Gas turbine engines are widely used as prime movers of generator and propulsion system in warships. This study addresses the problem of designing a DS-based PID controller for speed control of the LM-2500 gas turbine engine used for propulsion in warships. To this end, we first derive a dynamic model of the LM-2500 using actual sea trail data. Next, the PRC (process reaction curve) method is used to approximate the first-order plus time delay (FOPTD) model, and the DS-based PID controller design technique is proposed according to approximation of the time delay term. The proposed controller conducts set-point tracking simulation using MATLAB (2016b), and evaluates and compares the performance index with the existing control methods. As a result of simulation at each operating point, the proposed controller showed the smallest in %OS, which means that the rpm does not change rapidly. In addition, IAE and IAC were also the smallest, showing the best result in error performance and controller effort.
Purpose: This study aimed to construct a structural equation model to explain and predict factors affecting the health-related quality of life (QoL) in female rheumatoid arthritis (RA) patients based on the health-related QoL model by Ferrans et al. (2005) and a literature review. Methods: Patients (N=243) who were either registered members of an internet cafe composed of patients with RA or rheumatology outpatients at two tertiary general hospitals in Busan, Korea, were recruited via convenience sampling. Data were collected from July 2 to September 9, 2021, and the survey was conducted using a web-based questionnaire. The data were analyzed by SPSS and AMOS 26.0. Results: The goodness-of-fit statistics of the final model exhibited good results (χ2/degree of freedom=2.68, Turker-Lewis index=.94, comparative fit index=.96, standardized root mean-squared residual=.04, root mean- square error of approximation=.08), and 11 out of 14 paths of the model were supported. The squared multiple correlation, which reflected the explanatory power of the environmental characteristics, symptoms, functional status, and perceived health status on health-related QoL, was 80%. In the hypothesis model, 10 paths had significant direct effects, 6 paths had significant indirect effects, and 12 paths had significant total (direct and indirect) effects. Conclusion: Considering that factors directly affecting the health-related QoL of female patients with RA were social support, symptoms (fatigue and depression), resilience, and perceived health status, and that resilience was the most influential factor, clinicians can encourage resilience. Hence, to improve the health-related QoL of female patients with RA, continuing management is necessary, using various intervention methods that focus on enhancing resilience from the early stage to the end of treatment for RA.
Background: The aim of the study was to test the validity and reliability of the Perceived Future Decent Work Securement Scale for Turkish nursing students. Methods: A cross-sectional, methodological study design was used. The study was carried out at three nursing undergraduate programs in Turkey during the academic year of 2020-2021 with 336 senior nursing students. Language validity and content validity analyses were performed for the scale adaptation, followed by confirmatory factor analysis (CFA) for construct validity. The reliability of the scale was determined using the test-retest and Cronbach's alpha internal consistency coefficient. Results: The scale-content validity index score was 0.988. In CFA, all goodness-of-fit indices verified the acceptable fit of the model; its root mean square error of approximation was 0.076; the normed fit index was 0.909; the standardized mean square residual was 0.097; the relative fit index was 0.881; the goodness-of-fit index was 0.915; the adjusted goodness-of-fit index was 0.872 and χ2/df = 2.932. The overall reliability was α = 0.86. The item-total correlations of the scale were above the acceptable level, and the test-retest analysis had a high correlation. The access to healthcare (14.68, SD 3.53) obtained the highest average score, and the adequate compensation (8.52, SD 3.76) was the lowest rated by the senior nursing students. Conclusion: The Perceived Future Decent Work Securement Scale is a valid and reliable scale to assess nursing students' future decent work securement.
Purpose: This study aimed to develop a nursing clinical judgment scale (NCJS) and verify its validity and reliability in assessing the clinical judgment of nurses. Methods: A preliminary instrument of the NCJS comprising 38 items was first developed from attributes and indicators derived from a literature review and an in-depth/focus interview with 12 clinical nurses. The preliminary tool was finalized after 7 experts conducted a content validity test based on a data from a preliminary survey of 30 hospital nurses in Korea. Data were collected from 443 ward, intensive care unit, emergency room nurses who voluntarily participated in the survey through offline and online for the verification of the construct validity and reliability of the scale. Results: The final scale comprised 23 items scored on a 5-point Likert scale. Six factors - integrated data analysis, evaluation and reflection on interventions, evidence on interventions, collaboration among health professionals, patient-centered nursing, and collaboration among nurse colleagues - accounted for 64.9% of the total variance. Confirmatory factor analysis supported the fit of the measurement model, comprising six factors (root mean square error of approximation = .07, standardized root mean square residual = .04, comparative fit index = .90). Cronbach's α for all the items was .92. Conclusion: The NCJS is a valid and reliable tool that fully reflects the characteristics of clinical practice, and it can be used effectively to evaluate the clinical judgment of Korean nurses. Future research should reflect the variables influencing clinical judgment and develop an action plan to improve it.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.173-176
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2001
본 논문에서는, 기지패턴에 대한 카메라 Calibration을 이용하여 물체의 깊이정보를 추출하기 위한 새로운 계측시스템을 구축하였다. 3차원 실세계좌표와 2차원 영상좌표계의 관계를 해석하였고, 이로부터 카메라의 Calibration 알고리즘을 확립하여 카메라의 내부 변수와 외부 변수를 구하였다. 3차원 공간의 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴-턴 랩슨법을 이용하여 최소 값에 대응하는 근사치로 깊이정보를 추출하고 실시간 처리를 위해 이를 Look-up 테이블에 저장하였다. 실험시스템에서 슬릿 레이저 투광기를 물체에 조사하고 이로부터 x-z평면의 2D 영상을 획득하였다. 이 과정을 물체를 이동시키면서 연속으로 획득하여 3D 영상 정보를 얻었다. 3D 형상을 모니터에 표시하기 위해 OpenGL을 이용하여 계측된 3D 형상을 얻을 수 있었다. 계측 결과, 분해능에서 약 1%의 오차가 발생하였으며, 이는 선형 모-터의 진동성분과 계측시스템의 광학적 오차에 기인된 것이라 판단되었다. 이를 개선하기 위해 기구적 시스템의 안정과 정밀용 카메라를 사용하므로 해결할 수 있으리라 판단된다.
