Precise measurement of plasma parameters including density and temperature is the most essential part for understanding plasma characteristics. To persue more accurate measurement, it is very important to understand the intrinsic error of the measurement method. In this paper, we performed the plasma measurement with different method; langmuire probe and cutoff probe. Both measurement technology are known to be exactly correlate with etch other. We conducted the four set of same experiments process by diffrent persons to observe the intrinsic error based on measurement tools. As a result, the cutoff probe is relatively reliable then the Langmuir probe. This difference is analyzed to be intrinsic since it cames from the inevitable error such as manufacturing of probe tip. From this study, we sure that it is good decision to choose cutoff probe as repeatable measurement independent with intrinsic human factor.
Indoor positioning is highlighted recently, and various kinds of indoor positioning systems are under developments. Since positioning systems have their own characteristics, proper positioning scheme should be chosen according to the required specifications. Positioning methods are classified into time-based and angle-based one. This paper presents the error analysis of time-based and angle-based location methods. Because measurements of these methods are nonlinear, linearizations are needed in both cases to estimate the user position. In the linearization, Gauss-Newton method is used in both cases. To analyze the position error, we investigate the error ellipse parameters that include eccentricity, rotation angle, and the size of ellipse. Simulation results show that the major axes of TOA and AOA method lie in different quadrants at most region of workspace, especially where the geometry is poor. When the TOA/AOA hybrid is employed, it is found that the error ellipse is reduced to the intersection of ellipses of TOA and AOA.
본 논문은 2차원망조정이론을 정립하여 단열삼각망, 사변삼각망, 유심삼각망과 복합측지망의 각 평면 삼변망을 해석하였다. 이들 수평삼변망의 형태에 따른 오차전파식을 유도하여 오차특성을 해석하였고, 또한 복합측지망에서는 오차해석 결과를 오차타원으로 나타내었으며, Data Snooping 방법에 따른 과대오차검출을 시도하였다.
A lot of robot trajectory tracking methods are proposed to enhance the tracking error, but irregular tracking errors are always accompanied and very hard to reduce it. Up to now, these irregular tracking errors are reduced by introducing more complicated control algorithms. But, it is intuitively obvious to reduce only the big errors selectively in the irregular ones for the better performance instead of using more complicated control algorithms. By the characteristics of the robot, big tracking errors of the end-effector are generated mostly due to the fast moving of joint. So, in this paper, we introduce a new method which reduce the big tracking errors by clippings the joint velocity with the constraint of given path. Using this method, desired trajectory tracking is obtained within the far reduced error bound. Also, this method is successfully applied to generate the path-constrained error reducing trajectories for 2-axis SCARA type robot.
This paper focuses on systematic design about the membership ranges of the main design factors such as control error, control error rate, and sampling time for the fuzzy logic control of the variable speed drive refrigeration cycle. The upper and the lowest limit of the membership ranges are set up from the data of static characteristics obtained by experiments. Three kinds of membership ranges on the control error and the control error rate are tested by experiments. Especially, an effect of sampling time on control performance is also investigated in the same way. Experimental data showed the control error rate and the sampling time strongly effected on the control performance of the refrigeration cycle with a variable speed drive.
One of the major limitations of productivity and quality in metal cutting is the machining accuracy of machine tools. The machining accuracy is affected by geometric errors, thermally-induced errors, and the deterioration of the machine tools. Geometric and thermal errors of machine tools should be measured and compensated to manufacture high quality products. In metal cutting, the machining accuracy is more affected by thermal errors than by geometric errors. In this study, the compensation device and temperature-based algorithm have been implemented on the machining center in order to compensate thermal error of machine tools under the real-time. The thermal errors are predicted using the neural network and multi-regression modeling methods. In order to compensate thermal characteristics under several operating conditions, experiments performed with five gap sensors and manufactured compensation device on the horizontal machining center.
This paper discusses the error propagation characteristics of the Newmark explicit method, modified Newmark explicit method and ${\alpha}$-function dissipative explicit method in pseudodynamic tests. The Newmark explicit method is non-dissipative while the ${\alpha}$-function dissipative explicit method and the modified Newmark explicit method are dissipative and can eliminate the spurious participation of high frequency responses. In addition, error propagation analysis shows that the modified Newmark explicit method and the ${\alpha}$-function dissipative explicit method possess much better error propagation properties when compared to the Newmark explicit method. The major disadvantages of the modified Newmark explicit method are the positive lower stability limit and undesired numerical dissipation. Thus, the ${\alpha}$-function dissipative explicit method might be the most appropriate explicit pseudodynamic algorithm.
In numerical control (NC) machining, a machining error in equipment generally occurs for a variety of reasons. If there is a change in direction in the NC code, the characteristics of the automatic acceleration or deceleration function cause an overlap of each axis of the acceleration and deceleration zones, which in turn causes a shift in the actual processing path. Many studies have been conducted for error calibration of the edge as caused by automatic acceleration or deceleration in NC machining. This paper describes a geometric interpretation of the shape and processing characteristics of the operating NC device. The paper then describes a way to determine a feedrate that achieves the desired tolerance by using linear and parabolic profiles. Experiments were conducted by the validate equations using a three-axis NC machine. The results show that the machining errors were smaller than the machine resolution. The results also clearly demonstrate that the NC machine with the developed system can successfully predict machining errors induced with a change in direction.
The artillery fire is characterized by great damage that can be inflicted simultaneously to an area through concentrated firing. The field artillery guns used in R.O.K. Army are generally old. Thus high values of their velocity errors cause wide dispersion of shell landings. Therefore effects of the concentrated firing is lessened. In this paper a general model which considers all error factors involved in firing in general, is established first. Then from this a basic model which includes the errors involved in concentrated firing only, such as the ballistic error, velocity error, target density function, and damage function, is extracted. Among many weapon systems now in use a specific one called gun 'A' is selected and its concentration effects are measured through computer simulation. The results show that as the velocity error of a battery increases, its target coverage capability, i. e. concentration effect, decreases. Therefore the need arises for the field artillery commander to know beforehand characteristics, i.e. velocity errors, of the guns in his unit and also to carefully examine the problem of battery arrangement with the gun characteristics in mind in order to maximize the damage effects of his artillery unit.
한국환경과학회 2003년도 International Symposium on Clean Environment
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pp.33-36
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2003
Principal component analysis (PCA) was used to improve image classification by the unsupervised classification techniques, the K-means. To do this, I selected a Landsat TM scene of Jeju Island, Korea and proposed two methods for PCA: unstandardized PCA (UPCA) and standardized PCA (SPCA). The estimated accuracy of the image classification of Jeju area was computed by error matrix. The error matrix was derived from three unsupervised classification methods. Error matrices indicated that classifications done on the first three principal components for UPCA and SPCA of the scene were more accurate than those done on the seven bands of TM data and that also the results of UPCA and SPCA were better than those of the raw Landsat TM data. The classification of TM data by the K-means algorithm was particularly poor at distinguishing different land covers on the island. From the classification results, we also found that the principal component based classifications had characteristics independent of the unsupervised techniques (numerical algorithms) while the TM data based classifications were very dependent upon the techniques. This means that PCA data has uniform characteristics for image classification that are less affected by choice of classification scheme. In the results, we also found that UPCA results are better than SPCA since UPCA has wider range of digital number of an image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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