In this study, we analyzed applicability of object database, designed the concept model based on object-oriented idea for measurement data management, and applied the design model to object database. The concept model composes three sub models Infrastructure managing information model, Infrastructure measurement data model, and Measurement unit model. The process to expand measurement data of new type was executed easily without changing database schema in object database. The process to expand measurement data of new type was executed easily without changing database schema in object database. Therefore, applicability of new technology to infrastructures for building a safety management network of road bridges could be increased with object database system.
A development in method of evaluating the measurement precisions using approximate F tests and variance components from expected mean square (EMS) is investigated. The research proposes three-factor mixed measurement models with the fixed and random factors. Unrestricted and unconstrained design work was rarely studied, while restricted and constrained designs have been significantly discussed. The unrestricted and unconstrained designs assume to be an independence of interaction. The proposed evaluation method about the measurement precisions can be extended to four-factor random measurement model or mixed measurement model. The study also presents the three evaluation indexes of precisions such as R&RTR (Reproducibility & Repeatability-To-Total Precision Ratio), PTR (Precision-To-Tolerance Ratio), and SNR (Signal-To-Noise Ratio). Numerical examples are proposed to evaluate the approximate F tests with Satterthwaite degrees of freedom and three indexes using the measurement precisions from EMS.
This study identified convergent validity and discriminant validity of measurement variables by factor analysis using Spss program and tested covariance measurement model including latent variables such as the website attributes (interactivity, search and visual information of website), shopping values(utilitarian and hedonic value) and attitude toward website by AMOS program. The data were collected from a sample of 271 internet shopper of university students(male: 82, female: 189). They visited the website for apparel shopping and, after searching a casual clothing which they wanted to buy, requested to answer the questionnaire. The results were as follows: Variables that reduce validity were deleted in the several steps of factor analysis and initial measurement model testing. Final measurement model was constructed by valid variables was accepted. This measurement model will be input for testing causal research model that can explain how attributes of the website influences on consumer attitude toward the website.
본 연구는 정보환경에 있는 기업에서 근무하는 개인의 정보역량 측정을 위한 효율적인 측정모형을 개발하였다. 본 모형은 4 개의 측정영역과 12개의 측정요인 그리고 구체적인 측정항목을 포함한다. 개발된 모형의 타당성과 신뢰성은 SPSS software 를 적용한 Pilot Test 를 통한 Factor Analysis and Reliability Analysis 에 의해 검증되었고, 개인 정보역량을 효율적으로 측정할 수 있는 구체적인 측정항목들을 제시하였다. 개발된 측정모형의 실용성과 활용성을 검증하기 위해 실제 기업에서 근무하는 264 명의 인력에 대해 개인 정보역량을 측정하여 그 결과를 제시하였다. 본 측정모형은 산업현장에 있는 인력의 정보역량 향상에 기여할 것이다.
The three-dimensional precision measurement technology for industry product of middle and/or large scale has been developed. Theodolite measurement system which is one of the technology is widely used in aerospace industry. This paper describes measurement method and results for spacecraft structure test model by using the measurement system. And structural stability for STM is desribed through the comparison between design values and measured values.
Objective of calibration is to find out the accurate kinematic relationships between robot joint angles and the position of the end-effector by estimating accurate model parameters defining the kinematic function. Estimating the model parameters requires measurement of the end-effector position at a number of different robot configurations. This paper studies the implication of measurement configurations in robot calibration. For selecting appropriate measurement configurations in robot calibration, an index is defined to measure the observability of the model parameters with respect to a set of robot configurations. It is found that, as the observability index of the selected measurement configurations increase the attribution of the position errors to the parameter errors becomes dominant while the effects of the measurement and unmodeled errors are less significant; consequently better estimation of parameter errors is expected. To demonstrate the implication of the observability measure in robot calibration, computer simulations are performed and their results are discussed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.773-779
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2015
We study a statistical analysis about the fifth wave data of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey based on linear regression models with measurement errors. The data is obtained from a national population-based complex survey. To demonstrate the availability of measurement error models, two results between the general linear regression model and measurement error model are compared based on the model selection criteria which are Akaike information criterion and Bayesian information criterion. For our study, we use the simulation extrapolation algorithm for measurement error model and the jackknife method for the estimation of standard errors.
It will be shown how models can simulate all the elements of an ultrasonic NDE measurement system, including the pulser/receiver, cabling, transducer(s), and the acoustic/elastic waves fields. When combined, these models form what is called the electroacoustic measurement model. It will be demonstrated how this electroacoustic measurement model can be used to conduct parametric transducer and system studies and how the model can form the basis for experimentally characterizing all the elements of the ultrasonic measurement system, using purely electrical measurements.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.551-560
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2010
This paper considers a Bayesian approach to modeling a flexible regression function under structural measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under structural measurement error model without a semiparametric component.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.379-385
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2010
This paper considers Bayesian approach to modeling a flexible regression function under functional measurement error model. The regression function is modeled based on semiparametric regression with penalized splines. Model fitting and parameter estimation are carried out in a hierarchical Bayesian framework using Markov chain Monte Carlo methodology. Their performances are compared with those of the estimators under functional measurement error model without semiparametric component.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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