Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.241-243
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2020
The high computational complexity of deep learning algorithms has led to the development of specialized hardware architectures. However, soft errors (bit flip) may occur in these hardware systems due to voltage variation and high energy particles. Many error correction methods have been proposed to counter this problem. In this work, we analyze an error correction mechanism based on repetition codes and an activation function. We test this method by injecting errors into weight filters and define an ideal error rate range in which the proposed method complements the accuracy of the model in the presence of error.
Murthy, A. Ramachandra;Vishnuvardhan, S.;Saravanan, M.;Gandhi, P.
Structural Engineering and Mechanics
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v.81
no.5
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pp.565-574
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2022
The infrastructures such as offshore, bridges, power plant, oil and gas piping and aircraft operate in a harsh environment during their service life. Structural integrity of engineering components used in these industries is paramount for the reliability and economics of operation. Two regression models based on the concept of Gaussian process regression (GPR) and Minimax probability machine regression (MPMR) were developed to predict stress intensity factor range (𝚫K). Both GPR and MPMR are in the frame work of probability distribution. Models were developed by using the fatigue crack growth data in MATLAB by appropriately modifying the tools. Fatigue crack growth experiments were carried out on Eccentrically-loaded Single Edge notch Tension (ESE(T)) specimens made of API 5L X65 Grade steel in inert and corrosive environments (2.0% and 3.5% NaCl). The experiments were carried out under constant amplitude cyclic loading with a stress ratio of 0.1 and 5.0 Hz frequency (inert environment), 0.5 Hz frequency (corrosive environment). Crack growth rate (da/dN) and stress intensity factor range (𝚫K) values were evaluated at incremental values of loading cycle and crack length. About 70 to 75% of the data has been used for training and the remaining for validation of the models. It is observed that the predicted SIF range is in good agreement with the corresponding experimental observations. Further, the performance of the models was assessed with several statistical parameters, namely, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Coefficient of Efficiency (E), Root Mean Square Error to Observation's Standard Deviation Ratio (RSR), Normalized Mean Bias Error (NMBE), Performance Index (ρ) and Variance Account Factor (VAF).
Alluvial soil is challenging to work with due to its high compressibility. Thus, consolidation settlement of this type of soil should be accurately estimated. Accurate estimation of the consolidation settlement of alluvial soil requires accurate prediction of compressibility parameters. Geotechnical engineers usually use empirical correlations to estimate these compressibility parameters. However, no attempts have been made to develop correlations to estimate compressibility parameters of alluvial soil. Thus, this paper aims to develop new models to predict the compression and recompression indices (Cc and Cr) of alluvial soils. As part of the study, geotechnical laboratory tests have been conducted on large number of undisturbed samples of local alluvial soil. The obtained results from these tests in addition to available results from the literature from different parts in the world have been compiled to form the database of this study. This database is then employed to examine the accuracy of the available empirical correlations of the compressibility parameters and to develop the new models to estimate the compressibility parameters using the nonlinear regression analysis. The accuracy of the new models has been accessed using mean absolute error, root mean square error, mean, percentage of predictions with error range of ±20%, percentage of predictions with error range of ±30%, and coefficient of determination. It was found that the new models outperform the available correlations. Thus, these models can be used by geotechnical engineers with more confidence to predict Cc and Cr.
The purpose of this study is development of posture evaluation and Range of Motion(ROM) system by using digital vision analysis method. The results of this study are as follows. First, Scoliosis evaluation through this research measurement system represent 3mm error in 7 cervical point and deepest lumbar point, 0.7mm error in other point. This mean this research measurement system have a reliability for scoliosis evaluation. Second, for spine line evaluation on high fat subject, we need reconstrection spine line after measurement for fat thickness in 7 cervical point and deepest lumbar point. Third, In pedioscope error test, it present 0.01848cm in X axis and 0.01757cm in Y axis. This results mean pedioscope have a reliability foot evaluation. Forth, Posture evaluation and Range of Motion measurement system by using digital vision analysis method can fast measure in range of motion and foot evaluation and posture. therefore we can expect this system application in young people posture clinic center and hospital and so on.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.5
no.2
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pp.185-194
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2002
To extract relative ranges from LOS(line of sight) information, we propose a passive ranging filter which is suitable for anti-ship missiles in HOJ(home on jam) mode. The proposed filter is devised to cope with the case that a passive ranging filter may include a large initial range estimation error since modem jammers are capable of very long range jamming. In addition, under the assumption that the missile motion is dominant over the HOJ engagement situation, the engagement geometry is modeled by a second order system. A new passive ranging filter is proposed by constructing an extended Kalman filter(EKF) based on the model. And then a least square initial state error estimation algorithm is attached to the EKF. Simulation results show that the proposed filter has a good range estimation performance with small computational load.
