This study is aimed to validate errors for detected suspicious temperature data using various quality control procedures for 61 weather stations in the Republic of Korea. The quality control algorithms for temperature data consist of four main procedures (high-low extreme check, internal consistency check, temporal outlier check, and spatial outlier check). Errors of detected suspicious temperature data are judged by examining temperature data of nearby stations, surface weather charts, hourly temperature data, daily precipitation, and daily maximum wind direction. The number of detected errors in internal consistency check and spatial outlier check showed 4 days (3 stations) and 7 days (5 stations), respectively. Effective and objective methods for validation errors through this study will help to reduce manpower and time for conduct of quality management for temperature data.
As the competition between countries has become higher and the notion of software quality has been widely spread. it has been necessary to develop technologies that can ensure and produce high quality software. With the advent of information-oriented society. quality control has to transfer to the quality control activities focused on software system instead of those activities focused on hardware system. If so, how do we get to handle the quality control on the basis of the new approach. Also, as software applications have grown, so too has the importance of software quality. In order to manage software quality, the technology to specify and evaluate both the software product quality and development process quality objectively quantitatively is most important. To produce products of good quality, we need a more progressive quality control system according to the need of software development life cycle. In other words, we do software right the first time or build quality in the process. On the basis intermediate and final time or build quality in the process. On the basis of data achieved, we can evaluate the products according to the consequences of the data, What are the problems to contrive the software quality control system?, we con promote the quality of products. To achieved that goal, we con provide a suitable the technique and method of software quality control.
The paper aims to analyze structure of I/Q data observed from radar and reliably estimate rainfall through quality control of I/Q data that can quantify uncertainty of I/Q data occurring due to resultant errors. Radar rainfall data have strong uncertainty due to various factors influencing quality. In order to reduce this uncertainty, previously enumerated errors in quality need to be eliminated. However, errors cannot be completely eliminated in some cases as seen in random errors, so uncertainty is necessarily involved in radar rainfall data. Multi-Lag Method, one of I/Q data quality control methods, was applied to estimate precipitation with regard to I/Q data of rainfall radar in Mt. Sobaek.
The construction industry consists of various and massive architectural information as an architectural process includes a variety of design stages with cooperation of many disciplines. Particularly, architectural information is generated and managed through the life cycle of a building, from conceptual design stage to the construction and maintenance. A Building Information Model (BIM) serves as a shared knowledge resource for information about a facility forming a reliable basis for decisions during its life-cycle from inception onward. BIM technology accomplished quantitative development being utilized in various disciplines. However, it is necessary to develop environment and requirement for qualitative improvement of BIM based project. Particularly, requirement is very important for architectural design evaluations. The purpose of this study is to develop and apply of quality control check-list for improving the quality of architectural design in BIM environments. To achieve this purpose, the authors have investigated case study for open BIM data quality control (software, guideline and application case) and classified quality control targets according to physical/logical quality control and data quality. In addition, the authors have defined open BIM based quality control process and developed quality control check-list. Finally, the authors have developed automatic quality check system using requirements for efficient quality control based on open BIM.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.426-432
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2013
The construction industry consists of various and massive architectural information as an architectural process includes a variety of design stages with cooperation of many disciplines. Particularly, architectural information is generated and managed through the life cycle of a building, from conceptual design stage to the construction and maintenance. A Building Information Model (BIM) serves as a shared knowledge resource for information about a facility forming a reliable basis for decisions during its life-cycle from inception onward. BIM technology accomplished quantitative development being utilized in various disciplines. However, it is necessary to develop environment and requirement for qualitative improvement of BIM based project. Particularly, requirement is very important for architectural design evaluations. The purpose of this study is to develop and apply of quality control requirement for improving the quality of architectural design in open BIM environments. To achieve this purpose, the authors have investigated case study for open BIM data quality control (software, guideline and application case) and classified quality control targets according to physical/logical quality and data quality. In addition, the authors have defined open BIM based quality control process and developed quality control requirements. Finally, the authors have developed rule based quality check system using requirements for efficient quality control based on open BIM.
It's not easy to detect the high quality and functional compounds for control quality of food materials. The electronic nose was an instrument, which comprised of an array of electronic chemical sensors with partial specificity and an appropriate pattern recognition system, capable of recognizing simple or complex odors. It can conduct fast analysis and provide simple and straightforward results and is best suited for quality control and process monitoring in the field of functional foods. Numbers of applications of an electronic nose in the functional food industry include discrimination of habitats for medicinal food materials, monitoring storage process, lipid oxidation, and quality control of food and/or processing with principal component analysis, neural network analysis and the electronic nose based on GC-SAW sensor. The electronic nose would be possibly useful for a wide variety of quality control in the functional food and plant cultivation when correlating traditional analytical instrumental data with sensory evaluation results or electronic nose data.
