A fuzzy rule-based hand-motion estimation algorithm is proposed for a 6 dimensional spatial tracker in which low cost accelerometers and gyros are employed. To be specific, beginning and stopping of hand motions needs to be accurately detected to initiate and terminate integration process to get position and pose of the hand from accelerometer and gyro signals, since errors due to noise and/or hand-shaking motions accumulated by integration processes. Fuzzy rules of yes or no of hand-motion-detection are here proposed for rules of accelerometer signals, and sum of derivatives of accelerometer and gyro signals. Several experimental results and shown to validate our proposed algorithms.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1992.04b
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pp.249-257
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1992
An automated machining system involves concurrent use of manufacturing resources, alternative process plans, and flexible routings. High investment in the installation of automated facilities requires an efficient scheduling system that is able to allocate the resources specified for operations over a scheduling horizon. The primary emphasis of this paper is to generate schedules that accurately reflect details of the automated environment and the objectives stated for the system. In this paper, a scheduling algorithm for automated machining is presented. Using the previous simulation research for this topic, a rule-based scheduling system is constructed. An architecture for an intelligent scheduling system is proposed, and the system has a high potential to provide efficient schedules based on the task-specific knowledge for the dynamic scheduling environment
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.10a
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pp.142-148
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1993
Recectly, development of expert system utilizing the domain specific knowledge focuses upon the machining operations. This paper describes an expert system for selecting the optimum grinding wheel based on the Analytic Hierarchy Process and Fuzzy Logic. Knowledge-base, in this system, for selecting of grinding wheel is designed to appling the knowhow and experience knowledge of skilled hands. In this paper, firstly determination method of fuzzy membership function utilizing the qualitative knowledge, and then selection of the optimum wheel from among the available components according to Saaty's priority rule are described. Lastly,some implementation results are suggested.
The objective of this paper is to present a framework for an expert system for fault diagnosis in an FMS (Flexible Manufacturing Systyem). First, a system is analyzed structurally and functionally, giving the relationships between the system's components. These relationships, represented by strata, are are then stored in a deep knowledge base (DKB). Next, the specific knowledge, represented by echelons, about the symptoms and their probable causes for each component is stored in a shallow knowledge base (SKB) in the form of rule. When the fault diagnosis process begins, it starts to search the DKB and then the SKB, which is called hybrid reasoning in artificial intelligence.
A knowledge based hybrid simulation environment has been established which supports the simulation procedure from the modeling step to the experimentation step by providing various tools, query, and advisory. The knowledge base in the established environment uses the If-Then Rule to transfer the fact input from the user to the act for the execution of the simulation process. Simulation non-experts are the user target and non-specific area is the application target.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.558-561
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2002
A CCD camera with a laser strip was applied to realize the automation of welding Process in GMAW. It takes relatively long time to process image on-line control using the basic Hough transformation, but it has a tendency of robustness over the noise such spatter and arc light. The adaptive Hough transformation was used to extract the laser stripe and to obtain specific weld points In this study, a neural network based on the generalized delta rule algorithm was adapted for the process control of GMA, such as welding speed, arc voltage and wire feeding speed.
In a big data platform, association rule mining applications could bring some benefits. For instance, in a agricultural big data platform, the association rule mining application could recommend specific products for farmers to grow, which could increase income. The key process of the association rule mining is the frequent itemsets mining, which finds sets of products accompanying together frequently. Former researches about this issue, e.g. Apriori, are not satisfying enough because huge possible sets can cause memory to be overloaded. In order to deal with it, SON algorithm has been proposed, which divides the considered set into many smaller ones and handles them sequently. But in a single machine, SON algorithm cause heavy time consuming. In this paper, we present a method to find association rules in our Hadoop based big data platform, by parallelling SON algorithm. The entire process of association rule mining including pre-processing, SON algorithm based frequent itemset mining, and association rule finding is implemented on Hadoop based big data platform. Through the experiment with real dataset, it is conformed that the proposed method outperforms a brute force method.
Considering the rapid process of media's breakthrough and diverse patterns of consumptions's analysis, a uniform analysis might be much rooms to be desired for interpretation of new phenomena. In special, the products happening intensive sails on around an anniversary or fresh food have the restricted marketing hours. Moreover, traditional association rule discovery algorithms might not be appropriate for analysis of sales pattern given in a specific time because existing approaches require iterative scan operation to find association rule in large scale transaction databases. in this paper, we propose an incremental candidate set management model based on twin-hashing technique to find association rule in special sales pattern using database trigger and stored procedure. We also prove performance of the proposed model through implementation and experiment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4174-4190
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2019
IEC 62304 is a standard for the medical device software lifecycle. Developers must develop software that complies with all specifications in the standard for licensing. However, because the standard contains not only a large number of specifications, but also domain-specific information and association relationships between specifications, it requires considerable effort and time for developers to understand and interpret the standard. To support developers, this paper presents a method for extracting the contents of the IEC 62304 standard as a goal model, which is the core methodologies of requirements engineering. The proposed method analyzes the grammar of the standard to robustly extract complex structures and various information from standard specifications and define rules that extract goals and links from syntactic element units. We validated the actual extraction process for the standard document experimentally. Based on the extracted goal model, developers can intuitively and efficiently comply with the standard and track specific information within the medical software and standard domains.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.21
no.3
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pp.325-333
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2016
This paper aims to classify objects and their properties represented in Korea Building Act sentences for applying to BIM-enabled automated code compliance checking task. In order to conduct automated code compliance checking, it is necessary to develop translation process of converting the building act sentences into computer-executable forms. However, since Korea building act sentences are written in natural language, some of requirements are ambiguous to translate explicitly. In this regard, the building act sentences regarding building permit requirements are analyzed focusing on the regulation-specific objects and related properties representation from noun phrases within the scope of this paper. From 1977 building act sentences and attached reference regulations, 1200 regulation-specific objects and about 220 related properties are extracted and classified. In the application for the classification, object-property database is implemented and some of application using the database and the regulation-specific classification is suggested to support to generate rule set written in computable codes.
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