A visual interactive method for prime implicants identification

We propose a visual interactive method for the identification of the Prime Implicants (PIs) of dynamic non-coherent systems. Visual interactive methods integrate mathematical and symbolic models with runtime interaction and real-time graphic display, which allow visualizing the underlying physical relationships among process parameters. The proposed method is based on a parallel coordinates data mining tool that relies on an innovative pruning procedure which, on the basis of a proper selection of characteristic features of the accident sequences, retrieves the PIs among the whole set of Implicants in terms of process parameters values and/or components failure states. The method is exemplified on an artificial case study and, then, applied for the dynamic reliability analysis of the Airlock System (AS) of a CANDU reactor

Animation basée sur la physique : extrapolation de mouvements humains plausibles et réalistes par optimisation incrémentale

L'objectif de nos travaux est de faire la synthèse de mouvements plausibles et réalistes de marche humaine dans divers environnements de synthèse. Bien que la solution proposée puisse également s'appliquer aux autres mouvements de locomotion humains ou animaux, nos travaux traitent uniquement du problème de la marche humaine. Afin de résoudre ce problème, nous avons développé une approche permettant de générer une multitude de variations d'une animation issue de capture de mouvement. Ces variations sont obtenues en adaptant le mouvement original à un environnement de synthèse dont les paramètres, tels que l'inclinaison du sol ou la courbure de la trajectoire, sont variés. Nous sommes donc en mesure de produire un mouvement de marche courbe ou de marche sur un plan incliné à partir d'un mouvement de marche en ligne droite sur un sol horizontal, ce que nous qualifions d'extrapolation de mouvement. Une animation initiale, obtenue par capture de mouvement, est essentielle à la solution proposée. Adapter ce mouvement à un nouvel environnement de synthèse consiste essentiellement à ajuster les caractéristiques globales du mouvement, telles que l'orientation du personnage et sa vitesse de déplacement. Ce faisant, nous sommes en mesure de conserver les détails plus fins du mouvement qui lui confèrent son aspect humain, tels que le mouvement des bras ou la vitesse avec laquelle un pied entre en contact avec le sol. En conservant les détails fins du mouvement d'origine, la solution proposée assure un certain réalisme dans les mouvements synthétisés. Dans la solution proposée, l'adaptation du mouvement initial est basée sur le paradigme des contraintes spatio-temporelles, où la synthèse du mouvement est posée comme un problème d'optimisation numérique. En plus d'être une formulation élégante du problème, ce paradigme est tout indiqué pour faire la synthèse de mouvements physiquement plausibles. En combinant ce paradigme avec l'utilisation d'une animation initiale issue de capture de mouvement, nous sommes en mesure de produire des animations de mouvements humains plausibles et réalistes. En pratique, le problème d'optimisation sous-tendu par l'adaptation d'un mouvement par contraintes spatio-temporelles est fortement non linéaire et opère dans un espace à très grande dimensionnalité. Cette complexité peut fortement ralentir le processus d'optimisation et aller jusqu'à en empêcher la convergence. La solution proposée fait donc appel à plusieurs mécanismes afin de réduire cette complexité. Notons qu'aucun de ces mécanismes ne vient compromettre la polyvalence de l'approche, en limitant la complexité du modèle biomécanique du personnage par exemple. Parmi ces mécanismes, deux sont des contributions originales : une technique d'estimation rapide des forces de réaction du sol et une approche d'optimisation incrémentale. Ces deux mécanismes visent à simplifier le processus d'optimisation en fournissant une solution initiale très proche de la solution optimale. La technique d'estimation des forces de réaction du sol sert à donner à ces paramètres une valeur initiale qui est relativement proche de leur valeur optimale, ce qui simplifie significativement la tâche d'optimisation subséquente. Cette technique consiste à trouver, pour les phases de support double, les forces de réaction du sol minimisant l'effort interne du personnage. Ce problème peut être exprimé comme une séquence de sous-problèmes de programmation quadratiques. Cette formulation est un aspect central de notre contribution et elle permet d'atteindre la solution très efficacement. L'approche d'optimisation incrémentale proposée s'inspire des méthodes de continuation. Le mouvement original est considéré comme une solution, un mouvement optimal, pour l'environnement de capture. L'environnement de synthèse est ensuite modifié graduellement, en augmentant l'inclinaison du sol par petits incréments par exemple. À chaque incrément, un nouveau mouvement optimal est trouvé en utilisant la solution de l'incrément précédent comme point de départ. On procède de la sorte jusqu'à l'obtention du mouvement désiré pour l'environnement de synthèse considéré. Si les incréments sont suffisamment petits, la différence entre deux problèmes d'optimisation consécutifs sera petite et il en sera de même pour leur optimum respectif

Interaktive Suchprozesse in komplexen Arbeitssituationen - Ein Retrieval Framework

