This paper presents on EMQ model which determines an optimal production run length in a deteriorating machine. It is assumed that a machine is subject to a random deterioration from an in-control state to an out-of-control state with on arbitrary distribution and thus producing some proportion of defective items. An optimal production run length and a minimum average cost are derived in each of three deteriorating processes; constant, linearly increasing, and exponentially increasing. The model with repair cost is also analyzed. Several mistakes in previous research are found and discussed. Numerical experiments are carried out to see the behavior of the proposed model depending on the cost factors as well as machine parameters, and some interesting behaviors are observed.
This paper combines research in the areas of replacement and machine interference. Although over the past three decades there has been a great deal of research in the area of optimal replacement for stochastically deteriorating equipment and research dealing with machine interference problems : there has been a lack of research when these two areas are combined. However, the melding of these two well-known areas yields a very practical problem which demands theoretical investigation. In this paper we derive the steady state probabilities with a control limit policy for a two-machine one repairman problem. The control policy is a simple age dependent control described by the control limit, $t^{*}$. Once $t^{*}$ is fixed, the steady state probabilites that one, two, and no machines are working will be obtained.
A battery state-of-health (SOH) estimation algorithm using a machine learning-based linear regression method is proposed for estimating battery aging. The proposed algorithm analyzes the change trend of the open-circuit voltage (OCV) curve, which is a parameter related to SOH. At this time, a section with high linearity of the SOH and OCV curves is selected and used for SOH estimation. The SOH of the aged battery is estimated according to the selected interval using a machine learning-based linear regression method. The performance of the proposed battery SOH estimation algorithm is verified through experiments and simulations using battery packs for electric vehicles.
In order to monitior machine tool condition and diagnose alarm states due to electrical and mechanical faults, and expert system using diagnostic parameters of NC machine tools was developed. A model-based knowledge base was constructed via searching and comparing procedures of diagnostic parameters and state parameters of the machine tool. Diagnostic monitoring results generate through a successive type inference engine were graphically displayed on the screen of the console. The validity and reliability of the expert system was rcrified on a vertical machining center equipped with FANUC OMC through a series of experiments.
Machine condition diagnosis is the technique to perceive the machine errors and the abrasion online without overhaul. We need the steps to predict the life span and reliability of a machine for the abrasion as with perceiving the degree of the abrasion of certain machine parts to make errors. In this study we deals with the methods to check and manage periodically and to configure the judgement criteria for the state of a machine. For the applications of CDT(Condition Diagnosis Technique) we also suggest the methods to check comparing the measured vibration values with the absolute criteria and to check the abnormality by vibration level.
본 논문은 불연속 개별시도 훈련을 모방하는 상호작용 로봇이 자폐아동 대상의 사회적 상호작용 훈련에 지원 가능한 상태머신 설계 방법론을 제안한다. 사회적 상호작용 훈련에 적용되는 로봇은 아동의 행동반응을 측정하는 센서들로부터 수신된 데이터를 처리하여 제공되는 훈련자극에 대한 반응을 정량적인 지표로 사용하게 된다. 여기서, 상태머신은 취득된 데이터의 상태를 분류한 후 불연속 개별시도 훈련의 후속 자극을 제공하는 정보로 사용된다. 공동 주의 훈련을 통하여, 지속가능한 불연속 개별시도 훈련의 횟수와 아동반응에 대한 데이터를 정량적으로 분류함으로써 근거기반의 치료정보로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 원격지 모니터링을 수행하는 관찰자에게 현재 아동의 반응 상태를 제공함과 동시에 오인식 상황에 적절히 대응 가능함을 확인하였다.
In this paper we introduce the notions of T-generalized state machines and primary submachines of T-generalized state machines and obtain a decomposition theorem for T-generalized state machine in terms of primary submachines.
고속 네트워크의 급속한 발전과 인터넷의 확산 및 컴퓨터 성능의 고급화로 여러 명의 사용자들이 동시에 게임을 진행 할 수 있도록 하는 다중 사용자용 온라인 게임에 대한 요구와 관심이 높아지고 있다. 이러한 다중 사용자용 온라인 게임에서 중요한 요소인 사실적인 게임 진행을 실감하기 위해서는 동기화가 중요한다. 따라서 본 논문에서는 온라인 게임에서의 게임 유저들 간의 효율적인 상태 동기화를 위해 FSM (Finite State Machine)과 이벤트 잠금 (Event holding) 기법을 결합한 동기화 기법과 코드의 최적화 기법을 제안하고, 이를 적용한 게임서버 및 클라이언트를 구현하여 여러 클라이언트들과의 게임 실행을 통한 테스트를 통해 제안 기법의 효용성과 신뢰성을 보였다.
The functional behavior of a consumer electronic product is nearly all expressed with human-machine interaction (HMI) tasks. Although physical prototyping and computer aided design (CAD) software can show the appearance of the product, they cannot properly reflect its functional behavior. In this paper, we propose an approach to virtual prototyping (VP) that incorporates HMI functional simulation into virtual reality techniques in order to enables users to capture not only the realistic look of a consumer electronic product but also its functional behavior. We adopt state transition methodology to capture the HMI functional behavior of the product into a state transition chart, which is later used to construct a finite state machine (FSM) for the functional simulation of the product. The FSM plays an important role to control the transition between states of the product. We have developed a VP system based on the proposed approach. The system receives input events such as mouse clicks on buttons and switches of the virtual prototype model, and it reacts to the events based on the FSM by activating associated activities. The system provides the realistic visualization of the product and the vivid simulation of its functional behavior using head-mounted displays (HMD) and stereo speakers. It can easily allow users to perform functional evaluation and usability testing. A case study about the virtual prototyping of an MP3 player is given to show the usefulness of the proposed approach.
최근에는 사용자들이 좀 더 정교하고 복잡한 게임 인공지능을 기대하기 때문에, 많은 연구자나 개발자들은 인공지능 LOD 기법에 더 많은 관심을 갖게 되었다. 하지만, 전통적인 기하 LOD와는 달리, 기존의 인공지능 LOD 기법은 제한된 범위밖에 활용되지 못한다. 이에 본 논문에서는 게임 객체를 제어하기 위한 수단으로 계층적 상태 기계와 Lua 스크립트 언어를 사용하는 인공지능 LOD 기법을 제안하고 있다. 제안된 접근 방식을 이용하면, LOD를 위한 다단계의 인공지능 모델을 쉽게 도출할 수 있으며 상태기계를 직접 하드 코딩하지 않고 다양한 객체를 설계할 수 있다. 더불어, 제안된 기법의 효용성을 보여주기 위해, 프로토타입 엔진을 이용하여 수행한 성능 시험 결과도 보여 주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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