A health monitoring system becomes a useful tool to obtain information on long term behavior of the important railway structures such as very long span and special type bridges. The health monitoring system not only gives the direct measurement data of the railway bridges but also provides the basic data on the maintenance of the structures. Therefore, periodic calibrations of the health monitoring system will be a necessary step toward precise and accurate assessment of the railway bridges. In this study, the calibration and gauge factor readjustment process made for the health monitoring system installed in the railroad bridges is reviewed and some findings are explained in detail: specifically, the calibrators made for this purpose are illustrated and the regression processes of the calibration on long-term displacement using water level sensor, longitudinal displacement using LVDT sensor, instantaneous displacement using LVDT sensors and accelerometer are described in full length. Based on the regression results, it was found that the gauge factors need to be readjusted according to the regression equation but, since the deviation or shift is not serious so far, long-term observation on each sensor is also recommended. Future work will be concentrated on the long-term analysis of each sensor and on the database creation so that the assessment of the structures is possible.
Scientists at the International Space Station have been studying space life sciences to prepare for future manned space explorations, and require experimental specimen such as rodents for mass measurement. However, it is challenging to use mass measurement systems in space owing to the errors caused by factors such as mechanical-electronic noise. Therefore, to minimize the measurement errors, we propose a new algorithm called multiple calibration, which divides the mass range and calculates the sample weight by using the correction equation of each interval. We performed tests to evaluate and compare the performance of the proposed method to that of normal methods. As a result, the measurement accuracy improved by over two times using the multiple calibration method. Furthermore, we conducted mass measurements on various samples and confirmed that our method is valid for mass measurements.
Yifan Yang;Dirk A. de Lange;Huan Wang;Amin Askarinejad
Geomechanics and Engineering
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제37권5호
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pp.431-441
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2024
A newly developed line-style sand pluviator has been calibrated to prepare repeatable sand specimens of specific statuses of compactness and homogeneity for laboratory tests. Sand is falling via a bottom slot of a fixed hopper, and by moving the sample container under the slot, the container is evenly filled with sand. The pluviator is designed with high flexibility: The falling height of sand, the hopper's opening width and the relative moving speed between the hopper and the sample box can be easily adjusted. By changing these control factors, sand specimens of a wide range of densities can be prepared. A series of specimen preparation was performed using the coarse Merwede River sand. Performance of the pluviator was systematically evaluated by exploring the alteration of achievable density, as well as checking the homogeneity and fabric of the prepared samples by CT scanning. It was found that the density of prepared coarse sand samples has monotonic correlations with none of the three control factors. Furthermore, CT scanning results suggested that the prepared samples exhibited excellent homogeneity in the horizontal direction but periodical alteration of density in the vertical direction. Based on these calibration test results, a preliminary hypothesis is proposed to describe the general working principles of this type of pluviators a priori, illustrating the mechanisms dominating the non-monotonic correlations between control factors and the relative density as well as the vertically prevalent heterogeneity of specimens. Accordingly, practical recommendations are made in a unified framework in order to lessen the load of similar calibration work.
The aim of this paper is to simply present live load factor calculation methodology formulation with the addition of a simple new future load projection procedure to previously proposed two methods. For this purpose, Oregon Weigh-in-Motion (WIM) data were used to calculate live load factors by using WIM data. These factors were calculated with two different approaches and by presenting new simple modifications in these methods. A very simple future load projection method is presented in this paper. Using four different WIM sites with different average daily truck traffic (ADTT) volume, and all year data, live load factors were obtained. The live load factors, were proposed as a function of ADTT. ADTT values of these sites correspond to three different levels which are approximately ADTT= 5,000, ADTT = 1,500 and ADTT ≤ 500 cases. WIM data for a full year were used from each site in the calibration procedure. Load effects were projected into the future for the different span lengths considering five-year evaluation period and seventy-five-years design life. The live load factor for ADTT=5,000, AASHTO HS20 loading case and five-year evaluation period was obtained as 1.8. In the second approach, the methodology established in the Manual for Bridge Evaluation (MBE) was used to calibrate the live load factors. It was obtained that the calculated live load factors were smaller than those in the MBE specifications, and smaller than those used in the initial calibration which did not convert to the gross vehicle weight (GVW) into truck type 3S2 defined by AASHTO equivalents.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권3호
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pp.297-306
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2018
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death worldwide and has a high mortality rate after onset; therefore, the CVD management requires the development of treatment plans and the prediction of prevalence rates. In our study, age, income, education level, marriage status, diabetes, and obesity were identified as risk factors for CVD. Using these 6 factors, we proposed a nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model for CVD. The attributes for each factor were assigned point values between -100 and 100 by Bayes' theorem, and the negative or positive attributes for CVD were represented to the values. Additionally, the prevalence rate can be calculated even in cases with some missing attribute values. A receiver operation characteristic (ROC) curve and calibration plot verified the nomogram. Consequently, when the attribute values for these risk factors are known, the prevalence rate for CVD can be predicted using the proposed nomogram based on a $na{\ddot{i}}ve$ Bayesian classifier model.
