Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.2
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pp.63-73
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2011
The Pseudorange Corrections (PRC), which are used in DGPS as calibration messages, can contain outliers, noise, and anomalies, and these abnormal events are unpredictable. When those irregular PRC are used, the positioning error gets higher. In this paper, we propose a strategy of detecting and correcting outliers, noise, and anomalies by modeling the changing pattern of PRC through polynomial curve fitting techniques. To validate our strategy, we compared positioning errors obtained without PRC calibation with those with PRC calibration. As a result, we found that our algorithm performs very well; the horizontal RMS error was 3.84 m before the correction and 1.49 m after the correction.
In this study, For assessment of triangular fibrocartilage complex (TFCC) injury, we acquired images by fat suppressed 3D fast spoiled gradient recalled T1 and fat suppressed Isotropic 3D fast spin echo T1 techniques. For quantitative evaluation, measured signal to noise ratio and contrast to noise ratio and verified statistical significance between two imaging techniques by Mann-Whitney U verification. And for qualitative evaluation, marked 4-grade scoring (0: non diagnostic, 1: poor, 2: adequate, 3: good) on shape of TFCC, artifacts by partial volumes, description of the lesions by two radiologist, verified coincidence between 2 observer using Kappa-value verification. We used 3.0 Tesla MR equipment and 8-channel RF coil for imaging acquisition. As quantitative evaluation results, signal to noise ratio and contrast to noise ratio value of Isotropic 3D fast spin echo T1 technique is higher in every image sections, also between two imaging techniques by Mann-Whitney U verification was statistically significant (p < 0.05). As qualitative results, observer 1, 2 marked a higher grade on Isotropic 3D FSE T1 technique, coincidence verification of evaluation results between two observers by Kappa-value verification was statistically significant (p < 0.05). As a result, during MRI examination on TFCC injury, fat suppressed Isotropic 3D fast spin echo T1 technique is considered offering more useful information about abnormal lesion of TFCC.
Generally flight vehicles have many cavities such as wheel wells, bomb bays and windows on their external surfaces and the flow around these cavities makes separation, vortex, shock and expansion waves, reattachment and other complex flow phenomenon. The flow around the cavity makes abnormal and three-dimensional noise and vibration even thought the aspect ratio (L/D) is small. The cavity giving large effects to the flow might make large noise, cause structural damage or breakage, harm the aerodynamic performance and stability, or damage the sensitive devices. In this study, numerical analysis was performed for cavity flows by the unsteady compressible three dimensional Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equations with Wilcox's $\kappa-\omega$ turbulence model. The MPI(Message Passing Interface) parallelized code was used for calculations by PC-cluster. The cavity has the aspect ratios of 2.5, 3.5 and 4.5 with the W/D ratio of 2 for three-dimensional cavities. The Sound Pressure Level (SPL) analysis was done with FFT to check the dominant frequency of the cavity flow. The dominant frequencies were analyzed and compared with the results of Rossiter's formula and Ahuja& Mendoza's experimental datum.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.11a
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pp.264-269
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2008
This paper presents the summary of control of abnormal vibration found in the COP motors of a nuclear power plant. All six identical units of COP pump-motor assemblies showed unstable vibration pattern of which one or two showed higher vibration enough to exceed the allowable level from the installation stage. Many trials of test, measurement, overhaul and replacement had been repeated to investigate and solve the problem but only to reach unsatisfactory settlement. Recently several times of site tests are made and followed by significant diagnostic actions in which the authors group participated. It was found that the coupled shafting system of motor and pump is in close resonance with the $1^{st}$ shaft rotating speed. Redesign of topside motor bearing clearance is made to increase bearing stiffness and hence to avoid the resonance which consequently led to reduce the troubled vibration to allowable and stable status.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.24
no.6
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pp.429-436
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2014
Most mechanical systems are now operating consistently and getting faster due to the development of automation systems. Peoples' dependence on machines have increased as when problems occur within the mechanical system, personal injury and production loss may come as a result, as most of the mechanical system's malfunctions are caused by the failure of the rotational bearing. What we need now is a maintenance system that can warn us when it detects abnormal conditions before significant damage occurs to the bearing. In this study, we have developed an acoustic emissions sensor that can figure if the bearing works under the normal condition. With this acoustic emissions sensor, we can inspect the bearing for defects by using the Heterodyne technique, which converts the ultrasound signal into audio, as a signal conditioning process.
