This paper presents an intelligent robotic control method for chamferless parts mating by integrating fuzzy control and neural network. The successful assembly task requires an extremely high position accuracy and a good knowledge of mating parts. However, conventional assembly method alone makes it difficult to achieve satisfactory assembly performance because of the complexity and the uncertainties of the process and its environments such as not only the limitation of the devices performing the assembly but also imperfect knowledge of the parts being assembled. To cope with these problems, an intelligent robotic assembly method is proposed, which is composed of fuzzy controller and learning mechanism based upon neural net. In this method, fuzzy controller copes with the complexity and the uncertainties of the assembly process, while neural network enhances the assembly scheme so as to learn fuzzy rules from experience and adapt to changes in environment of uncertainty and imprecision. The performance of the proposed assembly scheme is evaluted through a series of experiments using SCARA robot. The results show that the proposed control method can be effectively applied to chamferless precision parts mating.
This paper analyzes the tree expansion for multiple-input multiple-output (MIMO) detection in the viewpoint of hardware implementation. The tree expansion is to calculate path metrics of child nodes performed in every visit to a node while traversing the detection tree. Accordingly, the tree-expansion unit (TEU), which is responsible for such a task, has been an essential component in a MIMO detector. Despite the paramount importance, the analyses on the TEUs in the literature are not thorough enough. Accordingly, we further investigate the hardware complexity of the TEUs to suggest a guideline for selection. In this paper, we focus on a pair of major ways to implement the TEU: 1) a full parallel realization; 2) a transformation of the formulae followed by common subexpression elimination (CSE). For a logical comparison, the numbers of multipliers and adders are first enumerated. To evaluate them in a more practical manner, the TEUs are implemented in a 65-nm CMOS process, and their propagation delays, gate counts, and power consumptions were measured explicitly. Considering the target specification of a MIMO system and the implementation results comprehensively, one can choose which architecture to adopt in realizing a detector.
Technostress management is increasingly getting important as ICT advances and infiltrates every job and task. Especially with the advent of COVID-19, workers had to switch to teleworking utilizing ICT extensively. In this study, we developed a research model explaining antecedents and their impacts on technostress in telecommuting context, especially under the COVID-19 situation. The result revealed that techno-complexity, techno-invasion, and techno-overload are the dominant factors that affect the negative psychological responses in the COVID-19 situation. Among them, we found that techno-overload maintain the most significant influence. It is due to the lack of instant feedback on workload allocations in telework and the lack of adjustment period with the sudden shift to telecommuting. In the case of techno-complexity, employees seem to experience difficulty acquiring new technical skills. Finally, the techno-invasion came out significant, signifying the infiltration of working space by home-related activities. The emotion-focused coping strategy had a moderating effect. In contrast, the problem-focused coping strategy had no significant effect, indicating that an appropriate emotional coping strategy is more important for workers undergoing extreme changes in the work environment. Subsequently, practical and theoretical implications, limitations, and future research directions are discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권8호
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pp.2103-2118
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2024
Chinese herbal slices (CHS) automated recognition based on computer vision plays a critical role in the practical application of intelligent Chinese medicine. Due to the complexity and similarity of herbal images, identifying Chinese herbal slices is still a challenging task. Especially, easily-confused CHS have higher inter-class and intra-class complexity and similarity issues, the existing deep learning models are less adaptable to identify them efficiently. To comprehensively address these problems, a novel tiny easily-confused CHS dataset has been built firstly, which includes six pairs of twelve categories with about 2395 samples. Furthermore, we propose a ResNeSt-CHS model that combines multilevel perception fusion (MPF) and perceptive sparse fusion (PSF) blocks for efficiently recognizing easilyconfused CHS images. To verify the superiority of the ResNeSt-CHS and the effectiveness of our dataset, experiments have been employed, validating that the ResNeSt-CHS is optimal for easily-confused CHS recognition, with 2.1% improvement of the original ResNeSt model. Additionally, the results indicate that ResNeSt-CHS is applied on a relatively small-scale dataset yet high accuracy. This model has obtained state-of-the-art easily-confused CHS classification performance, with accuracy of 90.8%, far beyond other models (EfficientNet, Transformer, and ResNeSt, etc) in terms of evaluation criteria.