Berzaghi, Paolo;Flinn, Peter C.;Dardenne, Pierre;Lagerholm, Martin;Shenk, John S.;Westerhaus, Mark O.;Cowe, Ian A.
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1141-1141
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2001
The aim of the study was to evaluate the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural network (ANN) on the prediction of chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with information relative to moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected with 10 different Foss NIR Systems instruments, which were either standardized or not standardized to one master instrument. The spectra were trimmed to a wavelength range between 1100 and 2498 nm. Two data sets, one standardized (IVAL) and the other not standardized (SVAL) were used as independent validation sets, but 10% of both sets were omitted and kept for later expansion of the calibration database. The remaining samples were combined into one database (n=21,696), which was split into 75% calibration (CALBASE) and 25% validation (VALBASE). The chemical components in the 3 validation data sets were predicted with each model derived from CALBASE using the calibration database before and after it was expanded with 10% of the samples from IVAL and SVAL data sets. Calibration performance was evaluated using standard error of prediction corrected for bias (SEP(C)), bias, slope and R2. None of the models appeared to be consistently better across all validation sets. VALBASE was predicted well by all models, with smaller SEP(C) and bias values than for IVAL and SVAL. This was not surprising as VALBASE was selected from the calibration database and it had a sample population similar to CALBASE, whereas IVAL and SVAL were completely independent validation sets. In most cases, Local and ANN models, but not modified PLS, showed considerable improvement in the prediction of IVAL and SVAL after the calibration database had been expanded with the 10% samples of IVAL and SVAL reserved for calibration expansion. The effects of sample processing, instrument standardization and differences in reference procedure were partially confounded in the validation sets, so it was not possible to determine which factors were most important. Further work on the development of large databases must address the problems of standardization of instruments, harmonization and standardization of laboratory procedures and even more importantly, the definition of the database population.
방사선 측정분야에서 사용되는 감마 서베이미터의 교정데이터 자동처리를 위한 전산 프로그램을 개발하였다. 전산 프로그램은 Visual Basic을 기반으로 개발되었으며, 교정과정에 따라 단계별로 윈도우를 제작하고 코드화하였다. 교정 데이터의 자동처리를 위해 Microsoft Excel 프로그램을 제어하여 미리 자동 연산된 엑셀 셀 내에 데이터가 입력되도록 하였다. 개발프로그램 성능평가의 일환으로 검증된 데이터와 프로그램에서 출력된 데이터를 비교한 결과, 교정인자 산출 및 불확도 평가에서 동일한 결과가 나왔다. 또한, 개발프로그램을 교정업무에 적용시킨 결과, 업무의 효율성 및 정확성은 증가하였다.
Purpose: The purpose of this study was to construct a nomogram for predicting difficulty in peripheral intravenous cannulation (DPIVC) for adult inpatients. Methods: This study conducted a secondary analysis of data from the intravenous cannulation cohort by intravenous specialist nurses at a tertiary hospital in Seoul. Overall, 504 patients were included; of these, 166 (32.9%) patients with failed cannulation in the first intravenous cannulation attempt were included in the case group, while the remaining 338 patients were included in the control group. The nomogram was built with the identified risk factors using a multiple logistic regression analysis. The model performance was analyzed using the Hosmer-Lemeshow test, area under the curve (AUC), and calibration plot. Results: Five factors, including vein diameter, vein visibility, chronic kidney disease, diabetes, and chemotherapy, were risk factors of DPIVC. The nomogram showed good discrimination with an AUC of 0.81 (95% confidence interval: 0.80-0.82) by the sample data and 0.79 (95% confidence interval: 0.74-0.84) by bootstrapping validation. The Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test showed a p-value of 0.694, and the calibration curve of the nomogram showed high coherence between the predicted and actual probabilities of DPIVC. Conclusion: This nomogram can be used in clinical practice by nurses to predict DPIVC probability. Future studies are required, including those on factors possibly affecting intravenous cannulation.
검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과 측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
Milk somatic cell count (SCC) is a recognized indicator of cow health and milk quality. The potential of near infrared (NIR) spectroscopy in the region from 1100 to 2500nm to measure SCC content of cow milk was investigated. A total of 196 milk samples from 7 Holstein cows were collected for 28 days, consecutively, and analyzed for fat, protein, lactose and SCC. Three of the cows were healthy, and the rest had mastitis periods during the experiment. NIR transflectance milk spectra were obtained by the InfraAlyzer 500 spectrophotometer in a wavelength range from 1100 to 2500 nm. The calibration for logSCC was performed using partial least square (PLS) regression and different spectral data pretreatment. The best accuracy of determination was found for equation, obtained using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of calibration was 0.361, calibration coefficient of multiple correlation 0.868, standard error of prediction for independent validation set of samples 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. The accuracy of logSCC determination by NIR spectroscopy would allow health screening of cows, and differentiation between healthy and mastitic milk samples. When the spectral information was studied it has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. In the case of mastitis, when the disease occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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