In recent years a steady increase of information produced in organizations can be noticed. In order to stay competitive, companies have a growing interest in reusing existing knowledge from past projects. Furthermore, a complete picture of the available information is necessary to be able to make informed decisions. The variety and complexity of information in modern organizations often exceeds the capabilities of the currently deployed enterprise search solutions. The reasons for that are manifold and range from non-linked information from multiple software systems to missing functionality to support users during search tasks. Existing search engines often do not support the search paradigms necessary in these environments. On many occasions, users are not aware of the results they will find during the formulation of the search queries. Additionally, the aspect of knowledge building and the identification of new insights into the available data is a priority for the users. Therefore, search paradigms are useful to provide users with tools that support exploratory navigation in a data set and help them to recognize relationships between search results. The goal of this publication is the introduction of a framework that supports exploratory searches in an organizational setting. The described LFRP-framework is built on top of four pillars. 1. The multi-layer functionality allows users to formulate complex search queries referring to more than one result type. Therewith, it enables search queries that - starting from a set of relevant projects - allow selections of documents that are linked to these projects. 2. The search paradigm of faceted searching supports users in formulating search queries incrementally by offering dynamic and valid filter criteria that avoid empty result sets. 3. By combining the concept of faceted search with the capability to influence the search result order based on filter criteria, users can define in a fine-grained way which criteria values shall be weighted stronger or weaker in the search results. The interaction with the ranking is conducted transparently by the so-called user preference functions. 4. The last pillar consists of the visualization type of parallel coordinates covering two tasks in the search user interface of the LFRP-Framework. On the one hand, users formulate their search queries solely graphically in the parallel coordinates and on the other hand they obtain a visual representation of the search results and are able to discover relationships between search results and their facets. The framework is introduced formally from a query model point of view as well as a prototypical implementation. It enables users to access large linked data sets by navigation and constitutes a contribution to a comprehensive information strategy for organizations.Seit einigen Jahren ist ein stetiges Ansteigen der Menge an Informationen, die in Unternehmen erzeugt werden, festzustellen. Um als Unternehmen wettbewerbsfähig zu bleiben, ist es notwendig, vorhandenes Wissen wiederzuverwenden, um aus vergangenen Projektergebnissen profitieren zu können. Weiterhin ist ein vollständiges Informationsbild unabdingbar, um informierte Entscheidungen treffen zu können. Die Informationsvielfalt in modernen Unternehmen übersteigt häufig die Fähigkeiten aktuell anzutreffender unternehmensweiter Suchlösungen. Die Gründe hierfür sind vielfältig und reichen von nicht verknüpften Informationen aus verschiedenen Softwaresystemen bis hin zu fehlenden Funktionen, um den Nutzer bei der Suche zu unterstützen. Vorhandene Suchfunktionen im Unternehmen unterstützen häufig nicht die Suchparadigmen, die in diesem Umfeld notwendig sind. Vielfach ist den Suchenden bei der Formulierung ihrer Suchanfrage nicht bekannt, welche Ergebnisse sie finden werden. Stattdessen steht der Aspekt des Wissensaufbaus und der Gewinnung neuer Einsichten in den vorhandenen Daten im Vordergrund. Hierzu werden Suchparadigmen benötigt, die dem Nutzer Werkzeuge zur Verfügung stellen, die ein exploratives Navigieren im Datenbestand erlauben und ihnen bei der Erkennung von Zusammenhängen in den Suchergebnissen unterstützen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Vorstellung eines Rahmenwerks, dass explorative Suchvorhaben im Unternehmensumfeld unterstützt. Das beschriebene LFRP-Framework baut auf vier Säulen auf. 1. Die Multi-Layer Funktionalität erlaubt es Nutzern, komplexe Suchanfragen zu formulieren, die sich auf mehr als einen Ergebnistyp beziehen. Dies ermöglicht beispielsweise Suchabfragen, die - ausgehend von einer Menge von relevanten vergangenen Projekten - Selektionen auf den dazugehörigen Dokumenten erlauben. 2. Das Suchparadigma der facettierten Suche unterstützt Nutzer bei der inkrementellen Formulierung von Suchanfragen mithilfe von dynamisch angebotenen Filterkriterien und vermeidet leere Ergebnismengen durch die Bereitstellung gültiger Filterkriterien. 3. Die Erweiterung der facettierten Suche um die Möglichkeit, die Suchergebnisreihenfolge basierend auf Filterkriterien zu beeinflussen, erlaubt es Nutzern feingranular vorzugeben, welche Kriterienausprägungen im Suchergebnis stärker gewichtet werden sollen. Für den Nutzer geschieht die Beeinflussung des Rankings transparent über sogenannte Nutzerpräferenzfunktionen. 4. Die letzte Säule umfasst die Visualisierung der parallelen Koordinaten, die in der Suchoberfläche des LFRP-Frameworks zwei Aufgaben übernimmt. Zum einen formuliert der Nutzer damit die Suchanfrage ausschließlich grafisch über die Visualisierung und zum anderen erhält er eine grafische Repräsentation der Suchergebnisse und kann so leichter Beziehungen zwischen Suchergebnissen und deren Facetten erkennen. Das Framework, welches in dieser Arbeit formal aus Sicht des Anfragemodells sowie als prototypische Umsetzung betrachtet wird, ermöglicht Nutzern den navigierenden Zugriff auf große vernetze Datenbestände und stellt einen Baustein einer umfassenden Informationsstrategie für Unternehmen dar