In Shewhart control chart, the average run length(ARL) is calculated using the mean of a conventional geometric distribution(CGD) assuming a sequence of identical and independent Bernoulli trials. In this, the success probability of CGB is the probability that any point exceeds the control limits. When the process is in-control state, there is no problem in the above assumption since the probability that any point exceeds the control limits does not change if the in-control state continues. However, if the out-of-control state begins and continues during the process, the probability of exceeding the control limits may take two forms. First, once the out-of-control state begins with exceeding probability p, it continues with the same exceeding probability p. Second, after the out-of-control state begins, the exceeding probabilities may very according to some pattern. In the first case, ARL is the mean of CGD with success probability p as usual. But in the second case, the assumption of a sequence of identical and independent Bernoulli trials is invalid and we can not use the mean of CGD as ARL. This paper concentrate on that point. By adopting one generalized binomial distribution(GBD) model that allows correlated Bernoulli trials, generalized geometric distribution(GGD) is defined and its mean is derived to find an alternative ARL when the process is in out-of-control state and the exceeding probabilities take the second form mentioned in the above. Small-scale simulation is performed to show how an alternative ARL works.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2001.10a
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pp.214-219
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2001
One of the major limitations of productivity and quality in metal cutting is the machining accuracy of machine tools. The machining accuracy is affected by geometric errors, thermally-induced errors, and the deterioration of the machine tools. Geometric and thermal errors of machine tools should be measured and compensated to manufacture high quality products. In metal cutting, the machining accuracy is more affected by thermal errors than by geometric errors. In this study, the compensation device and temperature-based algorithm have been presented in order to compensate thermal error of machine tools under the real-time. The thermal error is modeled by means of angularity errors of a column and thermal drift error of the spindle unit which are measured by the touch probe unit with a star type styluses, a designed spherical ball artifact, and five gap sensors. In order to compensate thermal characteristics under several operating conditions, experiments performed with five gap sensors and manufactured compensation device on the horizontal machining center.
This article proposes new method for estimating pedestrian quality of service(QOS) that is useful to changing pedestrian environment by examining pedestrian quality of service as well as developing new method that integrate qualitative variables into the estimating indicators for the pedestrian movement right. Based on survey questionnaire addressed to experts group, the obtained data for the indicators were analyzed through Analytic Hierarchy Process(AHP). The results show that pedestrian traffic flow(quantitative figure: 52%), sidewalk geometric(quantitative figure: 16%), sidewalk usage behavior(qualitative figure: 11%) in commercial and business zone pointed out the importance of quantitative indicators such as pedestrian traffic flow, and sidewalk geometric. In addition, the results also show that pedestrian traffic flow(quantitative figure: 30%), sidewalk geometric(quantitative figure : 22%), sidewalk usage behavior(qualitative figure: 20%) indicate the significance of qualitative indicators such as pedestrian's sidewalk usage.
The utilization of crowdsourced spatial data has been actively researched; however, issues stemming from the uncertainty of data quality have been raised. In particular, when low-quality data is mixed into drone imagery datasets, it can degrade the quality of spatial information output. In order to address these problems, the study presents a methodology for automatically validating the geometric quality of crowdsourced imagery. Key quality factors such as spatial resolution, resolution variation, matching point reprojection error, and bundle adjustment results are utilized. To classify imagery suitable for spatial information generation, training and validation datasets are constructed, and machine learning is conducted using a radial basis function (RBF)-based support vector machine (SVM) model. The trained SVM model achieved a classification accuracy of 99.1%. To evaluate the effectiveness of the quality validation model, imagery sets before and after applying the model to drone imagery not used in training and validation are compared by generating orthoimages. The results confirm that the application of the quality validation model reduces various distortions that can be included in orthoimages and enhances object identifiability. The proposed quality validation methodology is expected to increase the utility of crowdsourced data in spatial information generation by automatically selecting high-quality data from the multitude of crowdsourced data with varying qualities.
