Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.103-111
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1994
An interactive and iterative design method based on the constraint satisfaction problem (CSP) technique was developed to generate an ergonomically sound layout of a control panel. This control panel layout method attempts to incorporate a variety of relevant ergonomic principles and design constraints, and generate an optimal or, at least, a "satisfactory" solution through iterative interactions with the designer. The existing panel design and layout methods are mostly based on the optimization of single objective function formulated to reflect and trade off all ergonomic design objectives which are largely different in their nature. In fact, the problem of seeking an ergonomically sound panel design should be viewed as a multiple objective optimization problem. Furthermore, most of the design objectives should be understood as constraints rather than objectives to be optimized. Hence, a constraint satisfaction approach is proposed in this study as a framework for the panel designer to search through the design decision space effectively and make various design decisions iteratively. In order to apply the constraint satisfaction approach to the panel design procedure, the ergonomic principles such as frequency-of-use, importance, functional grouping, and sequence-of-use are formalized as CSP terms. With this formalization, a prototype system was implemented and applied to panel layout problems. The results clearly showed the effectiveness of the proposed approach since it permits designers to consider and iteratively evaluate various design constraints and ergonomic principles, and, therefore, aids the panel designer to come up with an ergonomically sound control panel layout.
Any classification process using SAR images presupposes the reduction of multiplicative speckle noise, since the variations caused by speckle make it extremely difficult to distinguish between neighboring classes within the feature space. Therefore, several adaptive filter algorithms have been developed in order to distinguish between them. These algorithms aim at the preservation of edges and single scattering peaks, and smooths homogeneous areas as much as possible. This task is rendered more difficult by the multiplicative nature of the speckle noise the signal variation depends on the signal itself. In this paper, LEE(Lee 1908) and R-LEE(Lee 1981) filters using local statistics, local mean and variance, are applied to RADARSAT SAR images. Also, a new method of speckle filtering, EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)(Hagg & Sties 1994) filter based on the statistical properties of speckle noise is described and applied. And then, the results of filtering SAR images with LEE, R-LEE and EPOS filters are compared with mean and median filters.
Structural Control relies, with a great deal, on the ability of the control algorithm to identify the current state of the system, at any given point in time. When such algorithms are designed to perform in a smart manner, several smart technologies/devices are called upon to perform tasks that involve pattern recognition and control. Smart pattern recognition is proposed to replace/enhance traditional state identification techniques, which require the extensive manipulation of intricate mathematical equations. Smart pattern recognition techniques attempt to emulate the behavior of the human brain when performing abstract pattern identification. Since these techniques are largely heuristic in nature, it is reasonable to ensure their reliability under real life situations. In this paper, a neural network pattern recognition scheme is explored. The pattern identification of three structural systems is considered. The first is a single bay three-story frame. Both the second and the third models are variations on benchmark problems, previously published for control strategy evaluation purposes. A Neural Network was developed and trained to identify the deformed shape of structural systems under earthquake excitation. The network was trained, for each individual model system, then tested under the effect of a different set of earthquake records. The proposed smart pattern identification scheme is considered an integral component of a Smart Structural System. The Reliability assessment of such component represents an important stage in the evaluation of an overall reliability measure of Smart Structural Systems. Several studies are currently underway aiming at the identification of a reliability measure for such smart pattern recognition technique.
Housing Adjustment is a set of creative human activities that take place to meet various housing needs. Thus far, numerous studies have given attention to speculate a typology of those activities on an empirical base. Overall, though, little is known about its theoretical underpinning, due to the independent nature of each individual study in interpreting differences in conclusions. This study examines and compares results from two previous studies on housing adjustment. Previous research on housing adjustment suggests that, other than household and housing characteristics, housing satisfaction as an intervening variable is deeply associated with the choice of housing adjustment involved in mobility, home improvement, or cognitive adaptation. The two studies used similar theoretical schemes, asked similar questions, yet one sample consisted of Korean American residents and the other sample was poor housing residents in Korea. This study shows that differences in sample characteristics lead to a strong discrepancy in interpreting Speare's (1974) satisfaction theory of housing adjustment. For Korean Americans, housing satisfaction turned out to be a good predictor of housing adjustment preference, while it is not the case for poor housing residents in Korea. This implies that findings of any Single study can not be generalized directly to the population as a whole. Thus, continued effort should be made to compare specific findings from various research studies, seeking explanations for differences in conclusions. Theory can be legitimately built and strengthened in this integrated manner.
