Induction motors are used in many areas to transform electrical energy to mechanical energy. In the design of an induction motor, not only energy efficiency but also noise becomes an important factor. To effectively address the noise problem, it will be convenient if one can see where and how noise is generated and propagated. In this study sound radiation by an induction motor is visualized using cylindrical acoustic holography. To minimize the bias error by window effect Minimum Error Window(MEW) is used. Its performance is verified by numerical simulations. Based on these theoretical understanding, sound pressure measurement with an induction motor are performed. Not only sound radiation are visualized but sound pressure level and sound power level are also estimated. Results show that the main source is located at nearly bottom part of the motor and the total sound pressure level is 49dB, which satisfies the guideline value suggested by the KS C 4202.
We present an optical security method for binary data information by using 4-step phase-shifting digital holography and we analyze tolerance error for the decrypted data. 4-step phase-shifting digital holograms are acquired by moving the PZT mirror with equidistant phase steps of ${\pi}/2$ in the Mach-Zender type interferometer. The digital hologram in this method is a Fourier transform hologram and is quantized with 256 gray level. The decryption performance of the binary data information is analyzed. One of the most important errors is the quantization error in detecting the hologram intensity on CCD. The greater the number of quantization error pixels and the variation of gray level increase, the more the number of error bits increases for decryption. Computer experiments show the results for encryption and decryption with the proposed method and show the graph to analyze the tolerance of the quantization error in the system.
PURPOSES : The methods of measuring the sound from the noise source are Pass-by method and NCPX (Noble Close Proximity) method. These measuring methods were used to determine the linkage of TAPL (Total Acoustic Pressure Level) and SPL (Sound Pressure Level) in terms of frequencies. METHODS : The frequency analysis methods are DFT (Discrete Fourier Transform) and FFT (Fast Fourier Transform), CPB (Constant Percentage Bandwidth). The CPB analysis was used in this study, based on the 1/3 octave band option configured for the frequency analysis. Furthermore, the regression analysis was used at the condition related to the sound attenuation effect. The MPE (Mean Percentage Error) and RMSE (Root Mean Squared Error) were utilized for calculating the error. RESULTS : From the results of the CPB frequency analysis, the predicted SPL along the frequency has 99.1% maximum precision with the measured SPL, resulting in roughly 1 dB(A) error. The TAPL results have precision by 99.37% with the measured TAPL. The predicted TAPL results at this study by using the SPL prediction model along the frequency have the maximum precision of 98.37% with the vehicle velocity. CONCLUSIONS : The Predicted SPL model along the frequency and the TAPL result by using the predicted SPL model have a high level of accuracy through this study. But the vehicle velocity-TAPL prediction model from the previous study by using the log regression analysis cannot be consistent with the TAPL result by using the predicted SPL model.
To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.
A data error inspection algorithm for wireless digital data communication was developed. Original data converted By wireless digital data error inspection algorithm. Wireless digital data is high possibility to get distortion and lose by noise and barrier on wireless. If the data check damaged and lost at receiver, can't make it clear and can't judge whether this data is right or not. Therefore, by wireless transmission data need the data error inspection algorithm in order to decrease the data distortion and lose and to monitoring the transmission data as real time. This study consists of RF station for wireless transmission, Water Level Meter station for water level measurement and Error inspection algorithm for error check of transmission data. This study is also that investigation and search for error inspection algorithm in order to wireless digital data transmission in condition of the least data's damage and lose. Designed transmitter and receiver with one - chip micro process to protect to swell the volume of circuit. Had designed RF transmitter - receiver station simply by means of ATMEL one - chip micro processing the systems. Used 10mW of the best RF power and 448MHz-449MHz on frequency band which is open to public touse free within the limited power.
Statement of problem: Major objective in making on implant-supported prosthesis is the production of superstructure that exhibits a passive fit when connected to multiple abutments. One requirement to ensure passive fit is to make an accurate impression. Purpose : The purpose of this study was to compare the accuracy of master cast fabricated by using different impression methods at the different impression levels. Material and method: The master model used in this study was resin block having low implant analogs. Impression method studied were 1) direct method on fxiture level (Group FIX-D), 2) indirect method on fixture level(Group FIX-I), 3) modified indirect method on fixture level(Group FIX-M), 4) direct method on abutment level(Group AB-D) and 5) indirect method on abutment level(Group AB-I). Each of the five groups took 10 impressions. Fifty impressions were made for master cast by using Impregum $F^{(R)}$ impression material loaded on individual tray. Three dimensional measuring microscope was used to measure the inter-implant distance. Error rate of each inter-implant distance were calculated and evaluated. Results : The results were as follows. 1. Group FIX exhibited higher accuracy than group AB. 2. In group FIX, modified indirect method showed the highest accuracy, while indirect method showed the lowest accuracy. In group Ab, indirect method showed the higher accuracy than direct method. 3. Group FIX showed larger horizontal error than group AB. But, group AB showed the larger vertical error than group FIX. 4. Group Fix-M showed smallest vertical and horizontal error. Conclusion: An impression method have more effect on accuracy of master model than an impression level. A modified indirect method showed smallest vertical and horizontal error.
본 논문에서는 Multi-level PAM신호 방식을 사용하는 디지털 통신 시스템에 적합한 새로운 심볼 타이밍 복원알고리즘을 제시한다. 새로이 제안한 심볼 타이밍 복원 방식은 매 심볼 주기마다 다양한 신호레벨로 변하는 표본화된 심볼들의 변화량을 중간 샘플과 결정된 심볼들로 구한 기울기로 보상하여 타이밍 에러 함수를 추출한다. 종래의 심볼 타이밍 복원 방법들은 Multi-level PAM 신호에서는 충분한 성능을 발휘하지 못하였으나, 새로 제안된 방식은 QPSK뿐만 아니라 Multi-level PAM 신호에서도 적용 가능한 방식이다. 제안된 방식의 성능분석을 위하여 유도한 타이밍 에러함수의 분산 및 5-curve에서의 타이밍 에러 특성은 기존의 방식인 Gardner 방식과 Gardner방식을 수정한 방식과 비교한 바 성능이 더 우수함을 분석하였다.
Numerical simulations for dendritic growth of crystals are conducted in this study by the level set method. The effect of order of difference is tested for reinitialization error in simple problems and authors founded in case of 1st order of difference that very fine grids have to be used to minimize the error and higher order of difference is desirable to minimize the reinitialization error The 2nd and 4th order Runge-Kutta scheme in time and 3rd and 5th order of WENO schemes with Godunov scheme are applied for space discretization. Numerical results are compared with the analytical theory, phase-field method and other researcher's level set method.
It has been an interesting challenge to find a good classifier for imbalanced data, since it is pervasive but a difficult problem to solve. However, classifiers developed with the assumption of well-balanced class distributions show poor classification performance for the imbalanced data. Among many approaches to the imbalanced data problems, the algorithmic level approach is attractive because it can be applied to the other approaches such as data level or ensemble approaches. Especially, the error back-propagation algorithm using the target node method, which can change the amount of weight-updating with regards to the target node of each class, attains good performances in the imbalanced data problems. In this paper, we analyze the relationship between two optimal outputs of neural network classifier trained with the target node method. Also, the optimal relationship is compared with those of the other error function methods such as mean-squared error and the n-th order extension of cross-entropy error. The analyses are verified through simulations on a thyroid data set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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