In this paper, the properties on the optimal replacement policies for the general failure model are developed. In the general failure model, two types of system failures may occur : one is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other, Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by complete repair. It is assumed that, when the unit fails, Type I failure occurs with probability 1-p and Type II failure occurs with probability p, $0\leqp\leq1$. Under the model, the system is minimally repaired for each Type I failure, and it is repaired completely at the time of the Type II failure or at its age T, whichever occurs first. We further assume that the repair times are non-negligible. It is assumed that the minimal repair times in a renewal cycle consist of a strictly increasing geometric process. Under this model, we study the properties on the optimal replacement policy minimizing the long-run average cost per unit time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.10
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pp.3591-3606
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2014
In this paper, a robust watermarking scheme is proposed that uses the scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm in the discrete wavelet transform (DWT) domain. First, the SIFT feature areas are extracted from the original image. Then, one level DWT is applied on the selected SIFT feature areas. The watermark is embedded by modifying the fractional portion of the horizontal or vertical, high-frequency DWT coefficients. In the watermark extracting phase, the embedded watermark can be directly extracted from the watermarked image without requiring the original cover image. The experimental results showed that the proposed scheme obtains the robustness to both signal processing and geometric attacks. Also, the proposed scheme is superior to some previous schemes in terms of watermark robustness and the visual quality of the watermarked image.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.11a
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pp.218-220
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2017
Recently, stitching techniques are used for obtaining wide FOV, e.g., panorama contents, from normal cameras. Despite many proposed algorithms, the no objective quality evaluation method is developed, so the comparison of algorithms are performed only in subjective way. The paper proposes a 'Delaunay-triangulation based objective assessment method' for evaluating the geometric and photometric distortions of stitched or warped images. The reference and target images are segmented by Delaunay-triangulation based on matched points between two images, the average Euclidian distance is used for geometric distortion measure, and the average or histogram of PSNR for photometric measure. We shows preliminary results with several test images and stitching methods for demonstrate the benefits and application.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.12
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pp.1048-1054
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2003
In laser surface hardening processes, the geometrical parameters such as the depth and the width of a hardened layer can be utilized to assess the hardened layer quality. However, accurate monitoring of the geometrical parameters for on-line process control as well as for on-line quality evaluation is very difficult because the hardened layer is formed beneath a material surface and is not visible. Therefore, temperature monitoring of a point of specimen surface has most frequently been used as a process monitoring method. But, a hardened layer depends on the temperature distribution and the thermal history of a specimen during laser surface hardening processing. So, this paper describes the estimation results of the geometric parameters using multi-point surface temperature monitoring. A series of hardening experiments were performed to find the relationships between the geometric parameters and the measured temperature. Estimation results using a neural network show the enhanced effectiveness of multi-point surface temperature monitoring compared to one-point monitoring.
In this paper, replacement problems for a deteriorating system are considered. In the system under consideration, the successive lifetimes after repair become shorter and shorter, while the consecutive repair times become longer and longer. More specifically, the lifetimes of the system form a nonhomogeneous Poisson process, whereas the consecutive repair times constitute a stochastically increasing geometric process. Optimal replacement policies for the long-run average cost rate and the steady state availability are considered. Also taking the cost and the availability into consideration at the same time, the properties of optimal policies under the Cost Priority Policy and the Availability Priority Policy are obtained.
As the Korea Multi-Purpose Satellite-I (KOMPSAT-1) satellite can roll tilt up to $\pm$45$^{\circ}$, we have analyzed some KOMPSAT-1 EOC images taken at different tilt angles for this study. The required ground coordinates for bundle adjustment and geometric accuracy are obtained from the digital map produced by the National Geography Institution, at a scale of 1:5,000. Followings are the steps taken for the tilting angle of KOMPSAT-1 to be present in the evaluation of geometric accuracy of each different stereo image data: Firstly, as the tilting angle is different in each image, the characteristic of satellite dynamic must be determined by the sensor modeling. Then the best sensor modeling equation should be determined. The result of this research, the difference between the RMSE values of individual stereo images is mainly due to quality of image and ground coordinates instead of tilt angle. The bundle adjustment using three KOMPSAT-1 stereo pairs, first degree of polynomials for modeling the satellite position, were sufficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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