Recently, the engine calibration technique has been much more complicated than that of the past engine case in order to satisfy the strict emission regulations. The current calibration method for the diesel engine which has an increasing market is both costly and time-consuming. New engine calibration method is required to develop for high-quality diesel engines with low cost and release it at the appropriate time. This study provides the optimal calibrating technique for complex engine systems using statistical modeling and numerical optimization. Firstly, it design a test plan based on Design of Experiments, a V-optimality methodology which is suitable looking for set-points, and determine the shape of test engine response. Secondly, it uses functions to make linear regression model for data analysis and optimization to fit the models of engines behavior. Finally, it generates the optimal calibrations obtained directly from empirical engine models using Grey Relational Analysis and compares the calibrations with data. This method can develop a process for systematically identifying the optimal balance of engine emissions.
SWMM은 도시유역의 홍수유출 해석에 관한 대표적인 모형으로서 국 내외에서 활용도가 높은 반면, 다수의 불명확한 매개변수를 포함하고 있어 사용에 어려움이 있다. 본 연구에서는 SWMM에 집합체 혼합진화(SCE-UA) 알고리즘을 결합하여 자동 보정 모듈을 개발하였다. 최적화 문제는 목적함수에 따라 그 결과가 상이하게 도출될 수 있으므로 연구에서는 5개의 단일 목적함수를 적용하여 가장 적합한 목적함수를 도출하였다. 그리고 홍수유출 해석에는 첨두유량의 정확성이 중요하므로 이를 고려할 수 있는 다목적함수를 구성하였고, 파레토 최적해의 결정을 통해 결과를 도출하였다. 작성된 자동 보정 모듈은 구로1 빗물펌프장 유역에 내린 2009년 3개의 강우사상에 적용되었다. 다목적함수의 구성을 통해 자동 보정된 결과는 단일 목적함수에 의해 도출된 결과보다 첨두유량과 유출체적의 오차를 포함한 대부분의 모형평가 지표에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 다목적함수에 의해 보정된 모형의 검증 결과도 신뢰적인 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 SWMM의 자동 보정 프로그램은 도시유역의 다양한 홍수유출 해석 문제에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
Near infrared spectroscopy (NIRS) was applied to determination of the lipid content of the compost during the compost fermentation of tofu (soybean0curd) refuse. The absorption of lipid observed at 5 wavelengths, 1208, 1712, 1772, 2312 and 2352 nm on the second derivative spectra. To formulated a calibration equation, a multiple linear regression analysis was carried out between the near-infrared spectral data and on the lipid content in the calibration sample set (sample number, n=60) obtained using Soxhlet extraction method. The value of the multiple correlation coefficient (R) was 0.975 when using the wavelengths of 1208 and 1712 nm were used in the calibration equation. To validate the calibration equation obtained, the lipid content in the validation sample set (n=35) not used for formulating the calibration equation was calculated using the calibration equation, and compared with the value obtained using the Soxhlet extraction method. Good agreement was observed between the results of the Soxhlet extraction method and those values of the NIRS method. The simple correlation coefficient (r) and standard error of prediction (SEP) were 0.964 and 0.815 %, respectively. suitability of the lipid content as an indicator of the compost fermentation of tofu refuse was also studied. The decrease of the lipid content in the compost corresponded to the decrease of the total dry weight of the compost in the composter. The lipid content was a significant indicator of the compost fermentation. The NIRS method was applied to measure the time course of the lipid content in the compost fermentation and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for process management of the compost fermentation of tofu refuse.
Near infrared spectroscopy (NIRS) was applied to determination of the lipid content of compost during compost fermentation of tofu(soybean-curd) refuse. The reflected rays in the wavelength range between 800 and 2500 nm were measured at 2 nm intervals. The absorption of lipid observed at 4 wavelengths, 1208, 1712, 2312 and 2352 nm on the second derivative spectra. To formulate a calibration equation, a multiple linear regression analysis was carried out between the near-infrared spectral data and on the lipid content in the calibration sample set (sample number, n=60) obtained using a Soxhlet extraction method. The calibration equation for prediction of lipid, the value of the multiple correlation coefficient (R) was 0.975 when using the wavelengths of 1208 and 1712nm. To validate the calibration equation obtained, the lipid content in the validation sample set (n=35) not used for formulating the calibration equation were calculated using the calibration equations, and compared with the values obtained using the Soxhlet extraction method. Good agreement were observed between the results of the Soxhlet extraction method and those values of the NIRS method. The simple correlation coefficient (r) and standard error of prediction (SEP) were 0.964 and 0.815 %, respectively. Then, the NIRS method was applied to a compost fermentation in which the time course the lipid content were measured and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for process management of the compost fermentation of tofu refuse.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
A hybrid focus method with multiple laser slits is newly proposed for the measurement of surface morphology with depth discontinuity, and it is based on the integration of DFB and DFF. Rough depth information is estimated through calibration tables which are constructed by DFD with multiple laser slits, and then DFF is applied to only each specific depth range using the rough depth information resulting from DFD. The proposed hybrid method gives more accurate results than DFD and DFF, and faster measurement than DFF in the vicinity of depth discontinuity Its performance is verified through experiments of calibration blocks with sharp depth discontinuity.
