The purpose of this study is to survey colors of background, marker, and pointer being used in passenger car's combination meter, and to suggest ergonomic design guidelines of combination meter to enhance driver's readability. An experiment was conducted, in which colors of background, marker, and pointer were selected as independent variables, and reading time, reading error, and preference for combination meter were measured as dependent variables. Most of passenger cars sold in Korea were found to have combination meter with black background, while marker. The experimental results showed that reading time of combination meter with white background, black marker and point was shortest, reading error was lowest in combination meter with black background, yellow marker pointer, and preference for combination meter with white background, black marker and black or red pointer was highest. The results implied that combination meter with white background, black marker and black pointer should be used for comprehensively optimizing reading time, reading error, and preference for it. It was expected that these results could be used as valuable design guidelines when designing combination meter of passenger car.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.1
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pp.153-158
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2017
This paper investigates a robust low-complexity design problem for tracking control of uncertain switched pure-feedback systems in the presence of unknown control direction. The completely unknown non-affine nonlinearities are assumed to be arbitrarily switched. By combining the nonlinear error transformation technique and Nussbaum-type functions, a robust tracking controller is designed without using any adaptive function approximators. Thus, compared with existing results, the proposed control scheme has the low-complexity property. From Lyapunov stability theory, it is shown that the tracking error remains within the preassigned transient and steady-state error bounds.
When conducting large-scale cohort studies, numerous statistical issues arise from the range of study design, data collection, data analysis and interpretation. In genomic cohort studies, these statistical problems become more complicated, which need to be carefully dealt with. Rapid technical advances in genomic studies produce enormous amount of data to be analyzed and traditional statistical methods are no longer sufficient to handle these data. In this paper, we reviewed several important statistical issues that occur frequently in large-scale genomic cohort studies, including measurement error and its relevant correction methods, cost-efficient design strategy for main cohort and validation studies, inflated Type I error, gene-gene and gene-environment interaction and time-varying hazard ratios. It is very important to employ appropriate statistical methods in order to make the best use of valuable cohort data and produce valid and reliable study results.
Recently, production technique and property of the High-Temperature Superconductor (HTS) tape have been improved. Thus, the study on applying an HTS magnet to the high magnetic field application is rapidly increased. A Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectrometer requires high magnitude and homogeneous of central magnetic field. However, the HTS magnet has fabrication errors because shape of HTS is tape and HTS magnet is manufactured by winding HTS tape to the bobbin. The fabrication errors are winding error, bobbin diameter error, spacer thickness error and so on. The winding error occurs when HTS tape is departed from the arranged position on the bobbin. The bobbin diameter and spacer thickness error occur since the diameter of bobbin and spacer are inaccurate. These errors lead magnitude and homogeneity of central magnetic field to be different from its ideal design. The purpose of this paper is to investigate the effect of winding error, bobbin diameter error and spacer thickness error on the central field and field homogeneity of HTS magnet using the virtual NMR signals in MATLAB simulation.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.25
no.6
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pp.35-44
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2018
The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.960-973
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2018
This paper presents design for error correcting algorithm of the time of flight (ToF) detection value in the light detection and ranging (LIDAR) system sensor. The walk error of ToF value is generated by change of the received signal power depending on distance between the LIDAR sensor and object. The proposed method efficiently compensates the ToF value error by the independent ToF value calculation from the received signal using both rising point and falling point. A constant error of ~0.05 m is obtained after the walk error correction while an increasing error up to ~1 m is obtained with conventional method.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.5
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pp.34-42
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1998
This paper describes an analysis of measuring error of on the machine measuring(OMM) system which directly measures machined surface dimensions using scanning probe on a CNC milling machine. 21 inch TV shadow mask mould clamped to a pallet was measured using PTP(point to point) measuring algorithm in OMM system and the results were compared with those using coordinate measuring machine(CMM). The OMM error was evaluated by probe error, stylus contact error, center shift error, repeatability, work-piece clamping error and etc. The results show that elastic deformation of the pallet is most affecting factor on the measuring error, thus pallet design and clamping method need very careful cosiderations.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.28
no.7
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pp.986-991
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2004
For volumetric error measurement and calibration for machine tools, manufacturing machine or coordinate measuring machine (CMM), are studied using a Ball-bar artifact. A design of the Ball-bar is suggested manufactured by Invar, which is a low thermal expansion material, and precision steel balls. The uncertainty for the artifact method is discussed. A method of the Ball-bar artifact for obtaining 3-D position errors in CMM is proposed. The method of error vector measurement is shown using the Ball-bar artifact. Finally, the volumetric error is calculated from the error vectors and it can be used for Pitch error compensation in conventional NC machine and 3-D position Error map for calibration of NC machine tools.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.12
no.3
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pp.397-405
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2006
Purpose: The purpose of this study was to develop the medical error reporting system and to validate an trait of error in the Operating Room. Methods: Descriptive research design was used. The subjects were 30 nurses with below 5-year-career in a University Hospital. Data was collected from 11, April until 22, April, 2005 using web-based error reporting system. Data was analyzed by mean, standard deviation, $X^{2}-test$ using SPSS WIN 10.0 program. Results: A time of medical error in operating room nursing frequent occurrence was from 12 pm. to 4pm. 'Lack of sterile materials' management' was the best frequent occurrence of medical error in operating room nursing. Conclusion: The findings of this study show that manager of healthcare organization must develop the error reporting system more familiar and ordinary. Afterward, we prevent the repetitive medical errors in nursing care through analyzing of error reporting system.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.85-88
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2000
Signal splitting and perfect reconstruction in subband coding is based on the assumption that quantization errors are negligible. But if subband signal is quantized, 4 types of errors occurs thus it is not impossible to do perfect reconstruction. These errors are QMF design error, aliasing error, signal error and random error. By using the QMF for subband splitting, the QMF error does not present. and by using the Lloyd-Max quantizer for the quantization and by using an appropriate synthesis filter, all signal dependent errors can be cancelled and the remaining error is random error which is uncorrelated with the original image〔1〕. In this thesis, Lenna and Camera-Man image are devided into 10 subbands by using the D4 and D20 wavelet And the subband signals are quantized by using the Lloyd-Max quantizer and the quantization errors are compared. and evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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