A reduced machining time and increased accuracy for the sculptured surface are very important when producing complicated parts. The step-size and tool-path interval are essential components in high speed and high resolution machining. If they are small, the machining time will increase, whereas if they are large, rough surfaces will be caused. In particular, the machining time, which is key in high speed machining, is affected by the tool-path interval more than the step-size. The conventional method for calculating the tool=path interval is to select a small parametric increment of a small increment based on the curvature of the surface. However, this approach also has limitations. The first is that the tool-path interval can not be calculated precisely. The second is that a separate tool-path interval needs to be calculated in each of the three cases. The third is that the conversion from Cartesian domain to parametric domain or vice versa must be necessary. Accordingly, the current study proposes a new tool-path interval algorithm that do not involve a curvature and that is not necessary for any conversion and a variable step-size algorithm for NURBS.
This paper presents an optimal checkpoint strategy for fault-tolerance in real-time systems. In our environment, multiple real-time tasks with arbitrary periods are scheduled in the system by Rate Monotonic (RM) algorithm, and checkpoints are inserted at a constant interval in each task while the width of interval is different with respect to the task. We propose a method to determine the optimal checkpoint interval for each task so that the probability of completing all the tasks is maximized. Whenever a fault occurs to a checkpoint interval of a task, the execution time of the task would be prolonged by rollback and re-execution of checkpoints. Our scheme includes the schedulability test to examine whether a task can be completed with an extended execution time. A numerical experiment is conducted to demonstrate the applicability of the proposed scheme.
Probability precipitation is one of the most important factor for designing the hydrology structures. Probability precipitation is calculated based on the frequency analysis on each durations of annual maximum rainfall data. For frequency analysis we need a conversion factor between the rain data per random-time interval and fixed-time-interval. In this study, the minutely precipitation data on observatory of the Meteorological Administration are used for 37 stations. Therefore, we should conversion factors between the rain data per minute and fixed-time-interval.
연구는 국도 단속류 구간에서 DSRC로 수집한 개별차량 통행시간의 대푯값 산정 시 신뢰도를 높이는 최적 수집 간격을 결정하는데 목적이 있다. 이를 위하여, 단속류 구간에서 수집되는 가장 대표적인 개별차량 통행시간의 분포인 양봉형태의 비대칭 분포를 따르는 수집데이터를 활용하고 개별차량 통행시간의 수집 간격 크기를 변화시켜 MSE(Mean Square Error)를 추정함으로 오차가 최소가 되는 최적 수집 간격 크기를 결정한다. MSE 산정을 위한 편의 추정식은 비대칭 분포에서도 활용이 가능한 t-분포의 최대 추정 오차식을 활용하였다. 최적 수집 간격 분석을 위한 데이터 수집 간격은 단속류 구간에서 신호정지로 데이터 수집이 정상적으로 결측 되는 1-2분 수집 간격은 제외하고, 3분 이상의 수집 간격만을 대상으로 하였다. 데이터 수집 시 결측을 발생시키는 수집 간격은 결측 데이터 보정처리 과정에서 또 다른 오차를 유발하게 되어 배제하였다. 분석결과 MSE가 최소가 되는 최적 수집 간격은 3-5분이며, 통행시간 증가 시 최적 수집 간격은 3분으로 짧아짐을 확인하였다. 시스템 운영의 효율성과 통행시간 대푯값 산정의 신뢰도 향상을 모두 고려할 때 기본 수집 간격은 기존과 같이 5분으로 운영하고, 정체 시는 3분으로 수집 간격을 줄여 운영하는 것이 효과적일 것으로 사료된다.