An evaluation method for oxygen permeable characteristics of the membrane covering to each cathode of multiple cathode - single anode type dissolved oxygen sensor, which has high reproducibility and is capable of measuring multiple components in solutions. For this purpose, a measuring circuit for the multiple cathode type DO sensor was designed to lower the noise signal by adapting a digital LPF to readout the sensor output accurately. Digital LPF is designed by setting up the transfer function to set the cutoff frequency to 10Hz, and the transfer function is programmed by C language, and then the filtering characteristics are evaluated with the simulation and experiments. Using this LPF added measuring circuit for the multiple cathode type DO sensor, we have obtained the calibration factor for each cathode to calibrate the variation of the output signals. The calibration factor was obtained by measuring the sensor output signal followed by oxygen partial pressure, using the same oxygen permeable membrane at each cathode of the multiple cathode type DO sensor.
The aim of the present study was to update the calibration that is used for the measurement of the total nitrogen content in the rice plant samples by using the visible and near infrared spectrum. Before the equation merge, correlation coefficient of calibration equation for nitrogen content on each rice parts was 0.945 (Leaf), 0.928 (Stem), and 0.864 (Whole plant), respectively. In the calibration models created by each part in the rice plant under the various regression method, the calibration model for the leaf was recorded with relatively high accuracy. Among of those, the calibration equation developed by Partial least squares (PLS) method was more accurate than the Multiple linear regression (MLR) method. The calibration equation was sensitive based on variety and location variations. However, we have merged and enlarged various of the samples that made not only to measure the nitrogen content more accurately, but also later sampling populations became more diversified. After merging, $R^2$ value becomes more accurate and significantly to 0.950 (L.), 0.974 (S.), 0.940 (W.). Also, after removal of outlier, R2 values increased into 0.998, 0.995, and 0.997. In view of the results so far achieved, Standard error of prediction (SEP) and SEP (C) were reduced in the stem and whole plant. Biases were reduced in the leaf, stem as well as whole plant. Slopes were high in the stem. Standard deviation reduced in the stem but $R^2$ was high in the stem and whole plant. Result was indicated that calibration equation make update, and updating robust calibration equation from merge function and multi-variate calibration.
The Agricultural Policy/Environmental eXtender (APEX) models have been developed for assessing agricultural management efforts and their effects on soil and water at the field scale as well as more complex multi-subarea landscapes, whole farms, and watersheds. National Academy of Agricultural Sciences, Wanju, Korea, has modified a key component of APEX application, named APEX-Paddy for simulating water quality with considering appropriate paddy management practices, such as puddling and flood irrigation management. Calibration and validation are an anticipated step before any model application. Simple techniques are essential to assess whether or not a parameter should be adjusted for calibration. However, very few study has been done to evaluate the ability of APEX-Paddy to simulate the impact of multiple management scenarios on nutrients loss. In this study, the observation data from experimental fields at Iksan in South Kora was used in calibration and evaluation process during 2013-2015. The APEX auto- calibration tool (APEX-CUTE) was used for model calibration and sensitivity analysis. Four quantitative statistics, the coefficient of determination ($R^2$),Nash-Sutcliffe(NSE),percentbias(PBIAS)androotmeansquareerror(RMSE)were used in model evaluation. In this study, the hydrological process of the modified model, APEX-Paddy, is being calibrated and tested in predicting runoff discharge rate and nutrient yield. Field-scale calibration and validation processes are described with an emphasis on essential calibration parameters and direction regarding logical sequences of calibration steps. This study helps to understand the calibration and validation way is further provided for applications of APEX-Paddy at the field scales.
The calibration equations for Brix value determination of intact mango were developed using the NIR spectra in a short wavelength region from 700 to 1100 nm. Multiple linear regression (MLR) and partial least square regression (PLS) was used for the calibration. It was found that the best wavelength region for PLS calibration from 900 to 1000 nm was similar to the wavelength region selected by MLR from 906 nm to 996 nm. Both MLR and selected region PLS provided sufficiently accurate prediction equations for Brix determination of intact mango. For MLR, the prediction results were SEP = 0.45 Brix and Bias = -0.04 Brix while PLS prediction results were SEP : 0.46 Brix and Bias = -0.2 Brix. It was concluded that MLR and PLS would have similar abilities in making calibration equation for Brix determination of intact mango if the appropriate wavelengths or wavelength region were selected. The appropriate wavelength region for PLS regression could be assumed by using the wavelength region selected by MLR in place of random selection, The relationship between calibration results of MLR and PLS regression is discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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