This paper shows a practical approach that is robust to the errors causing path-delay in mobile wireless location, and analyzes its performance by comparing with other methods. NLOS(non-line-of-sight) error and multipath are two big sources of positioning error in wireless location. Contrary to GPS(global positioning system), they result from the terrestrial propagation of a signal. Especially, since LOS(line-of-sight) path between a transceiver and a receiver is blocked by intermediate buildings and topography, NLOS causes a signal to be reflected and diffracted. This path-delay error is very localized, and so, it is not easy to be estimated and mitigated. To treat such localized error, therefore ...
Too see the effects of finite record on the estimation of WVD in practice, a window which has time varying length is examined. Its length increases linearly with time in the first half of the record, and decreases from the center of the record. The bias error due to this window decreases inversely proportionally to the window length as time increases in the first half. In the second half, the bias error increases and the resolution decreases as time increases. The bias error due to the smoothing of WVD, which is obtained by two-dimensional convolution of the true WVD and the smoothing window, which has fixed lengths along time and frequency axes, is derived for arbitrary smoothing window function. In the case of using a Gaussian window as a smoothing window, the bias error is found to be expressed as an infinite summation of differential operators. It is demonstrated that the derived formula is well applicable to the continuous WVD, but when WVD has some discontinuities, it shows the trend of the error. This is a consequence of the assumption of the derivation, that is the continuity of WVD. For windows other than Gaussian window, the derived equation is shown to be well applicable for the prediction of the bias error.
The transmission of multimedia information over error-prone channels such as wireless networks has become an important area of research. In this paper, we propose two Error Concealment(EC) schemes for wireless transmission of JPEG2000 image. The Multiple Representation(MR) is employed as the preprocessing in our schemes, whereas the main error concealing operation is applied in wavelet domain at receiver side. The compressed code-stream of several subsampled versions of original image is transmitted over a single channel with random bit errors. In the decoder side, the correctly reconstructed wavelet coefficients are utilized to recover the corrupted coefficients in other sub-images. The recovery is carried out by proposed basic(MREC-BS) or enhanced(MREC-ES) methods, both of which can be simply implemented. Moreover, there is no iterative processing during error concealing, which results a big time saving. Also, the simulation results confirm the effectiveness and efficiency of our proposed schemes.
The neural network predictive controller(NNPC) is proposed for the attempt to mimic the function of brain that forecasts the future. It consists of two loops, one is for the prediction of output(Neural Network Predictor) and the other one is for control the plant(Neural Network Controller). The output of NNC makes the control input of plant, which is followed by the variation of both plant error and prediction error. The NNP forecasts the future output based upon the current control input and the estimated control output. The method is applied to the control of temperature in boiler systems. The proposed NNPC is compared with the other conventional control methods such as PID controller, neural network controller with specialized learning architecture, and one-step-ahead controller. The computer simulation and experimental results show that the proposed method has better performances than the other methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제28권3호
/
pp.709-720
/
2017
In healthcare and medical research, many important variables have a measurement error such as body mass index and laboratory data. It is also not easy to collect samples of large size because of high cost and long time required to collect the target patient satisfied with inclusion and exclusion criteria. Beside, the demand for solving a complex scientific problem has highly increased so that a semiparametric regression approach could be of substantial value solving this problem. To address the issues of measurement error, small domain and a scientific complexity, we conduct a multivariable Bayesian smoothing under structural measurement error covariate in this article. Specifically we enhance our previous model by incorporating other useful auxiliary covariates free of measurement error. For the regression spline, we use a radial basis functions with fixed knots for the measurement error covariate. We organize a fully Bayesian approach to fit the model and estimate parameters using Markov chain Monte Carlo. Simulation results represent that the method performs well. We illustrate the results using a national survey data for application.
화학공정산업에서 화재, 폭발, 독성물질 누출의 대형사고로 인한 막대한 인적 물적 손실을 효과적으로 방지하기 위하여 기계적 오류와 연계하여 사람의 행동을 동적으로 제어하는 것이 필요하다. 석유화학공단을 비롯한 에너지산업시설에서의 대형사고는 기계적인 결함과 더불어 사람의 행동과 관련되어 있음에도 불구하고, 대부분의 연구는 시스템의 위험을 감소시키기 위하여 안전장치의 결함과 인간의 행동에 대하여 서로 연계를 지우지 않고 독립적으로 연구를 수행하여 왔다 본 연구에서는 화학공정산업의 안전을 향상시키기 위한 방법을 제시하기 위하여 기계적 고장과 인적오류를 동시에 고려하여 인적오류를 제어하고, 중요한 수행영향인자에 대하여 고찰하였다.
