The discrete wavelet transform is utilized as preprocessing of Neural Network(NN) to identify aging state of internal partial discharge in transformer. The discrete traveler transform is used to produce wavelet coefficients which are used for Classification. The statistical parameters (maximum of wavelet coefficients, average value, dispersion, skewness, kurtosis) using the wavelet coefficients are input into an back-propagation neural network. The neurons whose weights have obtained through Result of Cross-Validation. The Neural Network learning stops either when the error rate achieves an appropriate minimum or when the learning time overcomes a constant value. The networks, after training, can decide if the test signal is Early Aging State or Last Aging State or normal state.
This paper proposes a hierarchical dual filtering (HDF) algorithm to estimate the spatial region between a Cloud of Things (CoT) gateway and an Internet of Things (IoT) device. The accuracy of the spatial region estimation is important for autonomous CoT clustering. We conduct spatial region estimation using a hidden Markov model (HMM) with a raw Bluetooth received signal strength indicator (RSSI). However, the accuracy of the region estimation using the validation data is only 53.8%. To increase the accuracy of the spatial region estimation, the HDF algorithm removes the high-frequency signals hierarchically, and alters the parameters according to whether the IoT device moves. The accuracy of spatial region estimation using a raw RSSI, Kalman filter, and HDF are compared to evaluate the effectiveness of the HDF algorithm. The success rate and root mean square error (RMSE) of all regions are 0.538, 0.622, and 0.75, and 0.997, 0.812, and 0.5 when raw RSSI, a Kalman filter, and HDF are used, respectively. The HDF algorithm attains the best results in terms of the success rate and RMSE of spatial region estimation using HMM.
다양한 차세대 위성항법시스템들이 개발되고 있지만, 현재 사용자가 측위에 이용할 수 있는 위성항법시스템은 GPS와 GLONASS 뿐이다. 이 연구에서는 GLONASS의 궤도력 중에서 알마낙을 이용하여 위성궤도를 예측하고 예측궤도의 정확도를 평가하였다. 예측궤도를 생성하기 위하여 알마낙 파일에 포함되어 있는 케플러 궤도요소와 궤도방정식을 이용하였으며, 그 결과는 정밀궤도력과의 좌표 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 그 결과, 7일 동안 예측한 위성궤도의 3차원 최대오차는 155.4km로 나타났으며, RMS 오차는 56.3km로 나타났다. 또한 실제관측 결과와의 비교를 통해 궤도오차가 위성의 가시성을 분석하는데 무리가 없는 수준임을 확인하였다.
The development and performance of a competitive indirect immunoassay for the quantitative measurement of polychlorinated biphenyl compounds in insulating oils is presented. Reagent preparation and the assay characterisation, optimisation and validation steps are described. The dynamic range of the assay for Aroclors 1254 and 1260 in methanol was $50-800 {\mu}g\;ml^{-1}$ with $50\%$ signal inhibition values of 217 and $ 212 {\mu}g\;ml^{-1}$ respectively. Impending legislation in the UK is likely to decree that oils containing $ >50 {\mu}g\;ml^{-1}$ PCB be considered contaminated. Assay sensitivity increased with the degree of PCB chlorination. The assay of structurally related compounds of environmental concern yielded cross-reactivity values of under $0.6\%$. The immunoassay proved reliable for the analysis of transformer oils containing $>70{\mu}g\;ml^{-1}$ PCB, but over-estimated PCB levels in oils containing $<20{\mu}g\;ml^{-1}$ of the analyte with the oils requiring pre-treatment using either solid-phase extraction techniques or washing with KOH-ethanol/sulphuric acid to remove matrix interferents. The analytical performance of the assay was compared against a commercially available semi-quantitative immunoassay kit for PCBs in soil and water.
다양한 위성항법시스템이 개발 중이지만 현재 측위에 사용 가능한 것은 GPS와 GLONASS 뿐이다. 이 연구에서는 GLONASS의 궤도력 중에서 방송궤도력을 이용하여, 위성의 운동을 나타내는 미분방정식을 4차 Runge-Kutta 방법으로 수치적분하여 위성궤도를 예측하고, 그 정 확도를 평가하였다. 생성한 예측지도는 정밀궤도력과 비교하여 정확도를 검증하였는데, 1일간의 예측궤도와 7일간의 예측제도의 3차원 최대오차는 각각 17.4km, 40.1km로 나타났으며, RMS 오차는 각각 14.3km, 15.7km로 나타났다. 또한 예측제도를 이용하여 산출한 가시위성의 개수와 실제관측 결과를 비교하였다. 그 결과, 관측지점의 주변 건물에 의한 영향으로 발생하는 차이를 제외하고 결과가 일치하는 것을 확인하였다.
