Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.3
s.180
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pp.22-31
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2006
This paper introduces an approach to an ontology-based knowledge framework for product life cycle management (PLM). Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects. Therefore, we suggest an ontology-based knowledge framework including knowledge maps, axioms and specific knowledge far domain. The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so that ambiguity of the semantics can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain common knowledge and guides engineers to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and product item level for PLM. The top level is specialized knowledge fer a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of unambiguous knowledge for PLM and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
Sou Fujimoto is well known as the 3rd Japanese architect to participate in the Serpentine Pavilion project, especially youngest of all architects. His projects seem very experimental yet inviting, modern yet comforting and these feeling may be resulted in his metaphor of 'Forest' that is very often mentioned in his writings which originally comes from his personal experience of the city and nature. The purpose of this paper is to understand the Fujimoto's metaphor of 'Forest' and design language he uses to express this very idea. The researchers have analyzed Fujimoto's writings and interviews in order to understand his general design ideas and process, then extracted wordings describing 'Forest' in his works. Four main concepts were found and categorized as follows: blurring territorial boundaries, proliferation of parts, manipulating spatial relationships, and ambiguity in function. Then two or three projects were selected and analyzed in each category to understand design methods used. The results show that Fujimoto enjoys using gradation of density to blur territorial boundaries in order to express ambiguous outline of forest, and fractal reproductions in proliferation of parts to uses express wavering whole and modifying angles in manipulating spatial relationships to show hidden order.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.7
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pp.559-565
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2014
In this paper, we propose an unambiguous correlation function for time-multiplexed binary offset carrier (TMBOC) signal tracking. Specifically, considering that the TMBOC modulation transmits two kinds of sine-phased BOC signals in time domain alternatively, we generate sub-correlation functions for each of the BOC signals by using split sine-phased BOC signals, and then, obtain a correlation function with no side-peak by recombining the sub-correlation functions. From numerical results, we confirm that the proposed correlation function offers an improved tracking error standard deviation performance than the TMBOC autocorrelation function.
This research was the first step to develop Expert System for Evaluation of Human Sensibility, where human sensibility can be inferred from objective physiological signals. The study aim was to develop an algorithm in which human arousal level can be judged using measured physiological signals. Fuzzy theory was applied for mathematical handling of the ambiguity related to evaluation of human sensibility, and the degree of belonging to a certain sensibility dimension was quantified by membership function through which the sensibility evaluation was able to be done. Determining membership function was achieved using results from a physiological signal database of arousal/relaxation that was generated from imagination. To induce one final result (arousal level) based on measuring the results of more than 2 physiological signals and the membership function of each physiological signal, Dempster-Shafer's Rule of Combination in Evidence was applied, through which the final arousal level was inferred.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.4
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pp.984-995
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1996
Data errors according to the various noises caused in the satellite communication links are corrected by the Viterbi decoding algorithm which has extreme error correcting capability. In this paper, we designed and implemented a convolutional encoder and Viterbi decoder ASIC which is used to encode the input data at the transmit side and correct the errors of the received data at the receive side for use in the VSAT communication system. And this chip may be used in any BPSK, QPSK, or OQPSK transmission system. The ambiguity resolver corrects PSK modem ambiguities by delaying, interting, and/or exchanging code symbol to restore their original sequence and polarity. In case of previous decoding system, ambiguity state(AS) of data is resolved by external control logic and extra redundancy data are needed to resolve AS. But, by adopting decoder proposed in this paper, As of data is resolved automatically by internal logic of decoder in case of continuous mode, and by external As line withoug extra redudancy data in burst mode case. So, decoding parts are simple in continuous mode and transmission efficiency is increased in bust mode. The features of this chip are full duplex operation with independent transmit and receive control and clocks, start/stop inputs for use in burst mode systems, loopback function to verify encoder and decoder, and internal or external control to resolve ambinguity state. For verification of the function and performance of a fabricated ASIC chip, we equiped this chip in the Central and Remote Earth Station of VSAT system, and did the performance test using the commerical INTELSAT VII under the real satellite link environmens. The results of test were demonstrated the superiority of performance.
Cognitive decline in aging is known to yield detrimental effects in syntactic processing and working memory capacity is the most crucial cognitive function in understanding older adults' sentence processing skills. This study examined how young and older adults utilize contextual information while resolving NP-attached Ps vis word-by-word self-paced reading paradigm. In addition, the study asked which cognitive functions play roles on the use of a NP-supporting context during processing of NP-attached PP. When NP-attached PP was presented in a supporting context, both age groups performed faster than in the null context condition. Among different cognitive functions, alternating attention skills were correlated with the ability utilizing context during syntactic ambiguity resolution and working memory capacity was not found to be crucial for this study. In conclusion, this study suggests that aging does not always affect older adults' syntactic processing negatively and relevant cognitive function may vary depending on the type of syntactic structure.
Purpose: This paper proposes a structured approach based on Quality Function Deployment (QFD) for service development in the banking industry. Methods: SERVQUAL is modified and adopted as a tool to understand customer requirements for the QFD. Fuzzy theory is used to resolve the subjectivity and ambiguity of customer requirements and satisfaction. This research also uses the importance- satisfaction model to construct an additional House of Quality (HOQ). A pair of houses of quality provides a confluence of results to avoid a risk of depending solely on the results of a single HOQ. Results: A case study is introduced with three domestic banks. Conclusion: The proposed approach effectively addresses a service development problem.
In the area of clustering, there are numerous approaches to construct clusters in the input space. For regression problem, when forming clusters being a part of the overall model, the relationships between the input space and the output space are essential and have to be taken into consideration. Conditional Fuzzy C-Means (c-FCM) clustering offers an opportunity to analyze the structure in the input space with the mechanism of supervision implied by the distribution of data present in the output space. However, like other clustering methods, c-FCM focuses on the distribution of the data. In this paper, we introduce a new method, which by making use of the ambiguity index focuses on the boundaries of the clusters whose determination is essential to the quality of the ensuing classification procedures. The introduced design is illustrated with the aid of numeric examples that provide a detailed insight into the performance of the fuzzy classifiers and quantify several essentials design aspects.
This paper proposes a method for extracting the imformation of aspect and modality from the predicative part which is consisted of main verbal and auxiiary verbals.Data which are expressed by the compound predicate with many consecutive verbals are collected and analyzed to thirty-six structual forms of the predicative part.Inthe final analysis, an extracting function of conceptual information is derived to find the connoted aspect and modality in each structure.The informations which are obtained by this function decrease the individual ambiguity of an auxiliary verbal and offer a detailed meaning inthe syntactic and semantic analysis of machine translation system or inference machine.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2003.04a
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pp.357-365
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2003
The major problems with the conventional neural network, especially Back Propagation Neural Network, arise from the necessity of many training data for neural network learning and ambiguity in the relation of neural network structure to the convergence of solution. In this paper, the PNN is used as a pattern classifier to detect the damage of structure to avoid those drawbacks of the conventional neural network. In the PNN-based pattern classification problems, the probability density function for patterns is usually assumed by Gaussian distribution. But, in this paper, several probability density functions are investigated in order to select the most approriate one for structural damage assessment.
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