systems in battlefield for deciding defense budget to acquire those systems. In general, quantitative calculation of weapon effectiveness under complicated battlefield is difficult based on the future network centric warfare. Hence, many papers studied how to measure the combat effectiveness and tried to study a lot of related issues about it. However, there are few papers dealing with the relationship between the UGV (Unmanned Ground Vehicle)'s performance and CE in a ground battlefield. In this paper, we do the sensitivity analysis based on a given scenario in a small unit battle. In order to do that, we developed simulation model using AnyLogic and changed the input parameters such as detection and hitting probabilities. We also assess the simulation outputs according to the variation of input parameters. The MOE used in this simulation model output is survival ratio for Blue force. We hope that this paper will be useful to find which input variable is more effective to increase combat effectiveness in a small unit ground battlefield.
This paper presents an advanced torque ripple minimization method of a switched reluctance motor (SRM) using torque sharing function (TSF). Generally, TSF is applied into the torque control. However, the conventional TSF cannot follow the expected torque well because of the nonlinear characteristics of the SRM. Moreover, the tail current that is generated at a high speed motor drive makes unexpected torque ripples. The proposed method combined TSF with fuzzy logic control (FLC). The advantage of this method is that the torque can be controlled unity at any conditions. In addition, the controller can track the torque under the condition of the wrong TSF. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by the simulations and experiments.
In order for testing faults of combinatorial logic circuit, the authors have developed a new diagnosis method: "Neural Network (NN) fault diagnosis", based on fm error back propagation functions. This method has proved the capability to test gate faults of wider range including so called SSA (single stuck-at) faults, without assuming neither any set of test data nor diagnosis dictionaries. In this paper, it is further shown that what kind of fault models can be detected in the NN fault diagnosis, and the simply modified one can extend to test delay faults, e.g. logic hazard as long as the delays are confined to those due to gates, not to signal lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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