Recently, the role of IT service providers has been enlarged from managing a single function or system to reconstructing entire information management processes in new ways to contribute to shareholder value across the enterprise. This movement toward extensive and complex outsourcing agreements has been driven by the assumption that outsourcing information technology functions is a reliable approach to maximizing resource productivity. Hiring external IT service providers to manage part or all of its information-related services helps a firm focus on its core business and provides better services to its clients, thus obtaining sustainable competitive advantage. This practice of focusing on the strategic aspect of outsourcing is referred to as strategic sourcing where the focus is capability sourcing, not procurement. Given the importance of the strategic outsourcing, however, to our knowledge, there is little empirical research on the relationship between the strategic outsourcing orientation and outsourcing performance. Moreover, there is little research on the factor that makes the strategic outsourcing effective. This study is designed to investigate the relationship between strategic IT outsourcing orientation and IT outsourcing performance and the process through which strategic IT outsourcing orientation influences outsourcing performance, Based on the framework of strategic orientation-performance and core competence based management, this study first identifies core competency orientation as a proper strategic orientation pertinent to IT outsourcing and IT outsourcing process management capability as the mediator to affect IT outsourcing performance. The proposed research model is then tested with a sample of 200 firms. The findings of this study may contribute to the literature in two ways. First, it draws on the strategic orientation - performance framework in developing its research model so that it can provide a new perspective to the well studied phenomena. This perspective allows practitioners and researchers to look at outsourcing from an angle that emphasizes the strategic decision making to outsource its IT functions. Second, by separating the concept of strategic orientation and outsourcing process management capability, this study provides practices with insight into how the strategic orientation can work effectively to achieve an expected result. In addition, the current study provides a basis for future studies that examine the factors affecting IT outsourcing performance with more controllable factors such as IT outsourcing process management capability rather than external hard-to-control factors including trust and relationship management. This study investigates the major factors that determine IT outsourcing success. Based on strategic orientation and core competency theories, we develop the proposed research model to investigate the relationship between core competency orientation and IT outsourcing performance and the mediating role of IT outsourcing process management capability on IT outsourcing performance. The model consists of two independent variables (core-competency-orientation and IT outsourcing process management capability), and two dependent variables (outsourced task complexity and IT outsourcing performance). Comprehensive data collection was conducted through an outsourcing association. The survey data were analyzed using a structural analysis method. IT outsourcing process management capability was found to mediate the effect of core competency orientation on both outsourced task complexity and IT outsourcing performance. Further analysis and findings are discussed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1693-1713
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2018
An important technique used by database administrators (DBAs) is to improve performance in decision-support workloads associated with a Star schema is multi-level partitioning. Queries will then benefit from performance improvements via partition elimination, due to constraints on queries expressed on the dimension tables. As the task of multi-level partitioning can be overwhelming for a DBA we are proposing a wizard that facilitates the task by calculating a partitioning scheme for a particular workload. The system resides completely on a client and interacts with the costing estimation subsystem of the query optimizer via an API over the network, thereby eliminating any need to make changes to the optimizer. In addition, since only cost estimates are needed the wizard overhead is very low. By using a greedy algorithm for search space enumeration over the query predicates in the workload the wizard is efficient with worst-case polynomial complexity. The technology proposed can be applied to any clustering or partitioning scheme in any database management system that provides an interface to the query optimizer. Applied to the Teradata database the technology provides recommendations that outperform a human expert's solution as measured by the total execution time of the workload. We also demonstrate the scalability of our approach when the fact table (and workload) size increases.
