Work performance and human error are complicated phenomena so that it is very difficult to grasp the true nature of them. However, Event Related Potential (ERP) may give a clue to them because human brain reflects diverse psychophysiological process. In the present study, the possibility of ERP application to the ergonomic area was evaluated in view of grasping error symptoms. For that purpose, the subjects were asked to count specific characters in a random character matrix on a computer monitor, and their ERP was compared with their performance data. Based upon the results, the amplitude of P300 was not so high as that in the case of the Odd Ball tasks, correct response corresponded with stable ERP with high P300 amplitude whereas wrong response did with unstable, fluctuating ERP with low P300 amplitude. Those results coincided with the work performance, and it was concluded that 3-wave fluorescent with illumination level of 800 lux would be recommendable for the counting task in concern. Conclusively, ERP including P300 might supply an objective clue to the problem of human errors in cognitive process.
In this paper, we propose the filtered-x least mean fourth (LMF) algorithm where the error raised to the power of four is minimized and analyze its convergence behavior for a multiple sinusoidal acoustic noise and Gaussian measurement noise. Application of the filtered-x LMF adaptive filter to active noise control(ANC) requires estimating of the transfer characteristic of the acoustic path between the output and error signal of the adaptive controller. The results of the convergence analysis of the filtered-x LMF algorithm indicates that the effects of the parameter estimation inaccuracy on the convergence behavior of the algorithm are characterized by two distinct components : Phase estimation error and estimated gain. In particular, the convergence is shown to be strongly affected by the accuracy of the phase response estimate. Also, we newly show that convergence behavior can differ depending on the relative sizes of the Gaussian measurement noise and convergence constant.
본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 클라우드 컴퓨팅 공동 환경의 네스티드 세션 관리에서의 오류 감지 시스템의 성능 분석을 설명한다. 본 논문은 FDA(Fault Detection Agent)의 설계와 구축을 설명한다. FDA는 클라우드 컴퓨팅 공동 환경의 네스티드 세션 관리에서 멀티미디어 원격 제어를 위한 소프트웨어 오류를 감지하기에 적합한 에이전트이다.
In the embodiment of power line modem, the important elements are selection of a suitable line-coupler, choice of a modulation method good for channel environments, and an efficient data coding method etc. In this paper an appropriate modulation method was implemented their results in details and verified by the simulations. The data compensation request techniques that uses error checking was discussed. Finally, application of other modulation method by detection of error rate per bit according to vary of channel error caused by electric equipment that is connected to power line was studied.
In emergency telemedicine system based on wireless communication system with limited transmission capacity, it is necessary to transmit the biological data (ECG, BP, Respiration, $SpO_2$) of the patient continuously and reliably in real time. For this service, it is necessary to data compression and error control. In this study, we designed an protocol for error control in application layer and implemented it on the biological data transmission program for an emergency telemedicine system based on wireless data communication system.
In precision chemical application increment of biological efficacy with less chemical is the virtue. spraying rate and droplet size is closely related to biological efficacy. this study was performed to develope a spray-control-system that could control spraying rate and droplet size independently. Twin-fluid nozzles were selected and tested to certify if the nozzles were suitable for the objective of this study. Characteritics of the nozzles i.e., spraying rte and droplet size change u8nder the changes of spraying pressure and air pressure were statistically modeled. The model had I to 1 matching property between dependent variables and independent variables. Using the property and the model, inverse relationship could be determined between variables. A feedback spray control system was developed and tested with predetermined error of 5 % in pressure. The system showed 4 % error in spraying rate and 9 % error in droplets size. Performance of the system could be upgraded by fine tuning but, in practical sense keeping air pressure in the field sprayer was the bottle neck of commercialization of the spray system.
Error of the geometric series expansion method for the structural sensitivity analysis is estimated. Although the semi-analytic method has several advantages, accuracy of the method prevents it from practical application. One of the promising remedies is the use of geometric series formula for the matrix inversion. Its result of the sensitivity analysis converges that of the global difference method which is known as reliable one. To reduce computational efforts and to obtain reliable results, it is important to know how many terms need to expand. In this paper, the error formula is presented and Its usefulness is illustrated through numerical experiments.
Prenatal diagnosis (PND) such as amniocentesis or chorionic villi sampling has been widely used in order to prevent the birth of babies with defects especially in families with single gene disorderor chromosomal abnormalities. Preimplantation genetic diagnosis (PGD) has already become an alternative to traditional PND. Indications for PGD have expanded beyond those practices in PND (chromosomal abnormalities, single gene defects), such as late-onset diseases with genetic predisposition, and HLA typing for stem cell transplantation to affected sibling. After in vitro fertilization, the biopsied blastomere from the embryo is analyzed for single gene defect or chromosomal abnormality. The unaffected embryos are selected for transfer to the uterine cavity. Therefore, PGD has an advantage over PND as it can avoid the risk of pregnancy termination. In this review, PGD will be introduced and application of PGD in inborn error metabolic disorder will be discussed.
In this paper, an iterative learning control method is applied to suppress the vibration of a 2-mass system which has a flexible coupling between a load an a motor. More specifically, conditions for the load speed without vibration are derived based on the steady-state condition. And the desired motor position trajectory is synthesized based on the relation between the load and motor speed. Finally, a PD-type learning iterative control law is applied for the desired motor position trajectory. Since the learning law applied for the desired trajectory guarantees the perfect tracking performance, the resulting load speed shows no vibration. In order to handle the initial position error, the PD-type learning law is changed to PID-type and a weight function is added to suppress the residual vibration caused by the initial error. The simulation results show the effectiveness of the proposed learning method.
An artificial neural network model was developed to analyze and forecast Short-term river runoff from the Naju watershed, in Korea. Error back propagation neural networks (EBPN) of hourly rainfall and runoff data were found to have a high performance In forecasting runoff. The number of hidden nodes were optimized using total error and Bayesian information criterion. Model forecasts are very accurate (i.e., relative error is less than 3% and $R^2$is greater than 0.99) for calibration and verification data sets. Increasing the time horizon for application data sets, thus mating the model suitable for flood forecasting. decreases the accuracy of the model. The resulting optimal EBPN models for forecasting hourly runoff consists of ten rainfall and four runoff data(ANN0410 model) and ten rainfall and ten runoff data(ANN1010 model). Performances of the ANN0410 and ANN1010 models remain satisfactory up to 6 hours (i.e., $R^2$is greater than 0.92).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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