최근 spatial decorrelation을 극복하기 위하여 비교적 짧은 기선(baseline)을 지니는 여러 시기의 차분간섭도(differential interferogram)로부터 시계열 지표변위(time-series surface deformation)를 관측할 수 있는 small baseline subset(SBAS) 알고리즘이 개발되었다. 이 SBAS 알고리즘은 singluar value decomposition(SVD)을 이용하여 시간별로 완벽하게 연결되지 않는 차분간섭도로부터 시계열 지표변위를 관측하였을 뿐 아니라 공간적으로 저주파 필터와 시간적으로 고주파 필터를 이용하여 대기효과를 보정하였다. 그러나 이 알고리즘은 초기 관측시 시계열 지표변위를 선형으로 가정하였기 때문에 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 정확하게 보정하기 어려웠을 뿐 아니라 시계열의 지표변위에 존재하는 노이즈 성분을 완화시키지 못했다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 이 연구에서는 기존의 SBAS 알고리즘을 개선하였다. 이 개선된 SBAS 알고리즘은 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 최소화하기 위하여 반복적으로 시계열 지표면 변위를 개선하였고, 시계열 지표변위의 노이즈를 제거하기 위하여 유한차분근사법(finite difference approximation)을 이용하였다. 서로 다른 지역의 26개의 ERS-12자료와 21개의 RADARSAT-1 fine beam (F5) 자료를 이용하여 개선된 SBAS 알고리즘을 실험하고 분석하였다. ERS-1/2자료에서는 LOS(line-of-sight) 지표변위가 약 13년 동안 최대 -40cm가 관측되었고, RADARSAT-1 fine beam 자료에서는 약 2년 동안 최대 -3cm의 LOS 지표변위가 관측되었다.
홍수위험관리에서 홍수범람도는 가장 기본적인 자료로 사용되고 있다. 그러나 홍수범람도 구축과정에서 다양한 형태로 불확실성이 발생하기 때문에 이는 정확한 홍수 방재계획 수립에 걸림돌로 작용할 수 있다. 그러므로 불확실성 요소를 제거하거나 개선하여 홍수범람도의 정확성을 향상시키는 것이 필요하나, 모든 불확실성을 완벽하게 제거하는 것은 경제적 타당성과 홍수에 대한 지식의 한계 때문에 불가능하며 매우 비효율적일 수 있다. 또한, 홍수범람도에 전달되는 불확실성 요소의 영향은 다른 환경변수에 따라 다를 수 있기 때문에 다양한 주변 환경의 조건을 고려한 불확실성 요소에 대한 민감도 분석이 필요하다. 이를 통하여 제거해야하거나 개선시켜야할 불확실성 요소의 우선순위를 정함으로써 전략적이면서도 효율적인 홍수위험관리를 유도할 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 주변 환경의 조건에 따라 홍수범람도에 미치는 불확실성 요소의 민감도를 FOA방법을 이용하여 분석하고, 이를 미국 Indiana주 Columbus시 근처의 Flatrock 강에 적용하여 홍수범람도에 가장 큰 불확실성을 전달하는 요소를 선별하였다. 본 연구결과는 하나의 불확실성 요소가 다른 입력변수나 매개변수와 같은 주변 환경에 의해 홍수범람도에 다르게 영향을 준다는 것을 확인하였으며 또한, 대상유역의 홍수범람도 구축과정에서 가장 큰 불확실성 요소는 지형자료로 판명되었다.
