Generation and measurement methods of EG/AD model ice, which is used in KIOST ice model basin are investigated for improvement of its properties. Temperature of seed water, air temperature in the freezing phase and the target air temperature in the tempering phase were changed in the cold room, and the properties of model ice was measured in this conditions. We also verified a conventional measuring method of flexural strength of model ice caused a little measuring error in cold room, so that we suggested a new measuring method that must be used higher supports than double the thickness of the model ice. In this study, we improved the generation and measurement technique of EG/AD model ice, and the developed procedure at cold room can be applied to the KIOST ice model basin.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.38-42
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2018
In this paper, we consider measurement allocation problem in a spatially correlated sensor field. Our goal is to determine the probability of each sensor's being measured based on its contribution to the estimation reliability; it is desirable that a sensor improving the estimation reliability is measured more frequently. We consider a spatial correlation model of a sensor field reflecting transmission power limit, noise in measurement and transmission channel, and channel attenuation. Then the estimation reliability is defined distortion error between event source and its estimation at sink. Motivated by the correlation nature, we model the measurement allocation problem into a cooperative game, and then quantify each sensor's contribution using Shapley value. Against the intractability in the computation of exact Shapley value, we deploy a randomized method that enables to compute the approximate Shapley value within a reasonable time. Besides, we envisage a measurement scheduling achieving the balance between network lifetime and estimation reliability.
This paper describes the design of a forged fitting form to acquire a method of product design measurement by target measurement standards. The pipefitting connects each pipe and combines seals and nipples with the pipes normally. Therefore, the section combined with the fitting pipe was measured by a 3D scanner, and the acquired measurement and the design measurement were obtained after modification of the forged fitting pipe by that standard. Moreover, the accuracy of the model was verified through leakage testing of the oil and verification of the design measurement for accuracy decisions on the design measurement after modification of the product.
This paper is to propose model classification and evaluation of measurement uncertainty. In order to obtain type A and B uncertainty, variety of measurement mathematical models are illustrated by example. The four steps to evaluate expanded uncertainty are indicated as following; First, to get type A standard uncertainty, measurement mathematical models of single, double, multiple, design of experiment and serial autocorrelation are shown. Second, to solve type B standard uncertainty measurement mathematical models of empirical probability distributions and multivariate are presented. Third, type A and B combined uncertainty, considering sensitivity coefficient, linearity and correlation are discussed. Lastly, expanded uncertainty, considering degree of freedom for type A, B uncertainty and coverage factor are presented with uncertainty budget. SPC control chart to control expanded uncertainty is shown.
기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.
Many companies still struggle with the issue of research and development(R&D) performance measurement, in particular, the nonfinancial performance measurement of R&D with coming of knowledge-based society, Of course, we would not deny the fact that financial measures play the central role in assessing the overall performance of R&D, The aim of this paper is to provide the new model to evaluate the quantitative value of technology (nonfinancial benefits). This new model is based on the technology stock(technology level) acquired in R&D process, That is, we take it for granted that the acquired technology below a certain level(<70% compare to the advanced country) can not be utilized in developing the new products or in proving the manufacturing processes, The evaluation model we create can explains the quantitative relation between the technology stock and the market value considering R&D expenditure to acquire the technology above certain level(>70%) and cost to prevent the technology obsolescence. The value of non-destructive testing technology, which is one of the electric Power technology, is measured quantitatively using our new model as a case study, We also discussed briefly the possibility of capitalization of the measured technology value.
현재 대부분의 초음파를 이용한 거리 측정 기술은 송신부로부터 수신기까지 초음파가 진행하는 시간 즉, TOF(: Time of Flight)를 측정하여 그 동안 음파가 진행한 거리를 산출하는 방법을 활용한다. 이 경우 거리 측정 정확도를 높이기 위해서는 정확한 TOF의 측정이 필요하다. 본 논문은 정확한 TOF를 산출하기 위해 초음파 송수신기의 수학적 모델을 이용하여 수신된 파형의 수학적 모델을 얻어내고 이를 바탕으로 TOF를 산출하는 방식을 제안한다. 이 방식은 트리거링 후부터 수신된 파형를 이미 얻어진 수학적 모델과 최소자승법을 이용하여 비교하여 초음파 신호가 수신기에 도달한 시점을 역으로 추정하는 방식이다. 제안된 방법을 사용할 경우 트리거링 시점의 변동에 의한 영향을 줄일 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.209-216
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2015
Quantile regression models with covariate measurement errors have received a great deal of attention in both the theoretical and the applied statistical literature. A lot of effort has been devoted to develop effective estimation methods for such quantile regression models. In this paper we propose the partially linear support vector orthogonal quantile regression model in the presence of covariate measurement errors. We also provide a generalized approximate cross-validation method for choosing the hyperparameters and the ratios of the error variances which affect the performance of the proposed model. The proposed model is evaluated through simulations.
We present an efficient and robust measurement model for visual tracking. This approach builds on and extends work on subspace representations of measurement model. Subspace-based tracking algorithms have been introduced to visual tracking literature for a decade and show considerable tracking performance due to its robustness in matching. However the measures used in their measurement models are often restricted to few approaches. We propose a novel measure of object matching using Angle In Feature Space, which aims to improve the discriminability of matching in subspace. Therefore, our tracking algorithm can distinguish target from similar background clutters which often cause erroneous drift by conventional Distance From Feature Space measure. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposed tracking algorithm under severe cluttered background.
Most industrial robots cannot be off-line programmed to carry out a task accurately, unless their kinematic model is suitably corrected through a calibration procedure. However, normal calibration is an expensive and time-consumming precedure due to the highly accurate measurement equipment required and due to the significant amount of data that must be collected. This paper presents a simple and economic procedure to improve the efficiency of robot calibration especially for arc welding application. To simplify the measurement process, an automotic data measurement algorithm as well as a simple measurement device are developed. Also, a calibration algorithm which can automatically identify the independent model parameters to be estimated is presented. To demonstrated the simplicity and the effectiveness of the procedure, experimental studies and computer simulations are performed and their results are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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