In order to secure reliable values of measurement of the data about children's longitudinal develop- ment and physique examination and their growth states for 6 years from first grade through sixth grade in elementary school was collected based on their school health records. A sample physique group and general physique group were investigated and compared classified into girls and boys. The results are as follows; (1) Whe the difference of physiques in the sample group and general group is compared, boys and girls show little difference in height but boys differ greatly in weight and sitting-height but girls do in weight, girth of chest and sitting-height between 8 and 11 years old. (2) In the verification of the two groups; the body height in 7 years old show a significant difference at the P<0.5 level and their weights do at 7.8 and 11 years old. Girls' sitting-height at 11 years old shows a significant difference at the P<0.5 level. In the light of the above results because possibility of instrumental error in measurement is high between the two groups and also in case of the comparison of past sample data, the physique examination used in every school seems to be in need of reconsideration to reduce errors in measurement.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.6
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pp.453-462
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2016
This paper proposes a torque control method for surface mounted permanent magnetic synchronous motor (PMSM) driven by a 2-level voltage source driven inverter, which has fast torque response and small torque ripple. The proposed torque control method follows the finite control set model predictive control (FCS-MPC) strategy. A reference state is derived at each time step for the given time varying torque reference and the cost index is defined so that the tracking error for this reference state should be penalized. The choice of an optimal output voltage vector is made first from the 6 possible active voltage vectors of the 2-level voltage source inverter. Then a modulation factor for the chosen optimal voltage vector is obtained so that the torque ripple can be reduced further. It is shown that the proposed FCS-MPC control method yields fast torque tracking response and small torque ripple through simulation and experiments.
This paper presents steering system requirements to ensure the stabilized lateral control of autonomous driving vehicles. The two main objectives of a lateral controller in autonomous vehicles are maintenance of vehicle stability and tracking of the desired path. Even if the desired steering angle is immediately determined by the upper level controller, the overall controller performance is greatly influenced by the specification of steering system actuators. Since one of the major inescapable traits that affects controller performance is the time delay of the steering actuator, our work is mainly focused on finding adequate parameters of high level control algorithm to compensate these response characteristics and guarantee vehicle stability. Actual vehicle steering angle response was obtained with Electric Power Steering (EPS) actuator test subject to various longitudinal velocity. Steering input and output response analysis was performed via MATLAB system identification toolbox. The use of system identification is advantageous since the transfer function of the system is conveniently obtained compared with methods that require actual mathematical modeling of the system. Simulation results of full vehicle model suggest that the obtained tuning parameter yields reduced oscillation and lateral error compared with other cases, thus enhancing path tracking performance.
The analysis of specific impulse of the liquid rocket engine employing gas generator cycle with LOx/kerosene as propellant has been performed. The relative error of performance of 300 ton level engine is 0.1%s for specific impulse and 12% for optimal combustion pressure comparing with the published data. The difference of the performance model and the material property models of gas generator product gas are the presumed major reason of discrepancy. The optimal condition of 30 ton level engine is combustion pressure of 68 bar and mixture ratio of 2.2 for maximum specific impulse. This optimal condition can be changed by performance models.
This paper proposes the feedforward compensation method of output voltage with 3phase AC/DC PWM converter on DC distribution system for improved response. AC/DC PWM converter on DC distribution is required power supply of high quality because of renewable energy sources and load links. In general, Feedforward compensation method of 3phase AC/DC PWM converter receives the sensor input to the output current, load power. Resulting, error of the sensing values and communication cause time delay. Therefore, Feedforward compensation method through only the output voltage is proposed in this paper. The feedforward compensation method through only the output voltage can be applied to the two-level AC/DC PWM converters, as well as multi-level converter or inverter.