정보화 사회에서 정보의 양은 기술의 발달로 급격하게 증가하고 있다. 그로 인해 정보의 다양화와 복잡성 또한 증가하여 빠른 정보처리에 어려움을 주고 있다. 정보의 복잡성 속에 정보의 구조화, 범주화는 사용자가 쉽게 정보에 접근할 수 있게 만들며 처리 속도도 빠르게 해 준다. 본 연구는 정보의 범주화에서 색을 통한 범주화가 정보처리 속도 향상에 어떠한 영향을 주는지를 실험적으로 확인해 보려 한다. 실험 1은 복잡한 정보를 가진 노선도에서 역을 찾는 과제를 시행 하였을 때, target 역 이름의 색과 노선의 색이 동일 할 때 그렇지 않는 경우 보다 탐색시간을 빠름을 보여주고자 한다. 그리고 실험2는 단어 분류 과제에서 색의 범주화가 단어의미 범주화 보다 빨리 처리되며, 색의 대비가 클 때 더 효과적임을 보여 주고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권2호
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pp.116-121
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2014
This paper discusses computer-generated heuristics for motion planning. Planning with many degrees of freedom is a challenging task, because the complexity of most planning algorithms grows exponentially with the number of dimensions of the problem. A well-designed heuristic may greatly improve the performance of a planning algorithm in terms of the computation time. However, in recent years, with increasingly challenging high-dimensional planning problems, the design of good heuristics has itself become a complicated task. In this paper, we present an approach to algorithmically develop a heuristic for motion planning, which increases the efficiency of a planner in similar environments. To implement the idea, we generalize modern motion planning algorithms to an extent, where a heuristic is represented as a set of random variables. Distributions of the variables are then analyzed with computer learning methods. The analysis results are then utilized to generate a heuristic. During the experiments, the proposed approach is applied to several planning tasks with different algorithms and is shown to improve performance.
Due to the strict requirements of emerging applications, per-flow admission control is gaining increasing importance. One way to implement per-flow admission control is using an onpath resource reservation protocol, where the admission decision is made hop-by-hop after a new flow request arrives at the network boundary. The next-steps in signaling (NSIS) working group of the Internet engineering task force (IETF) is standardising such an on-path signaling protocol. One of the reservation methods considered by NSIS is reduced-state mode, which, suiting the differentiated service (DiffServ) concept, only allows per-class states in interior nodes of a domain. Although there are clear benefits of not dealing with per-flow states in interior nodes-like scalability and low complexity-, without per-flow states the handling of re-routed flows, e.g., after a failure, is a demanding and highly non-trivial task. To be applied in carrier-grade networks, the protocol needs to be resilient in this situation. In this article, we will explain the consequences of a route failover to resource reservation protocols: Severe congestion and incorrect admission decisions due to outdated reservation states. We will set requirements that handling solutions need to fulfill, and we propose extensions to reduced-state protocols accordingly. We show with a set of simulated scenarios that with the given solutions reduced-state protocols can handle re-routed flows practically as fast and robust as stateful protocols.
본 연구는 중소 제조 및 서비스업체의 ERP시스템을 사용하고 있는 사용자들을 대상으로 사용자의 직무특성과 임파워먼트가 직무만족에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 직무특성의 세부 요인인 효율성, 권한위임, 복잡성은 ERP 사용자의 직무만족에 유의한 영향요인으로 분석되었고, 임파워먼트 요인의 업무영향력, 자기결정력, 과업의미성은 사용자의 직무만족에 긍정적인 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 그러나 역할수행력은 직무만족에 긍정적인 영향을 미치지 않는 요인으로 분석되었다. 이러한 분석 결과에 따라 ERP 시스템을 사용하고 있는 중소 제조 및 서비스 기업에서는 ERP 시스템의 사용으로 인하여 대부분의 사용자들은 자신들이 담당하고 있는 직무에 만족하고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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