Ha, Jeongmin;Ahn, Byunghyun;Yu, Hyeontak;Choi, Byeongkeun
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.27
no.2
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pp.189-194
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2017
An compressor that is combined with the rotor and pneumatic technology has been researching for the performance of pressure. However, the control of operations, an accurate diagnosis and the maintenance of compressor system are limited though the simple structure of compressor and compression are advantaged to reduce the energy. In this paper, the characteristic of the compressor operating under the normal or abnormal condition is realized. and the efficient diagnosis method is proposed through feature based analysis. Also, by using the GA (genetic algorithm) and SVM (support vector machine) of machine learning, the performance of feature analysis is conducted. Different misalignment mode of learning data for compressor is evaluated using the fault simulator. Therefore, feature based analysis is conducted considering misalignment mode of the compressor and the possibility of a diagnosis of misalignment is evaluated.
This paper presents an algorithm for Real-Time Orbit Determination (RTOD) of navigation satellites for the Korean Regional Navigation Satellite System (KRNSS), when the navigation satellites generate ephemeris by themselves in abnormal situations. The KRNSS is an independent Regional Navigation Satellite System (RNSS) that is currently within the basic/preliminary research phase, which is intended to provide a satellite navigation service for South Korea and neighboring countries. Its candidate constellation comprises three geostationary and four elliptical inclined geosynchronous orbit satellites. Relative distance ranging between the KRNSS satellites based on Inter-Satellite Ranging (ISR) is adopted as the observation model. The extended Kalman filter is used for real-time estimation, which includes fine-tuning the covariance, measurement noise, and process noise matrices. Simulation results show that ISR precision of 0.3-0.7 m, ranging capability of 65,000 km, and observation intervals of less than 20 min are required to accomplish RTOD accuracy to within 1 m. Furthermore, close correlation is confirmed between the dilution of precision and RTOD accuracy.
The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.11
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pp.1136-1141
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2014
This paper proposes a new contact type ball tracking sensor to improve the control performance of a low cost ball-and-beam system. It is well-known that the impulsive measurement noise contained in ball position measurement is one of the factors which severely degrades the ball-and-beam control performance. The impulsive ball position measurement noises often appear under the sporadical ball floating on the beam. This fact motivates us to devise a simple analog preprocessing circuit to determine whether the ball loses the contact or not. Once the abnormal ball position measurement is detected, the design problem of the ball tracking sensor can be cast into the typical state estimation problem with missing data. In order to tackle the real-time implementation issue, a steady-state Kalman filter is applied to the problem. Through the experimental results, the usefulness of the proposed scheme is demonstrated.
Being able to monitor the heart will allow the diagnosis of heart diseases for patients during daily activities, and the detection of burden on the heart during strenuous exercise. Furthermore, with the help of U-health technology, immediate medical action can be taken, in the case of abnormal symptoms of the heart in daily life. Therefore, it appears to be necessary to develop the corresponding technology to monitor the condition of the heart daily. In this study, a novel wearable smart system was proposed, to monitor the activity of the heart in daily life, and to further evaluate the rhythm of arrhythmia. The wearable system includes three modified bipolar conductive fiber electrodes in the chest part, which can resolve the reduction problem of the magnitude of the signal, by magnifying the signal and removing the noise, to obtain high affinity and validity for medical-type usage (<0.903%). The biological signal acquisition and data lines, and the signal processing engine and communication consist of a conductive ink, and the pic18 and ANT protocol nRF24AP2, respectively. The proposed algorithm was able to detect a strong ECG, signal and r-point passing over the noise. The confidence intervals were 96 %, which could satisfy the requirement to detect arrhythmia under the unconstrained conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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