This study was conducted to verify the applicability of robot milking system through acquisition and analysis of model teat's position information using scanning range finder (SRF). Model teats, same size and shape as real teats, were designed to analyze the properties according to the material, distance error and angle error of the sensor. In addition, 2-dimensional distance information of each teats was obtained at same time with 4 teat models and the result were as follows. 1. In the case of the fingers on the experiment for selection of materials for teat model, the distance error was from 4.3 mm to 1.3 mm, average was 2.8 mm as a minimum record. In the case of rubber material, average distance error was 4.3 mm. So, this material was considered to be a most suitable model. 2. The distance error was maximum at 100 mm distance. The more distance increased, the less error increased up to 300 mm. Then the error increased after 300 mm and decreased again. 3. The maximum angle error of 10.1 mm was measured at $170^{\circ}$, in case of $70^{\circ}$ the error was 0.2 mm as a minimum value. There was no specific tendency to error of angle. 4. In the 2-dimensional location error for 4 teat models, distance error was 3.8 mm as minimum and 7.2 mm as maximum. The angle error was $1.2^{\circ}$ as maximum. All of errors were included within the accuracy of sensor, the robot milking system was considered to be applicable to measure the distance of teats due to the measuring velocity of SRF and the hole size of teat-cup.
The Journal of Korean Academy of Orthopedic Manual Physical Therapy
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v.28
no.1
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pp.39-51
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2022
Background: The purpose of this study is to investigate the effect of neck and shoulder self-stretching exercise using audiovisual media on neck pain, postural alignment, and joint position error in women with chronic neck pain. Methods: The subjects included 20 women that gave consent to participate in the study voluntarily. They performed the self-stretching exercises using audiovisual media was carried out 20 minutes 5 times a week during 3 weeks. Neck disability index (NDI) and visual analogue scale (VAS) were used to measure the functional disability and pain, A pressure pain threshold was measured using an algometer, and a cervical range of motion (CROM) measurement tool was used to measure the range of motion and error of proprioceptive position sense of the cervical spine. To assess posture alignment, forward head angle (FHA), forward shoulder angle (FSA) were measured using image J software. Results: The neck pain intensity was statistically significantly within group (p<.05). Neck and shoulder functional disability were a statistically significant difference within group (p<.05). Splenius capitis and upper trapezius pressure pain threshold were statistically significant difference in within group (p<.05). The postural alignment was statistically significantly within group (p<.05). The cervical range of motion in neck extension, right and left lateral flexion were statistically significantly within group (p<.05). The joint position error in neck flexion, extension, right and left lateral flexion decreased statistically significantly within group (p<.05). Conclusion: Self-stretching exercise using audiovisual media increased the mobility of the neck, decreased neck pain and joint position error, and improved posture alignment. As a result, there was a positive effect by applying the self-stretching exercise using audiovisual media to people with neck pain. Based on this, it is thought that it can be used as the basis for research related to home training programs for healthy self-management.
Kyung-won Lee;Dan-bi Ou;Ki-man Kim;Tae Hyeong Kim;Heechang Lee
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.43
no.4
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pp.383-390
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2024
When measuring the radiated noise of an underwater vehicle, the range information between the vehicle and the receiver is an important factor, but since Global Positioning System (GPS) is not available in underwater, an alternative method is needed. As an alternative, the range is measured by estimating the arrival time, arrival time difference, and arrival frequency difference using a separate acoustic signal. However, errors occur due to the channel environment, and these outliers become obstacles in continuously measuring range. In this paper, we propose a method to reduce errors by curve fitting with a function in the form of a V-curve as a post-processing to remove outliers that occurred in the process of measuring range information. Simulation, lake and sea trials were conducted to verify the performance of the proposed method. In the results of the lake trial, the range estimation error was reduced by about 85 % from the Root Mean Square Error (RMSE) point of view.
A super-regenerative receiver is designed and tested at 433 MHz ISM band, The designed receiver has the data rate of up to 200 kbps and a power consumption of 10 mW. We carried out the system performance test for the TX power of 0.1 mW and 1 m distance. The result of the bit-error rate test shows one bit error among the 4000 bits.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2011.11a
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pp.551-556
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2011
This research presents an implementation strategy of Process Capability Index (PCI) according to the types of process characteristics. The types of process feature are classified as four perspectives of variation range, time period, error position, and process stage. The paper examines short-term or long-term PCI, within or between variation, position of precision or accuracy, and inclusion of measurement or calibration stage. Moreover, the study proposes normality test of unilateral PCI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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