The effects of recording interval (1, 2, 3, 4, 5, 10, 15, 20 and 30 min) on the estimation of some grazing behavior variables in beef cows and calves (<4 months old) were investigated in a daytime grazing (7 h) system utilizing a bahiagrass (Paspalum notatum Flugge) pasture (a 1.1 ha paddock and a 0.4 ha resting area). Recording intervals of 10-30 min tended to underestimate the time spent grazing and ruminating and overestimate the time spent resting by animals, whereas intervals of 1-5 min resulted in almost constant estimates. In all grazing activities, the errors of estimation became larger when the recording interval exceeded 5 min. The accuracy of estimation was higher for grazing time>rumination time>resting time. An increase in recording interval always decreased estimates of the distance walked by animals. It was concluded that recording intervals of 1-5 min provide reliable estimates of the time spent grazing, ruminating and resting. It was also concluded that positioning of animals at 1 min intervals may provide estimates of walking distance with acceptable bias toward underestimation.
This paper presents time domain identification of an interval system. We conjectured that Markov parameters (Pulse Responses) from Kharitonov plants would envelope those of the whole interval system. The examination on interrelations between Markov parameters from Kharitonov plants of an interval system and those of the whole interval system determines the validity of the conjecture and is used to give some extremal properties of Markov parameters. The results of this paper are shown in simulations on MBC500 Magnetic Bearing System and a given interval system.
본 논문에서는 시변 지연시간이 있는 선형 이산 구간 시변 시스템의 지연 상태변수에 존재하는 불확실성 안정범위에 관한 것을 다룬다. 고려된 시스템은 지연 없는 상태변수에 대한 시스템 행렬이 구간범위에서 시변으로 변동하고, 지연 시간이 구간범위 내에서 시변인 지연 상태변수에 대하여 비구조화된 불확실성이 시변으로 존재하는 시스템이다. 기존의 많은 연구들이 시변에 대한 부분을 고려하지 못하고 시불변 경우에 대하여 얻어진 것에 반하여, 본 논문에서는 모든 요소를 시변으로 고려하여 새로운 안정범위를 도출하였다. 새로운 안정범위는 적용 가능한 시스템에 대한 제한이 없는 것으로 그 효용성이 기존의 결과 보다 우수하다. 제안된 범위는 복잡한 선형행렬부등식 혹은 리아프노프 방정식의 상한 해 한계를 이용하는 복잡한 과정이 필요하지 않다. 수치예제를 통하여 제안된 결과가 기존의 결과들을 포함할 수 있음을 보이고, 이들 보다 확장성과 효용성이 우수함을 확인한다.
In this paper, we propose a new parameter estimation method that can deal with the data of multiple time intervals simultaneously. If there are common modes in the multiple time intervals, it is possible to create a new polynomial by summing the coefficients of the prediction error polynomials of each time interval. By calculating the roots of the new polynomial, it is possible to estimate the common modes that exist in each time interval. The accuracy of the proposed parameter estimation method has been proven by using appropriate test signals.
Most existing studies on time-dependent networks have been focused on finding a minimum delay path given a departure time at the origin. There, however, frequently happens a situation where users can select any departure time in a certain time interval and want to spend as little time as possible on traveling the networks. In that case. the delay spent on traveling networks depends on not only paths but also the actual departure time at the origin. In this paper, we propose a new problem in time-dependent networks whose objective is to find an optimal departure time given possible departure time interval at the origin. From the optimal departure time, we can obtain a path with minimum delay among all paths for possible departure times at the origin. In addition, we present an algorithm for finding an optimal departure time by enumerating trees which remain shortest path tree for a certain time interval.
Using bearing measurement only, target motion state is not directly obtained so that TMA (Target Motion Analysis) is needed for this situation. TMA is a nonlinear estimation technique used in passive SONAR systems. Also it is the one of important techniques for underwater combat management systems. TMA can be divided to two parts: batch estimation and sequential estimation. It is preferable to use sequential estimation for reducing computational load as well as adaptively to target maneuvers, batch estimation is still required to attain target initial state vector for convergence of sequential estimation. Selection of batch time interval which depends on observability is critical in TMA performance. Batch estimation in general utilizes predetermined batch time interval. In this paper, we propose a new method called the BTIS (Batch Time Interval and Initial State Estimation). The proposed BTIS estimates target initial status and determines the batch time interval sequentially by using a bank of GMM-TS (Gaussian Mixture Measurement-Track Splitting) filters. The performance of the proposal method is verified by a Monte Carlo simulation study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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