A comparative evaluation plan for the Maintenance, Inventory, and Logistics Planning (MILP) System Human-Computer Interface (HCI)

The primary goal of this project was to develop a tailored and effective approach to the design and evaluation of the human-computer interface (HCI) to the Maintenance, Inventory and Logistics Planning (MILP) System in support of the Mission Operations Directorate (MOD). An additional task that was undertaken was to assist in the review of Ground Displays for Space Station Freedom (SSF) by attending the Ground Displays Interface Group (GDIG), and commenting on the preliminary design for these displays. Based upon data gathered over the 10 week period, this project has hypothesized that the proper HCI concept for navigating through maintenance databases for large space vehicles is one based upon a spatial, direct manipulation approach. This dialogue style can be then coupled with a traditional text-based DBMS, after the user has determined the general nature and location of the information needed. This conclusion is in contrast with the currently planned HCI for MILP which uses a traditional form-fill-in dialogue style for all data access and retrieval. In order to resolve this difference in HCI and dialogue styles, it is recommended that comparative evaluation be performed which combines the use of both subjective and objective metrics to determine the optimal (performance-wise) and preferred approach for end users. The proposed plan has been outlined in the previous paragraphs and is available in its entirety in the Technical Report associated with this project. Further, it is suggested that several of the more useful features of the Maintenance Operations Management System (MOMS), especially those developed by the end-users, be incorporated into MILP to save development time and money

Multi-Modal Spatial Querying

This project investigates the use of two concurrent communication channels, graphics and speech, to achieve a successful interaction between a person and a geographic information system (GIS). The objective is to construct a multi-modal spatial query language in which users interact with a geographic database by drawing sketches of the desired configuration, while simultaneously talking about the spatial objects and the spatial relations drawn. This study will increase our understanding of multi-modal spatial interactions, and will lead to improved strategies for intelligent integration and processing of such multi-modal spatial queries in a GIS. The key to this interaction is the exploitation of complementary or redundant information present in both graphical and verbal descriptions of the same spatial scenes. A multiple-resolution model of spatial relations is used to capture the essential aspects of a sketch and its corresponding verbal description. The model stresses topological properties, such as containment and neighborhood, and considers metrical properties, such as distance and directions, as refinements where necessary. This model enables the retrieval of similar, not only exact, matches between a spatial query and a geographic database. Such new methods of multi-modal spatial querying and spatial similarity retrieval will empower experts as well as novice users to perform easier spatial searches, ultimately providing new user communities access to spatial databases

Eve : an affect-sensitive pedagogical agent

Easy with Eve is an affect-sensitive tutoring system that features Eve, an animated pedagogical agent that adapts to student emotion based on the results of an observational study of human tutors. This paper presents the methodology and results of a study of the effectiveness of Eve, showing evidence that facial expression detection may have enhanced the effect of the presence of Eve on student motivation and beliefs about how much they were able to learn by interacting with the tutoring system, and suggesting areas of improvement to enhance the effectiveness of this system in business training and other context

Методика моделювання і прогнозування нестаціонарних процесів у фінансах

Проблематика. Більшість моделей фінансових та економічних процесів вирізняються значною обчислювальною складністю, а побудова прогнозів прийнятної якості для цих процесів на потрібний часовий горизонт – великою трудомісткістю. Тому розробка і впровадження ефективних інструментів прогнозного моделювання фінансових та економічних процесів є однією з актуальних і практично значимих задач. У роботі розглядається питання моделювання та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у макроекономіці та фінансах із використанням методики, в основу якої покладені принципи системного аналізу, такі як ієрархічне моделювання, врахування невизначеностей, оптимізація характеристик за допомогою комплексних критеріїв, а також структурно-параметрична адаптація. Застосування запропонованої методики дає змогу покращити якість прогнозування за рахунок виявлення особливостей досліджуваного процесу й адаптації моделі до нових даних тощо. Мета дослідження. Розроблення методики для прогнозного моделювання нестаціонарних процесів у фінансах і макро-економіці із використанням статистичних даних та її реалізація у відповідній комп’ютерній системі. Методика реалізації. Методика базується на технологіях попередньої обробки статистичних даних, спрямованих на усунення можливих невизначеностей, застосуванні кореляційного аналізу для оцінювання структури моделі та виборі методів оцінювання параметрів моделей, обчисленні оцінок прогнозів і генеруванні альтернативних рішень. Це дає можливість об’єктивно оцінювати результати, одержані на кожному етапі розв’язку задачі моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у макро-економіці та фінансах. У дослідженні пропонується оригінальна методика визначення структури моделі з подальшим її впровадженням в інформаційну систему підтримки прийняття рішень. Результати дослідження. Для вибраних фінансових і макроекономічних процесів було побудовано відповідні моделі. Висока якість кінцевого результату аналізу даних і прогнозування досягнута завдяки реалізації оцінювання одержаних результатів із використанням статистичних критеріїв якості на кожному етапі обробки даних, побудови моделей і прогнозування, а також завдяки можливості адаптації моделей до нових даних через повторний аналіз статистичних характеристик досліджуваних процесів і застосування комбінованих критеріїв адекватності моделей та якості оцінок прогнозів і зручному представленню проміжних та кінцевих результатів. Висновки.Запропонована методика використана для прогнозного моделювання окремих макроекономічних та фінансових процесів України. Отримані результати свідчать про те, що її можна успішно використовувати для розв’язання практичних задач побудови моделей і прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів в умовах невизначеностей різних типів, які зазвичай доводиться розглядати під час моделювання та прогнозування, використовуючи статистичні дані