최적분류점에 대한 대부분의 정확도 측도들은 두 종류의 누적분포함수와 확률밀도함수를 기반으로 정의하거나 또는 ROC 곡선과 AUC를 기반으로 정의하는 방법으로 구분하는데, Unal (2017)은 두 가지 방법을 혼합하여 누적분포함수와 AUC를 모두 고려하는 정확도 측도 Index of Union (IU) 통계량을 제안하였다. 본 연구에서는 IU 통계량을 포함한 열 개의 정확도 측도들을 여섯 종류의 범주로 구분하여 각 범주에 속하는 측도들을 비교하면서 IU의 장점을 연구한다. 다양한 정규혼합분포를 설정하여 각각의 측도들에 대응하는 최적분류점들을 구하고 각 분류점에 대응하는 제1종과 제2종 오류 그리고 두 종류의 오류합을 구해서 오류들의 크기를 비교하면서 분류정확도 측도들의 판별력을 비교하면서 IU의 성격과 특징을 탐색한다. 두 종류 분포들의 평균 차이가 증가할수록 IU 통계량의 제1종 오류와 오류합의 크기가 최고의 분류정확도를 갖는 제2범주의 정확도 측도의 오류에 수렴하는 것을 발견하였다. 그러므로 IU는 모형의 판별력을 평가하는 정확도 측도로 활용할 수 있다.
We have investigated 63 intense geomagnetic storms (Dst $\leq$ -100 nT) that occurred from 1998 to 2006. Using these events, we compared Dst forecast models: Burton et al. (1975), Fenrich and Luhmann (1998), O'Brien and McPherron (2000a), Wang et al. (2003), and Temerin and Li (2002, 2006) models. For comparison, we examined a linear correlation coefficient, RMS error, the difference of Dst minimum value (${\Delta}$peak), and the difference of Dst minimum time (${\Delta}$peak_time) between the observed and the predicted during geomagnetic storm period. As a result, we found that Temerin and Li model is mostly much better than other models. The model produces a linear correlation coefficient of 0.94, a RMS (Root Mean Square) error of 14.89 nT, a MAD (Mean Absolute Deviation) of ${\Delta}$peak of 12.54 nT, and a MAD of ${\Delta}$peak_time of 1.44 hour. Also, we classified storm events as five groups according to their interplanetary origin structures: 17 sMC events (IP shock and MC), 18 SH events (sheath field), 10 SH+MC events (Sheath field and MC), 8 CIR events, and 10 nonMC events (non-MC type ICME). We found that Temerin and Li model is also best for all structures. The RMS error and MAD of ${\Delta}$peak of their model depend on their associated interplanetary structures like; 19.1 nT and 16.7 nT for sMC, 12.5 nT and 7.8 nT for SH, 17.6 nT and 15.8 nT for SH+MC, 11.8 nT and 8.6 nT for CIR, and 11.9 nT and 10.5 nT for nonMC. One interesting thing is that MC-associated storms produce larger errors than the other-associated ones. Especially, the values of RMS error and MAD of ${\Delta}$peak of SH structure of Temerin and Li model are very lower than those of other models.
1. Objectives The Face is an important standard for the classification of Sasang Constitutions. We are developing 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) to analyse the facial characteristics. This apparatus show us 3D image and data of man's face and measure facial figure data. So We should examine the Measurement of Facial Figure data error of 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA) in Software Error Analysis. 2. Methods We scanned face status by using 3D Automatic Face Recognition Apparatus(3D-AFRA). And we measured lengths Between Facial Definition Parameters of facial figure data by Facial Measurement program. 2.1 Repeatability test We measured lengths Between Facial Definition Parameters of facial figure data restored by 3D-AFRA by Facial Measurement program 10 times. Then we compared 10 results each other for repeatability test. 2.2 Measurement error test We measured lengths Between Facial Definition Parameters of facial figure data by two different measurement program that are Facial Measurement program and Rapidform2006. At measuring lengths Between Facial Definition Parameters, we uses two measurement way. The one is straight line measurement, the other is curved line measurement. Then we compared results measured by Facial Measurement program with results measured by Rapidform2006. 3. Results and Conclusions In repeatability test, standard deviation of results is 0.084-0.450mm. And in straight line measurement error test, the average error 0.0582mm, and the maximum error was 0.28mm. In curved line measurement error test, the average error 0.413mm, and the maximum error was 1.53mm. In conclusion, we assessed that the accuracy and repeatability of Facial Measurement program is considerably good. From now on we complement accuracy of 3D-AFRA in Hardware and Software.
It is important to analyze dimensional errors occurring during shipbuilding process. A ship is constructed by assembling blocks and installing outfits in assembled ship structure. Blocks and outfits have a main direction that has greater importance than other directions from the view point of dimensional error. Therefore, a main direction should have a greater weighting factor than other directions in order to achieve meaningful inspection results. In this paper, a modified point registration method based on iterative closest point (ICP) is proposed. In this method, a user determines one or two main directions among x, y, and z directions, and then each main direction is made to have a greater weighting factor than other directions. For points registration, mapping between measured points and design points are performed by the modified ICP in which weighting factor assigned to each main direction is considered.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.