Objective: The purpose of this study is to determine the priority of information presentation and the effective menu type to be placed in the center of a gauge cluster display for commercial trucks and to present a set of ergonomic designs for the gauge cluster display. Background: An effective ergonomic design is specifically needed for the development of the gauge cluster display for the commercial trucks, because more diverse and heavier information is delivered to truck drivers, compared to the information to passenger car drivers. Method: First, all the information that must be shown on the commercial truck display was collected. Then, the severity, frequency of use, and display design parameters were evaluated for those information by commercial truck drivers. Next, an analysis on the information attributes and the heuristic evaluation utilizing the display design principles were carried out. According to the results, a design alternative of the main screen to be displayed was constructed by priority. A comparative analysis between the alternative and existing main screens was also conducted to see the efficacy of the designs. Lastly, we conducted an experiment for the selection of menu type. The experiment was conducted using the driving simulator with an eye-tracking device. The independent variables were four types of the menu reflecting the commercial truck characteristics such as grid type, icon type, list type, and flow type. We measured preference, total execution time, the total duration of fixation on the gauge cluster area, and the total number of fixation on the gauge cluster area as dependent variables. Results: Four types of driver convenience information and six types of driver assistance information were selected as the information to be placed primarily on the main screen of the gauge cluster. The Grid type was the most effective among the menu types. Conclusion: In this study, the information that appears on the main screen of the display, the division of the display and the design of the menu type for commercial truck drivers were suggested. Application: This study is expected to be utilized as guidelines on the ergonomic design of a gauge cluster display for commercial trucks.
Conventional exhibition management information systems recommend tourist attractions that are close to the place in which an exhibition is held. Some recommended attractions by the location-based recommendation could be meaningless when nothing is related to the exhibition's topic. Our goal is to recommend attractions that are related to the content presented in the exhibition, which can be coined as content-based recommendation. Even though human exhibition curators can do this, the quality is limited to their manual task and knowledge. We propose an automatic way of discovering attractions relevant to an exhibition of interests. Language resources are incorporated to discover attractions that are more meaningful. Because a typical single machine is unable to deal with such large-scale language resources efficiently, we implemented the algorithm on top of Apache Spark, which is a well-known distributed computing framework. As a user interface prototype, a web-based system is implemented that provides users with a list of relevant attractions when users are browsing exhibition information, available at http://bike.snu.ac.kr/WARP. We carried out a case study based on Korean Tourism Organization Linked Open Data with Korean Wikipedia as a language resource. Experimental results are demonstrated to show the efficiency and effectiveness of the proposed system. The effectiveness was evaluated against well-known exhibitions. It is expected that the proposed approach will contribute to the development of both exhibition and tourist industries by motivating exhibition visitors to become active tourists.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.4
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pp.77-84
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2012
Face classification has wide applications in intelligent video surveillance, content retrieval, robot vision, and human-machine interface. Pose and expression changes, and arbitrary illumination are typical problems for face recognition. When the face is captured at a distance, the image quality is often degraded by blurring and noise corruption. This paper investigates the efficacy of multi-classifier decision level fusion for face classification based on the photon-counting linear discriminant analysis with two different cost functions: Euclidean distance and negative normalized correlation. Decision level fusion comprises three stages: cost normalization, cost validation, and fusion rules. First, the costs are normalized into the uniform range and then, candidate costs are selected during validation. Three fusion rules are employed: minimum, average, and majority-voting rules. In the experiments, unfocusing and motion blurs are rendered to simulate the effects of the long distance environments. It will be shown that the decision-level fusion scheme provides better results than the single classifier.
Time expressions are a very important form of information in different types of data. Thus, the recognition of a time expression is an important factor in the field of information extraction. However, most previously designed systems consider only a specific domain, because time expressions do not have a regular form and frequently include different ellipsis phenomena. We present a two-level recognition method consisting of extraction and transformation phases to achieve generality and portability. In the extraction phase, time expressions are extracted by atomic time units for extensibility. Then, in the transformation phase, omitted information is restored using basis time and prior knowledge. Finally, every complete atomic time unit is transformed into a normalized form. The proposed system can be used as a general-purpose system, because it has a language- and domain-independent architecture. In addition, this system performs robustly in noisy data like SMS data, which include various errors. For SMS data, the accuracies of time-expression extraction and time-expression normalization by using the proposed system are 93.8% and 93.2%, respectively. On the basis of these experimental results, we conclude that the proposed system shows high performance in noisy data.
Recently, PC-based control is incredibly developed in the industrial control field, but it is difficult for PLC programming in PC. Therefore, I need to develop the softeware PLC, which support the international PLC programming standard(IECl131-3) and can be applied to diverse control system by using C language. In this paper, I have developed the ISPLC(Intelligent Agent System based Software Programmable Logic Controller). In ISPLC system, LD programmed by a user which is used over $90\%$ among the 5 PLC languages, is converted to IL, which is one of intermediate codes, and IL is converted to the standard C rode which can be used in a commercial editor such as Visual C++. In ISPLC, the detection of logical error in high level programming(C) is more eaier than PLC programming itself The study of code conversion of LD->IL->C is firstly tried in the world as well as KOREA. I developed an execution engine with a good practical application. To show the effectiveness of the developed system, 1 applied it to a practical case, a real time traffic control(RT-TC) system. ISPLC is minimized the error debugging and programming time owing to be supported by windows application program.