The railway has recently been expanded with the phase of the future transportation. Accordingly, using the new technologies such as smart devices and LTE-R, the needs for reducing operational costs and improving passenger services have emerged. To realize these needs, the government is pushing to build the dedicated wireless network for the railway systems. In this paper, the shunting route indicator was selected for this study because it has the best effect for the wireless system removed lots of wired cables. And the wireless shunting route indicator applied with LTE-R technology was developed to replace the current wired control system. The functional goal(the wireless control function applied LTE-R), the performance goal(less than 300ms for transferring the control information), and the reliability goal(over the 100,000 hours for MTBF) were set, and these goals were achieved and demonstrated through the test and validation.
국토해양부는 신호교차로 서비스수준 분석에 도로용량편람이 제시하는 방법의 적용을 장려하고 있으며 실시간신호제어교차로는 지능형교통체계 구축사업으로 그 숫자가 현장에서 꾸준히 증가하고 있다. 도로용량편람은 정주기식 신호교차로 서비스수준 분석방법에 국한하여 제시하고 있어 현장 실무자들은 실시간신호제어교차로 서비스수준 분석에 어려움을 경험하고 있다. 본 연구는 도로용량편람 수준에서 실시간신호제어교차로 서비스수준 분석의 기초가 되는 방법론을 제안하며 향후 추가로 수행되어야 하는 개발방향을 검토한다. 한 개의 신호교차로를 표본으로 세부 요소모형들을 간이 개발하여 검증한 결과 제안된 방법은 실제 현장 자료와 유사한 수준의 서비스 수준을 추정할 수 있음을 확인하였다.
The purpose of this paper is that investigates the dynamic behavior characteristic of W.T.S (wind turbine system) and carries out the evaluation analysis during operating W.T.S. To investigate the dynamic behavior characteristic of W.T.S, the experiments to measure vibration of the blade from the attached accelerometer on the flap and edge section of the blade that is one of the most important elements of dynamic characteristic of W.T.S are performed. Natural frequency and mode shape are calculated with commercial program ( ANSYS) using the measured vibration acceleration that receives the signal with F.F.T Analyzer from the accelerometer For validation of these experiments, the finite element analysis is performed with commercial F.E.M program (ANSYS) on the basis of the natural frequency and mode shape. The results indicate that experimental values have good agreements with the finite element analysis.
Noise band removal is a crucial step before spectral matching since the noise bands can distort the typical shape of spectral reflectance, leading to degradation on the matching results. This paper proposes a statistical noise band removal method for hyperspectral data using the correlation coefficient between two bands. The correlation coefficient measures the strength and direction of a linear relationship between two random variables. Considering each band of the hyperspectral data as a random variable, the correlation between two signal bands is high; existence of a noisy band will produce a low correlation due to ill-correlativeness and undirected ness. The unsupervised k-nearest neighbor clustering method is implemented in accordance with three well-accepted spectral matching measures, namely ED, SAM and SID in order to evaluate the validation of the proposed method. This paper also proposes a hierarchical scheme of combining those measures. Finally, a separability assessment based on the between-class and the within-class scatter matrices is followed to evaluate the applicability of the proposed noise band removal method. Also, the paper brings out a comparison for spectral matching measures. The experimental results conducted on a 228-band hyperspectral data show that while the SAM measure is rather resistant, the performance of SID measure is more sensitive to noise.
One of the major issues in inertial and magnetic measurement unit (IMMU)-based 3D orientation estimation is compensation for magnetic disturbances in magnetometer signals, as the magnetic disturbance is a major cause of inaccurate yaw estimation. In the proposed approach, a kinematic constraint is used to provide a measurement equation in addition to the accelerometer and magnetometer signals to mitigate the disturbance effect on the orientation estimation. Although a Kalman filter (KF) is the most popular framework for IMMU-based orientation estimation, a complementary filter (CF) has its own advantages over KF in terms of mathematical simplicity and ease of implementation. Accordingly, this paper introduces a quaternion-based CF with a constraint-combined correction equation. Furthermore, the weight of the constraint relative to the magnetometer signal is adjusted to adapt to magnetic environments to optimally deal with the magnetic disturbance. In the results of our validation experiments, the average and maximum of yaw errors were $1.17^{\circ}$ and $1.65^{\circ}$ from the proposed CF, respectively, and $8.88^{\circ}$ and $14.73^{\circ}$ from the conventional CF, respectively, showing the superiority of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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