Методика моделювання і прогнозування нестаціонарних процесів у фінансах

Background. Most of the models of financial and economic processes are characterized by considerable com­pu­ta­tio­nal complexity, and construction of predictions of acceptable quality for the required time horizon – by considerable efforts. Therefore, the development and implementation of effective tools for forecasting the modeling of fi­nancial and economic processes are one of the actual and practically meaningful tasks. The paper deals with the modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes in macroeconomics and finance using a methodology based on the principles of system analysis such as hierarchical modeling, consideration of the influence of uncertainties, opti­mi­za­tion of the characteristics of models using complex criteria, structural and parametric adaptation. The application of the pro­posed methodology will improve the quality of forecasting by studying the features of the analyzed process and adapting models to new data, etc.Objective. The purpose of this article is to develop a methodology for predictive modeling of nonstationary processes in finance and macroeconomics using statistical data, as well as its implementation in the corresponding computer system.Methods. The methodology is based on the technologies of preliminary processing of statistical data intended to eli­mi­nate possible uncertainties, the use of correlation analysis to evaluate structure of the model and choice of me­thods for estimating its parameters, calculating forecast estimates and generating alternative solutions. This allows us to objec­tively evaluate the results obtained at each stage of solving the problem of modeling nonlinear nonstationary processes in macroeconomics and finance. The paper proposes an original methodology for determining the structure of the model and its implementation in the information system for decision support.Results. Appropriate models were built for the selected financial and macroeconomic processes. High quality of the final result of data analysis and forecasting is achieved due to implementation of evaluation of the results obtained using statistical quality criteria at each stage of data processing, modeling and forecasting, and also due to the possibility of adapting models to new data through analysis of statistical characteristics of the processes under study and application of combined criteria for the adequacy of models and quality of estimates of forecasts, and the convenient presentation of intermediate and final results.Conclusions. The proposed methodology is used for forecasting modeling of some macroeconomic and financial pro­cesses in Ukraine. The obtained results show that it can be successfully used to solve practical problems of con­struc­ting models and prediction of nonlinear nonstationary processes under conditions of uncertainties of various types, which, as a rule, have to be considered during modeling and forecasting on the basis of statistical data.Проблематика. Большая часть моделей финансовых и экономических процессов отличается значительной вычислительной сложностью, а построение прогнозов приемлемого качества на необходимый временной горизонт – значительной трудоемкостью. Поэтому разработка и внедрение эффективных инструментов прогнозного моделирования финансовых и экономических процессов являются одной из актуальных и практически значимых задач. В работе рассматриваются вопросы моделирования и прогнозирования нелинейных нестационарных процессов в макроэкономике и финансах с использованием методики, в основу которой положены принципы системного анализа, такие как иерархическое моделирование, учет влияния неопределенностей, оптимизация характеристик моделей с помощью комплексных критериев, а также структурно-параметрическая адаптация. Применение предложенной методики позволит улучшить качество прогнозирования за счет исследования особенностей анализируемого процесса и адаптации моделей к новым данным и т.п.Цель исследования. Разработка методики прогнозного моделирования нестационарных процессов в финансах и макроэкономике с использованием статистических данных, а также ее реализация в соответствующей компьютерной системе.Методика реализации. Методика основывается на технологиях предварительной обработки статистических данных, предназначенных для устранения возможных неопределенностей, применении корреляционного анализа для оценивания структуры модели и выбора методов оценивания ее параметров, вычислении оценок прогнозов и генерировании альтернативных решений. Это позволяет объективно оценивать результаты, полученные на каждом этапе решения задачи моделирования нелинейных нестационарных процессов в макроэкономике и финансах. В работе предлагается оригинальная методика определения структуры модели и внедрение ее в информационную систему поддержки принятия решений.Результаты исследования. Для выбранных финансовых и макроэкономических процессов были построены соответствующие модели. Высокое качество конечного результата анализа данных и прогнозирования достигнуто благодаря реализации оценивания полученных результатов с использованием статистических критериев качества на каждом этапе обработки данных, построения моделей и прогнозирования, а также благодаря возможности адаптации моделей к новым данным через повторный анализ статистических характеристик исследуемых процессов и применение комбинированных критериев адекватности моделей и качества оценок прогнозов и удобному представлению промежуточных и конечных результатов.Выводы. Предложенная методика использована для прогнозного моделирования некоторых макроэкономических и финансовых процессов Украины. Полученные результаты свидетельствуют о том, что ее можно успешно использовать для решения практических задач построения моделей и прогнозов нелинейных нестационарных процессов в условиях неопределенностей разных типов, которые, как правило, приходится рассматривать во время моделирования и прогнозирования на основе статистических данных.Проблематика. Більшість моделей фінансових та економічних процесів вирізняються значною обчислювальною складністю, а побудова прогнозів прийнятної якості для цих процесів на потрібний часовий горизонт – великою трудомісткістю. Тому розробка і впровадження ефективних інструментів прогнозного моделювання фінансових та економічних процесів є однією з актуальних і практично значимих задач. У роботі розглядається питання моделювання та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів у макроекономіці та фінансах із використанням методики, в основу якої покладені принципи системного аналізу, такі як ієрархічне моделювання, врахування невизначеностей, оптимізація характеристик за допомогою комплексних критеріїв, а також структурно-параметрична адаптація. Застосування запропонованої методики дає змогу покращити якість прогнозування за рахунок виявлення особливостей досліджуваного процесу й адаптації моделі до нових даних тощо.Мета дослідження. Розроблення методики для прогнозного моделювання нестаціонарних процесів у фінансах і макро-економіці із використанням статистичних даних та її реалізація у відповідній комп’ютерній системі.Методика реалізації. Методика базується на технологіях попередньої обробки статистичних даних, спрямованих на усунення можливих невизначеностей, застосуванні кореляційного аналізу для оцінювання структури моделі та виборі методів оцінювання параметрів моделей, обчисленні оцінок прогнозів і генеруванні альтернативних рішень. Це дає можливість об’єктивно оцінювати результати, одержані на кожному етапі розв’язку задачі моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у макро-економіці та фінансах. У дослідженні пропонується оригінальна методика визначення структури моделі з подальшим її впровадженням в інформаційну систему підтримки прийняття рішень.Результати дослідження. Для вибраних фінансових і макроекономічних процесів було побудовано відповідні моделі. Висока якість кінцевого результату аналізу даних і прогнозування досягнута завдяки реалізації оцінювання одержаних результатів із використанням статистичних критеріїв якості на кожному етапі обробки даних, побудови моделей і прогнозування, а також завдяки можливості адаптації моделей до нових даних через повторний аналіз статистичних характеристик досліджуваних процесів і застосування комбінованих критеріїв адекватності моделей та якості оцінок прогнозів і зручному представленню проміжних та кінцевих результатів.Висновки.Запропонована методика використана для прогнозного моделювання окремих макроекономічних та фінансових процесів України. Отримані результати свідчать про те, що її можна успішно використовувати для розв’язання практичних задач побудови моделей і прогнозів нелінійних нестаціонарних процесів в умовах невизначеностей різних типів, які зазвичай доводиться розглядати під час моделювання та прогнозування, використовуючи статистичні дані.