As the use of software is more wider in the safety-critical nuclear fields, so study to improve safety and quality of the software has been actively carried out for more than the past decade. In the nuclear power plant, nuclear man-machine interface systems (MMIS) performs the function of the brain and neural networks of human and consists of fully digitalized equipments. Therefore, errors in the software for nuclear MMIS may occur an abnormal operation of nuclear power plant, can result in economic loss due to the consequential trip of the nuclear power plant. Verification and validation (V&V) is a software-engineering discipline that helps to build quality into software, and the nuclear industry has been defined by laws and regulations to implement and adhere to a through verification and validation activities along the software lifecycle. V&V is a collection of analysis and testing activities across the full lifecycle and complements the efforts of other quality-engineering functions. This study propose a methodology based on V&V activities and related tool-chain to improve quality for software in the nuclear power plant. The optimized methodology consists of a document evaluation, requirement traceability, source code review, and software testing. The proposed methodology has been applied and approved to the real MMIS project for Shin-Hanul units 1&2.
Lee, Su Hyoung;Park, Sang Bae;Han, Sang-Gyu;Kown, Bum Soo
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.30
no.2
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pp.11-22
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2021
Sonobuoy is widely used as a very important sensor in combat management system using P-3 patrol aircraft due to its advantages of rapid searching into wide exploration range. It is necessary to verify the performance of developed sonobuoy system using various maritime test data in order to be successfully applied in combat management system. But it is difficult to acquire various real maritime data because it needs much time and effort. Therefore we have developed in this paper a synthetic signal generator and a simulator that they can verify the performance of sonobuoy system and evaluate its operational effectiveness without conducting maritime test. We have synthesized target signals based on the characteristics of underwater sound sources, and then developed the synthesized signal generator which consider to sound propagation etc. like as underwater environment. And in the simulator development we use a HMI technique to enhance the convenience of operator, and design to verify the performance of sonobuoy system. The developed signal generator and simulator can be used as useful tools to evaluate the operational effectiveness such as optimal deployment of sonobuoy in combat management system using P-3 patrol aircraft.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.3
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pp.145-151
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2023
3D-CNN is one of the deep learning techniques for learning time series data. Such three-dimensional learning can generate many parameters, so that high-performance machine learning is required or can have a large impact on the learning rate. When learning dynamic hand-gestures in spatiotemporal domain, it is necessary for the improvement of the efficiency of dynamic hand-gesture learning with 3D-CNN to find the optimal conditions of input video data by analyzing the learning accuracy according to the spatiotemporal change of input video data without structural change of the 3D-CNN model. First, the time ratio between dynamic hand-gesture actions is adjusted by setting the learning interval of image frames in the dynamic hand-gesture video data. Second, through 2D cross-correlation analysis between classes, similarity between image frames of input video data is measured and normalized to obtain an average value between frames and analyze learning accuracy. Based on this analysis, this work proposed two methods to effectively select input video data for 3D-CNN deep learning of dynamic hand-gestures. Experimental results showed that the learning interval of image data frames and the similarity of image frames between classes can affect the accuracy of the learning model.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.2
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pp.1-12
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2023
In the current era of the global mobile smart device revolution, electronic devices are required in all spaces that people interact with. The establishment of the internet of things (IoT) among smart devices has been recognized as a crucial objective to advance towards creating a comfortable and sustainable future society. In-mold electronic (IME) processes have gained significant industrial significance due to their ability to utilize conventional high-volume methods, which involve printing functional inks on 2D substrates, thermoforming them into 3D shapes, and injection-molded, manufacturing low-cost, lightweight, and functional components or devices. In this article, we provide an overview of IME and its latest advances in application. We review biomimetic nanomaterials for constructing self-supporting biosensor electronic materials on the body, energy storage devices, self-powered devices, and bio-monitoring technology from the perspective of in-mold electronic devices. We anticipate that IME device technology will play a critical role in establishing a human-machine interface (HMI) by converging with the rapidly growing flexible printed electronics technology, which is an integral component of the fourth industrial revolution.
The purpose of this study was to evaluate the clinical effectiveness of hydrophilic primer, which claim to retain adequate bond strength on moistened enamel resulting from moisture or saliva contamination, by comparing the shear bond strength and adhesive failure patterns of brackets bonded using hydrophilic primer and conventional hydrophobic primer. Brackets were bonded to human premolars embedded in metal cylinders utilizing light cured adhesive, primed with either a hydrophilic primer(Transbond fm primer) or a conventional hydrophobic primer(Transbond XT primer). Each sample was exposed to varying degrees of artificial saliva contamination during the priming process. The shear bond strength was measured using a universal testing machine, and the adhesive failure patterns after debonding were visually examined by strereomicroscope and assessed using the adhesive remnant index(ARI). The results were as follows 1. In dry conditions, no significant differences in shear bond strength between Transbond W and Transbond XT primers were found. 2. Transbond MIP primer exhibited a significantly higher shear bond strength than Transbond XT primer in saliva-contaminated conditions, regardless of the degree of contamination. 3. When contaminated with one coat of saliva, Transbond MIP primer did not exhibit significant differences in shear bond strength compared to the dry condition. When contaminated with two coats of saliva, Transbond MIP primer exhibited a singnificantly lower shear bond strength compared to the dry condition. 4. The adhesive remnant index of the adhesive failure pattern had a tendency to decrease, as the degree of saliva contamination increased. Bracket-adhesive interface failure was observed in more than half of the saliva contaminated samples utilizing Transbond MIP primer, whereas the bond failure sites of the Transbond XT primer samples occurred almost exclusively at the adhesive-enamel interface in saliva-contaminated conditions. The results of this study suggest that in cases where moisture control is difficult, Transbond MIP primer is an effective alternative to conventional hydrophobic primers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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