Induction motors play an increasing importance in industrial manufacturing. Therefore, the state monitoring systems also have been considering as the key in dealing with their negative effect by absorbing faulty symptoms in motors. There are numerous proposed systems in literature, in which, several kinds of signals are utilized as the input. To solve the multiple faults problem of induction motors, like the proposed system, the vibration signals is good candidate. In this study, a new signal processing scheme was utilized, which transforms the time domain vibration signal into the spatial domain as an image. Then the spatial features of converted image then have been extracted by applying the dominant neighbourhood structure (DNS) algorithm. In addition, these feature vectors were evaluated to obtain the fruitful dimensions, which support to discriminate between states of motors. Because of reliability, the conventional one-against-all (OAA) multi-class support vector machines (MCSVM) have been utilized in the proposed system as classifier module. Even though examined in severity levels of signal-to-noise ratio (SNR), up to 15dB, the proposed system still reliable in term of two criteria: true positive (TF) and false positive (FP). Furthermore, it also offers better performance than five state-of-the-art systems.
Saraiva, Erlandson Ferreira;Suzuki, Adriano Kamimura;Milan, Luis Aparecido
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권6호
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pp.627-640
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2017
A common interest in gene expression data analysis is to identify genes that present significant changes in expression levels among biological experimental conditions. In this paper, we develop a Bayesian approach to make a gene-by-gene comparison in the case with a control and more than one treatment experimental condition. The proposed approach is within a Bayesian framework with a Dirichlet process prior. The comparison procedure is based on a model selection procedure developed using the discreteness of the Dirichlet process and its representation via Polya urn scheme. The posterior probabilities for models considered are calculated using a Gibbs sampling algorithm. A numerical simulation study is conducted to understand and compare the performance of the proposed method in relation to usual methods based on analysis of variance (ANOVA) followed by a Tukey test. The comparison among methods is made in terms of a true positive rate and false discovery rate. We find that proposed method outperforms the other methods based on ANOVA followed by a Tukey test. We also apply the methodologies to a publicly available data set on Plasmodium falciparum protein.
High dynamic range (HDR) imaging offers a radically approach of representing colors in digital images. Instead of using the range of colors produced by given devices, HDR imaging method manipulates and stores all colors and brightness levels visible to the human eye. To faithfully represent, store and then reproduce all these effects, the original scene must be stored and treated using high fidelity HDR techniques. Then, tone mapping is required to accommodate HDR image to low dynamic range (LDR) devices, and tone mapping operation of HDR image for realistic display is commonly researched. However, color visualization for analyzing scene luminance in HDR imaging has less attention from researches. This paper presents and implements a method for reproduction and visualization of the false color in HDR images. We produce a color visualization framework with several mapping functions, and evaluate their effectiveness by using RMAE and SNR with commonly used HDR image data. Experiment reveals that the sigmodal mapping function shows better performance in the false color visualization, compared to other methods.
This paper introduces an approach to an ontology-based multi-level knowledge framework for a knowledge management system for discrete-product development. 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 multi-level knowledge framework (OBMKF). The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so ambiguity can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain knowledge and guides the engineer 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 manufactured item level, according to the various viewpoints. The top level is specialized knowledge for 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 knowledge and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
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.
프로세서는 이용율의 최대한와 시스템 단편화의 최소화를 고려하여 들어오는 각 작업에 할당되어진다. 따라서 하이퍼큐브에서 프로세서를 효율적으로 할당하는 방법은 시스템 성능에 중요한 요인이 된다. 효율적이 프로세서 할당을 위해서는 필요한 크기의 서브큐브가 유용한지를 찾는 것과, 여러 개의 사용되지 않는 작은 서브큐브를 하나의 큰 서브큐브로 만들어 주는 것이 필요하다. 본 논문에서는, 사용가능한 서브큐 브를 표현하는 이진트리를 얻기 위해 교환이 수행될 레벨과 파트너를 직접 결정하는 트리교환 알고리즘과 이를 이용한 할당방법에 관하여 언급한다. 제안된 알고리즘의 트리 탐색시간에 대한 복잡도는 $O\ulcorner$n/2$\lrcorner$$\times$2n)으로서 기존의 다른 방법들 과 비교하여 좋은 성능을 보인다.
The purpose of this research was to identify expertise in ait traffic control by using cognitive skill analysis for novices and experts in routine and non-routine situations. The result of study was to understand expertise in air traffic control tasks in terms of what cognitive processes are responsible for the expert's high performance levels. The problem solving task was difficult for novices, but performed relatively automatically by experts in a routine situation. The difficulty could indicate the presence of controlled processing. Rather than rules and strategies, novices focused more on environmental factors, which merely increase cognitive load. In a non-routine situation, novices showed that they did not categorize the information consistently and alternative resources were not available for them. Experts, however, performed automatically a task by arranging and organizing information related to problem solving components in contexts without regard to a routine and non-routine situation. Especially experts developed a stable representation and directed alternative resources for air traffic flow and efficiency. Based on the results, cognitive processes of experts could be useful to understand expert performance and analyze the learning process, which imply the necessity of developing expertise systematically.
레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터 머신 (OC-SVM)을 이용하여 직접적으로 레벨 셋을 추정한다. 이때 다양한 레벨 값에 대해 OC-SVM 학습을 반복해야 하는데, OC-SVM 솔루션 path 알고리즘을 통해 빠른 시간 안에 모든 레벨값에 해당하는 레벨 셋를 추정할 수 있다.
물질적으로 존재하는 모든 실체는 질료인과 형상인을 갖춘 개별 물체로 실재하면서 어떤 기능을 할 \ 수도 있고,동력인과 기능인을 갖춘 비물체적 양상으로 실재하면서 기능망(functional network)으로서 형상을 가질 수도 있다.기능망은 신경망,신경기능망,심리기능망 등 차원을 다르게 하면서 상하로 연관된 계층으 이루고 있으며 심리기능망 안에서도 비언어적 기능망,언어적 기능망이 구별되어 차원적 언어기능을 가능하게 하는 것으로 볼수 있다.이러한 기능망의 실재성은 신경과학과 인공지능학의 발전에 따라 확인, 수정,보완될 수 있을 것이다.
기관에 전사적 아키텍처(Enterprise Architecture, EA)를 도입하고 운영하는데 있어, 조직의 EA 업무 수행 능력을 평가하고, 개선하기 위해 어떤 노력을 해야 하는지 기준이 필요하다. 이러한 요구에 따라 조직의 EA 능력 진단과 개선사항 도출, 개선방안 제시, 향후 투자 방향을 결정하는데 참고가 되는 EA 성숙도 모델을 정의하였다. EA 성숙도 모델은 CMMI의 연속형 (continuous) 모델을 참고하여, EA 성숙도를 나타내는 5개의 단계와 EA평가를 위한 4개 평가영역의 15개 평가요소, 평가요소 별 성숙도 단계를 측정하기 위한 평가기준로 구성되어 있다. 본 논문에서 제안하는 성숙도 모델은 EA도입 및 정착에 주안점을 두었으며 범정부 차원의 기관 간 연계/통합으로 협업이 잘 될 수 있도록 정의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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