A real-time quality control system for meteorological data (air temperature, air pressure, relative humidity, wind speed, wind direction, and precipitation) measured by an integrated meteorological sensor has been developed based on comparison of quality control procedures for meteorological data that were developed by the World Meteorological Organization and the Korea Meteorological Administration (KMA), using time series and statistical analysis of a 12-year meteorological data set observed from 2000 to 2011 at the Incheon site in Korea. The quality control system includes missing value, physical limit, step, internal consistency, persistence, and climate range tests. Flags indicating good, doubtful, erroneous, not checked, or missing values were added to the raw data after the quality control procedure. The climate range test was applied to the monthly data for air temperature and pressure, and its threshold values were modified from ${\pm}2{\sigma}$ and ${\pm}3{\sigma}$ to ${\pm}3{\sigma}$ and ${\pm}6{\sigma}$, respectively, in order to consider extreme phenomena such as heat waves and typhoons. In addition, the threshold values of the step test for air temperature, air pressure, relative humidity, and wind speed were modified to $0.7^{\circ}C$, 0.4 hPa, 5.9%, and $4.6m\;s^{-1}$, respectively, through standard deviation analysis of step difference according to their averaging period. The modified quality control system was applied to the meteorological data observed by the Weather Information Service Engine in March 2014 and exhibited improved performance compared to the KMA procedures.
Bae Hyeon;Kim Sung-Shin;Woo Kwang-Bang;May Gary S.;Lee Duk-Kwon
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.372-381
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2006
The purpose of this study was to develop a process management system to manage ingot fabrication and improve ingot quality. The ingot is the first manufactured material of wafers. Trace parameters were collected on-line but measurement parameters were measured by sampling inspection. The quality parameters were applied to evaluate the quality. Therefore, preprocessing was necessary to extract useful information from the quality data. First, statistical methods were used for data generation. Then, modeling was performed, using the generated data, to improve the performance of the models. The function of the models is to predict the quality corresponding to control parameters. Secondly, rule extraction was performed to find the relation between the production quality and control conditions. The extracted rules can give important information concerning how to handle the process correctly. The dynamic polynomial neural network (DPNN) and decision tree were applied for data modeling and rule extraction, respectively, from the ingot fabrication data.
국방부 또는 공공기관에서 관리하는 모든 데이터베이스 및 시스템의 데이터는 일정 품질 이상 보장하는 것이 원칙이나 대부분 다수의 정보시스템을 구축·운영하기 때문에 현실적으로 모든 시스템에 대한 데이터 품질관리는 한계가 있다. 국방데이터는 업무의 특성상 공개되지 않는 데이터가 대부분이고 군에서 업무의 필요 및 중요도에 따라 전략적으로 개발되거나 통합되어 관리하는 시스템이 많다. 또한, 무기체계에서 발생하는 센서데이터, 비정형데이터, 인공지능 학습데이터 등 데이터 품질관리가 필요한 다양한 유형의 많은 데이터가 축척되고 생성되고 있다. 그러나, 국방데이터를 위한 데이터 품질관리 가이드 및 품질관리 대상 선정에 대한 가이드가 부재한 상황이고, 공공데이터 품질관리 매뉴얼의 기준에 따라 국방데이터의 품질관리 대상 데이터베이스 및 시스템을 선정하기에는 선정 기준이 모호하며 실무 담당자에 의존적이다. 따라서, 본 논문에서는 국방데이터의 품질관리를 위한 대상 체계 선정 기준에 대하여 제안하며, 제안한 선정기준들과 기존 매뉴얼의 선정기준과의 관계성에 대하여 기술한다.
As the competition between countries has become higher and the notion of software quality has been widely spread. it has been necessary to develop technologies that can ensure and produce high quality software. With the advent of information-oriented society. quality control has to transfer to the quality control activities focused on software system instead of those activities focused on hardware system. If so, how do we get to handle the quality control on the basis of the new approach. Also, as software applications have grown. so too has the importance of software quality. In order to manage software quality, the technology to specify and evaluate both the software product quality and development process quality objectively quantitatively is most important. To produce products of good quality, we need a more progressive quality control system according to the need of software development life cycle. In other words, we do software right the first time or build quality in the process. On the basis intermediate and final time or build quality in the process. On the basis of data achieved, we can evaluate the products according to the consequences of the data, What are the problems to contrive the software quality control system?, we con promote the quality of products. To achieved that goal, we con provide a suitable the technique and method of software quality control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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