Metabolomic Biomarkers Differentiate Soy Sauce Freshness under Conditions of Accelerated Storage

Naturally fermented soy sauce is one of the few globally valued food condiments. It is complex in its substrate, manufacturing processes, and chemical profile of salts and organic compounds, resulting from spontaneous, enzymatic and biochemical reactions. The overall chemical character of soy sauce has a few rivals relative to its chemical and bioactive complexity. Resulting from this complexity are unique sensory attributes contributing to the characteristic soy sauce flavor as well as potentiating other sensory sensations. Soy sauce is susceptible to deterioration after bottling during storage. This work examined soy sauces over an eight-month period using descriptive sensory methods and the discovery of metabolomic biomarkers with high resolution mass spectrometry, wherein samples were derivatized to enable volatility and identification of polar analytes. While several thousand metabolites were detected, only organic acids, amino acids, and various glycosylated metabolites were statistically defensible biomarkers of storage time. The relationships between sensory and metabolomic data were assessed using Kendall rank-based correlations to generate Kendall Tau correlation coefficients. A second approach filtered the data based on correlation significance and grouped molecules based on hierarchical clustering. Mass spectrometry analyses discovered several thousand unique analyte peaks with relevant changes denoted as significant relative to the fresh samples using volcano depictions of p values versus changes in compound abundances. We present a metabolomic approach for the analysis of complex food systems capable of differentiating a quantifiable extrinsic variable, which is, in this case, storage time with a correlation coefficient of 0.99. We further demonstrate that changes in soy sauce resulting from storage are characterized by sensory decreases in fruity/grape and nutty/sesame aroma and increases in methional/potato aroma and astringent attributes with concomitant changes in the concentrations of several key biomarkers