In this paper, we present several confidence measures (CM) for speech recognition systems to evaluate the reliability of recognition results. We propose heuristic CMs such as mean log-likelihood score, N-best word log-likelihood ratio, likelihood sequence fluctuation and likelihood ratio testing(LRT)-based CMs using several types of anti-models. Furthermore, we propose new algorithms to add weighting terms on phone-level log-likelihood ratio to merge word-level log-likelihood ratios. These weighting terms are computed from the distance between acoustic models and knowledge-based phoneme classifications. LRT-based CMs show better performance than heuristic CMs excessively, and LRT-based CMs using phonetic information show that the relative reduction in equal error rate ranges between $8{\sim}13%$ compared to the baseline LRT-based CMs. We use the support vector machine to fuse several CMs and improve the performance of utterance verification. From our experiments, we know that selection of CMs with low correlation is more effective than CMs with high correlation.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.1028-1031
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2004
Last target of architectural acoustics is that people wish to convey voice effectively from the space adaptively in use purpose in building. But, to how exactly through space sound source that wish to deliver from indoor can be passed does quantification sound estimation method is proposing various kinds physical parameter to estimate degree of voice definition (Speech articulation) and reverberation. Result that evaluate sound source about MLS signal and Impluse signal by pistol in this treatise could know that converge in MLS and measurement error extent about reverberation time(RT) of sound benevolent person. And value is thought there is problem showing change irregularly about sound benevolent person of D50, C80 etc. Finally, in case is spread sound field in difference of sound pressure level, when measure about change of sound pressure level, sound benevolent person could know that there is no different effect.
This research examines the effect of positively skewed population distribution on the two sample t-test through simulation. For simulation work, two independent samples were selected from the same chi-square distributions with 3, 5, 10, 15, 20, 30 degrees of freedom and sample sizes 3, 5, 10, 15, 20, 30, respectively. Chi-square distribution is largely skewed to the right at small degrees of freedom and getting symmetric as the degrees of freedom increase. Simulation results show that the sampled populations are distributed positively skewed like chi-square distribution with small degrees of freedom, the F-test for the equality of variances shows poor performances even at the relatively large degrees of freedom and sample sizes like 30 for both, and so it is recommended to avoid using F-test. When two population variances are equal, the skewness of population distribution does not affect on the t-test in terms of the confidence level. However even though for the highly positively skewed distribution and small sample sizes like three or five the t-test achieved the nominal confidence level, the error limits are very large at small sample size. Therefore, if the sampled population is expected to be highly skewed to the right, it will be recommended to use relatively large sample size, at least 20.
High-performance Linpack (HPL) is among the most popular benchmarks for evaluating the capabilities of computing systems and has been used as a standard to compare the performance of computing systems since the early 1980s. In the initial system-design stage, it is critical to estimate the capabilities of a system quickly and accurately. However, the original HPL mathematical model based on a single core and single communication layer yields varying accuracy for modern processors and accelerators comprising large numbers of cores. To reduce the performance-estimation gap between the HPL model and an actual system, we propose a mathematical model for multi-communication layered HPL. The effectiveness of the proposed model is evaluated by applying it to a GPU cluster and well-known systems. The results reveal performance differences of 1.1% on a single GPU. The GPU cluster and well-known large system show 5.5% and 4.1% differences on average, respectively. Compared to the original HPL model, the proposed multi-communication layered HPL model provides performance estimates within a few seconds and a smaller error range from the processor/accelerator level to the large system level.
Abu Saleem, Rabie;Radaideh, Majdi I.;Kozlowski, Tomasz
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.12
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pp.2709-2716
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2020
Compositions of large nuclear cores (e.g. boiling water reactors) are highly heterogeneous in terms of fuel composition, control rod insertions and flow regimes. For this reason, they usually lack high order of symmetry (e.g. 1/4, 1/8) making it difficult to estimate their neutronic parameters for large spaces of possible loading patterns. A detailed hyperparameter optimization technique (a combination of manual and Gaussian process search) is used to train and optimize deep neural networks for the prediction of three neutronic parameters for the Ringhals-1 BWR unit: power peaking factors (PPF), control rod bank level, and cycle length. Simulation data is generated based on half-symmetry using PARCS core simulator by shuffling a total of 196 assemblies. The results demonstrate a promising performance by the deep networks as acceptable mean absolute error values are found for the global maximum PPF (~0.2) and for the radially and axially averaged PPF (~0.05). The mean difference between targets and predictions for the control rod level is about 5% insertion depth. Lastly, cycle length labels are predicted with 82% accuracy. The results also demonstrate that 10,000 samples are adequate to capture about 80% of the high-dimensional space, with minor improvements found for larger number of samples. The promising findings of this work prove the ability of deep neural networks to resolve high dimensionality issues of large cores in the nuclear area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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