There is no generally accepted single stylized methodology for the impact assessment of standardization programs even though some scholars in the United States or Europe have been trying to set up a common methodology during past decades. It is because the economic outcome indicators that analysts seek to quantify vary significantly with the diversity and complexity of the affected industry and the analytic approach, as well as the nature of STANDARDIZATION programs. This paper builds up the model to establish common methodology which is designed to enable the comparable economic assessment analysis between various STANDARDIZATION programs. The model thus serves to enable a comparable impact assessment because it enables both universally valid and stylized analysis, while traditional impact assessment analysis can vary depending on the kinds of analytic approaches. In other words, this paper developed the common methodology which is designed to stylize the universally valid impact assessment of STANDARDIZATION programs. In addition, this paper shows that it should be accompanied by empirical research for some items in the model, to enable the realization of the both comparable and sophisticated analysis of impact assessments, thereby outputting in the range of those values which depend on the industry and/or STANDARDIZATION type.
One approach of the control of a nonlinear system that has gained some success employs a fuzzy structure in cooperation with a neural network(ANFIS). The traditional ANFIS can only model and control the process in single-dimensional output nature in spite of multi-dimensional input. The membership function parameters are tuned using a combination of least squares estimation and back-propagation algorithm. In the case of a mobile robot, we need to drive left and right wheel respectively. In this paper, we proposed the control system architecture for a mobile robotic system that employs the 2-input 2-output ANFIS controller for trajectory tracking. Simulation results and preliminary evaluation show that the proposed architecture is a feasible one for mobile robotic systems.
Broadcast nature of wireless medium and path-loss reduction create a favourable condition for collaborative communications (CC) among single-antenna users to gain the powerful benefits of multi-antenna system without the demand for physical arrays. This paper proposes a CC strategy adapting to the propagation environment changes by optimizing the transmit signal amplification factors to simplify the structure of maximum likelihood (ML) detector and to obtain the minimum error probability as well. The closed-form BER expression was also derived and compared to the simulation results to evaluate the performance of the suggested solution. A variety of numerical results revealed the cooperation significantly outperforms non-cooperative counterpart under flat Rayleigh fading channel plus AWGN (Additive White Gaussian Noise).
We develop a low complexity cooperative diversity protocol for low energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) based wireless sensor networks. A cross layer approach is used to obtain spatial diversity in the physical layer. In this paper, a simple modification in clustering algorithm of the LEACH protocol is proposed to exploit virtual multiple-input multiple-output (MIMO) based user cooperation. In lieu of selecting a single cluster-head at network layer, we proposed M cluster-heads in each cluster to obtain a diversity order of M in long distance communication. Due to the broadcast nature of wireless transmission, cluster-heads are able to receive data from sensor nodes at the same time. This fact ensures the synchronization required to implement a virtual MIMO based space time block code (STBC) in cluster-head to sink node transmission. An analytical method to evaluate the energy consumption based on BER curve is presented. Analysis and simulation results show that proposed cooperative LEACH protocol can save a huge amount of energy over LEACH protocol with same data rate, bit error rate, delay and bandwidth requirements. Moreover, this proposal can achieve higher order diversity with improved spectral efficiency compared to other virtual MIMO based protocols.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.7
no.2
s.30
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pp.171-180
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2006
Change is inevitable and is a reality of construction projects. Most construction contracts include change clauses and allowing contractors an equitable adjustment to the contract price and duration caused by change. However, the actions of a contractor can cause a loss of productivity and furthermore can result in disruption of the whole project because of a cumulative or ripple effect. Because of its complicated nature, it becomes a complex issue to determine the cumulative impact (ripple effect) caused by single or multiple change orders. Furthermore, owners and contractors do not always agree on the adjusted contract price for the cumulative impact of the changes. A number of studies have attempted to quantify the impact of change orders on project costs and schedule. Many of these attempted to develop regression models to quantify the loss. However, regression analysis has shortcomings in dealing with many qualitative or noisy input data. This study develops ANN models to classify and quantify the labor productivity losses that are caused by the cumulative impact of change orders. The results show that ANN models give significantly improved performance compared to traditional statistical models.
Arbitration is contractual by nature. One cannot be required to submit to arbitration any dispute which he has not agreed to so submit. As commercial transactions become increasingly complex, involving multiple parties and numerous contracts for a single transaction, however, limiting the parties who are subject to arbitration to only those who have signed a contract containing an arbitration clause would frustrate the purpose of such arbitration clause and might lead to injustice among the relevant parties. Therefore, U.S. courts have recognized a number of theories under which non-signatories may be bound to the arbitration agreement of others: (1) incorporation by reference; (2) assumption; (3) agency; (4) veil-piercing/alter ego; and (5) estoppel. Incorporation by reference and veil-piercing theories have already been recognized by Korean courts. Agency theory and estoppel theory are not recognizable under Korean law. However, the same or similar result may be achieved by applying the third party beneficiary theory or assumption by third party theory. Although a couple of Supreme Court cases appear to be at odds with the assumption theory, on the basis of the recent amendments to the Arbitration Act, such court precedents can be and should be reversed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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