For general nonlinear processes, it is difficult to control with a linear model-based control method and nonlinear controls are considered. Among the numerous approaches suggested, the most rigorous approach is to use dynamic optimization. Many general engineering problems like control, scheduling, planning etc. are expressed by functional optimization problem and most of them can be changed into dynamic programming (DP) problems. However the DP problems are used in just few cases because as the size of the problem grows, the dynamic programming approach is suffered from the burden of calculation which is called as 'curse of dimensionality'. In order to avoid this problem, the Neuro-Dynamic Programming (NDP) approach is proposed by Bertsekas and Tsitsiklis (1996). To get the solution of seriously nonlinear process control, the interest in NDP approach is enlarged and NDP algorithm is applied to diverse areas such as retailing, finance, inventory management, communication networks, etc. and it has been extended to chemical engineering parts. In the NDP approach, we select the optimal control input policy to minimize the value of cost which is calculated by the sum of current stage cost and future stages cost starting from the next state. The cost value is related with a weight square sum of error and input movement. During the calculation of optimal input policy, if the approximate cost function by using simulation data is utilized with Bellman iteration, the burden of calculation can be relieved and the curse of dimensionality problem of DP can be overcome. It is very important issue how to construct the cost-to-go function which has a good approximate performance. The neural network is one of the eager learning methods and it works as a global approximator to cost-to-go function. In this algorithm, the training of neural network is important and difficult part, and it gives significant effect on the performance of control. To avoid the difficulty in neural network training, the lazy learning method like k-nearest neighbor method can be exploited. The training is unnecessary for this method but requires more computation time and greater data storage. The pH neutralization process has long been taken as a representative benchmark problem of nonlin ar chemical process control due to its nonlinearity and time-varying nature. In this study, the NDP algorithm was applied to pH neutralization process. At first, the pH neutralization process control to use NDP algorithm was performed through simulations with various approximators. The global and local approximators are used for NDP calculation. After that, the verification of NDP in real system was made by pH neutralization experiment. The control results by NDP algorithm was compared with those by the PI controller which is traditionally used, in both simulations and experiments. From the comparison of results, the control by NDP algorithm showed faster and better control performance than PI controller. In addition to that, the control by NDP algorithm showed the good results when it applied to the cases with disturbances and multiple set point changes.
Newmark방법과 같은 직접시간적분법은 시간증분 구간 사이에서 하중이 변하더라도 하중값을 그 시간 구간에서 일정한 하중으로 사용하기 때문에 일정진폭하중과 같은 연속적인 하중함수를 불연속적인 하중함수로 가정하고 수치계산을 수행한다. 따라서 이러한 하중함수의 근사에 따른 오차로 인하여 정확한 수치결과를 계산할 수 없다. 이에 반해, Gurtin의 변분식 에 기초한 유한요소방정식은 하중함수를 시간이력에 대하여 합성적분하여 계산한다. 따라서 시간증분 구간에서 하중이 변하더라도 연속적인 하중함수의 곡선을 따라 가면서 계산하기 때문에 신뢰할 수 있는 수치결과를 구할 수 있다. 본 논문에서는 1차원 막대의 자유단에서 일정진폭하중을 받는 문제를 수치해석하여 Gurtin방법이 Newmark방법 보다 일정진폭하중을 받는 문제에 더 적합한 방법임을 보인다. 또한, Gurtin방법이 일정한 하중을 받는 문제보다 일정진폭하중을 받는 문제에 더 효과적인 방법임을 보인다. Gurtin방법을 FORTRAN으로 프로그래밍하여 해석한 수치결과와 해석용 소프트웨어인 ADINA의 Newmark방법에 의한 수치결과를 비교하여 제시된 수치해의 정확성과 타당성을 검증한다.
얼굴인식은 외관기반(appearance-based) 매칭기법으로 풀어야 할 문제 중의 하나이다. 그러나, 얼굴영상의 외관은 조명 변화에 매우 민감하다. 얼굴인식 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 조명 아래에서 다양한 학습 데이타를 수집해야 하나, 실제로는 데이타 수집이 용이하지 않다. 따라서, 성능향상을 위해서 다양한 데이타를 학습시키는 것 보다 다양한 조건의 데이타를 정규화 하는 기법에 주목하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 방향성 조명 아래에서 취득한 얼굴영상을 정규화 할 수 있는 간단한 방법을 제안한다. 조명 문제는 얼굴인식 시스템에서 오류를 일으키는 가장 중요한 요인중 하나이다. 제안하는 방법을 ICR(illumination Compensation based on Multiple Linear Regression)이라 명명하였다. 본 방법에서는 다중회귀분석 모델을 사용하여 얼굴영상의 화소 밝기 갈 분포에 가장 잘 맞는 평면을 찾은 후 이 평면을 이용하여 얼굴영상을 정규화 한다. 제안하는 방법의 장점은 간단하고 실용적이며, 얼굴영상의 밝기 값 분포에 대한 평면 근사가 선형모델에 의해 수학적으로 정의된다는 점이다. 얼굴인식에서 제안하는 방법의 성능 향상을 보여주기 위해 공개 및 자체 구축 데이타 베이스에 대한 실험 결과를 제시한다. 실험 결과 두드러진 얼굴인식 성능 향상을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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