Seong-Hun Jeong;Jun-Ik Ma;Seong-Hyun Jo;Gi-Ryun Lim;Jun-Woo Lee;Jun-Hee Han
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.72-74
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2022
Several types of data are collected from buoy due to the development of hardware technology.. However, the collected data are difficult to use due to errors including missing values and outliers depending on mechanical faults and meteorological environment. Therefore, in this study, linear interpolation is performed by adding the missing time data to enable machine learning to the insufficient meteorological data. After the linear interpolation, XGBoost and KNN-regressor, are used to forecast error data and suggested model is evaluated by using real-world data of a buoy.
Pipe welding is used in various ranges such as civil engineering and ship building engineering. Until now, many technicians work for pipe welding manually under harmful, dangerous and difficult conditions. So it is necessary to install automation process. For automation pipe welding, relation between welding parameters & bead shape should be considered. Using this relation, bead shape could be expected from welding parameters. FCAW was used in this study. Instead of pipe workpiece, fillet joint plate is used, which were inclined 0,45,90,135,180 degree. By analyzing between welding parameters (current, welding speed, voltage) and bead shape parameters with non-linear multiple regression, bead shape parameters could be expected. Piecewise Cubic Hermite Interpolation was used to expect smooth curved bead shape with bead shape parameters. From these processes, bead shape could be expected from welding parameters.
Kim Eung-Seok;Baek Chun-Woo;Lee Jung-Ho;Park Moo-Jong;Jo Deok-Jun
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.7
no.4
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pp.690-696
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2006
This study applies the methods proposed in this issue[1] to the 11 rainfall gauging stations of the Pyongchang area. Also, this study analyzes the error range of each interpolation method, and considers spatial distribution according to the number of gauging station. As the results, the linear programming methods shows the best minimum error. However, this method might be difficult to apply in the field because of need for programming. Comparatively, the inverse distance method shows more simple and accurate results than the linear programming one. The result of this study could contribute to the increase of accuracy for the filling of missing rainfall data.
Sliding mode control with nonlinear interpolation in the boundary layer is proposed. A modified sigmoid function is used for nonlinear interpolation in the boundary layer and its parameter is tuned by a fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller that takes the distance between the system state and the sliding surface as its input guides the choice of parameter of the modified sigmoid function and the parameter is on-line tuned. Owing to the decreased thickness, the proposed method has better tracking performance than the conventional linear interpolation method. To demonstrate its performance, the proposed control algorithm is applied to a simple nonlinear system model.
The goal of language model adaptation is to improve the background language model with a relatively small adaptation corpus. This study presents a language model adaptation technique where additional text data for the adaptation do not exist. We propose the information retrieval (IR) technique with N-gram language modeling to collect the adaptation corpus from baseline text data. We also propose to use a dynamic language model interpolation coefficient to combine the background language model and the adapted language model. The interpolation coefficient is estimated from the word hypotheses obtained by segmenting the input speech data reserved for held-out validation data. This allows the final adapted model to improve the performance of the background model consistently The proposed approach reduces the word error rate by $13.6\%$ relative to baseline 4-gram for two-hour broadcast news speech recognition.
In this paper, we propose a modified cubic convolution interpolation for the enlargement or reduction of digital images using a pixel difference value. The proposed method has a low complexity: the number of multiplier of weighted value to calculate one pixel of a scaled image has seven less than that of cubic convolution interpolation has sixteen. We use the linear function of the cubic convolution and the difference pixel value for selecting interpolation methods. The proposed method is compared with the conventional one for the computational complexity and the image quality. The simulation results show that the proposed method has less computational complexity than one of the cubic convolution interpolation.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.213-216
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2000
본 논문에서는 volume rendering 기법을 이용하여 2차원 MRI 영상들을 합성하여 3차원 영상 만들 때 보다 해상도를 높이기 위한 개선된 sampling방법을 소개한다 2차원 슬라이스 영상들이 3차원으로 재구성할 때 voxel 기반으로 렌더링을 하기 때문에 오브젝트의 내부 영역까지도 볼 수 있는 것이 volume rendering의 가장 큰 장점이다. 따라서 영상을 재구성하는 과정에서 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 공간 해상도를 향상시키면 보다 명확하게 오브젝트 내부 정보를 살펴 볼 수 있다. 본 논문에서는 nearest neighbor 이나 linear 같은 interpolation으로 sampling한 방법보다 cubic interpolation을 3차원 공간에서 적용 시켜서 보다 resampling이 잘 되도록 하여 해상도를 향상시켜 보았다. 이렇게 향상된 Interpolation 적용시켜서 렌더링할 때 얼마나 오브젝트 내부 영역이 잘 가시화가 되었는지 transfer function을 적용시켜서 오브젝트 내부 정보를 렌더링 해보았고, 임의의 축으로 오브젝트을 잘라서 2D 단면 영상으로 출력해 보았다. 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 resampling을 하면 영상 해상도가 개선되었음을 볼 수 있었다.
Purpose The principle of nuclear medicine test is divided into two main categories: competition(radioimmunoassay, RIA) and noncompetitive reaction(Immunoradiometric assay, IRMA). It is known that the curve fitting method, which is commonly used in inspection field, uses Spline interpolation in RIA method and Linear interpolation method in IRMA method. Among them, the insulin test using the IRMA test showed a significant difference, especially at low concentrations, despite the same algorithm of linear interpolation between fully automated radio immunoassay analyzers. In this study, we aim to obtain results from applying two different of algorithm using fully automated radio immunoassay analyzers including Gamma pro, Gamma 10, Cobra, and SR300. Materials and Methods A total of 30 test samples were selected for the test of TSH, ferritin, C-peptide, and insulin serum levels. Test was performed by IRMA method. We compared the difference in the results of applying the linear interpolation method and the spline interpolation method to Gamma Pro, Gamma 10, Cobra, and SR300 equipment. Results Two-way ANOVA was used for statistical analysis. The significance level was applied as P <0.05. The results of TSH, ferritin, C-peptide, and insulin tests were compared between the fully automated radio immunoassay analyzers. There was a significant difference between ferritin, C-peptide, and insulin serum levels(P<0.001). TSH didn't show any significant different between the devices(P=0.29). In the difference between linear and spline interpolation, there was no significant difference between insulin test(P=0.08), TSH test(P=0.81), and Ferritin test(P=0.06). However, C-peptide test showed a significant difference(P=0.03). Especially, the insulin test showed significant difference in lower ranges. As a result of comparing and analyzing the difference between the two interpolation methods, the devices in the low concentration group showed significant difference(P<0.001). Conclusion In case of new equipment in the laboratory it is necessary to recognize that there is a difference in the curve fitting method for each automated radio immunoassay analyzers in the low concentration area when the principle of inspection is IRMA method.
In particle-based fluid simulation, applying sudden power to particle raise unnatural flow when wave is breaking. To solve this problem, we have used an linear interpolation technique that interpolate between fluid particle by subdividing the time interval in the previous work. Acceleration vector of the particle with increased pressure in boundary could change smoothly. However, particle looks like flow with viscosity because the number of the minimum samples to interpolate increases. We propose an weighted-interpolation technique to represent the realistic movement of fluid. it is accumulating that has added and assigned different weights to the previous acceleration vector and current one repeatedly. weighted-interpolation technique using less minium samples to flow than linear interpolation, so it can solve the problem which particle looks like flow with viscosity.
Purpose: The purpose of this study is to find a solution to the massive data construction that occurs when fire simulation data is linked to augmented reality and the resulting data overload problem. Method: An experiment was conducted to set the interval between appropriate input data to improve the reliability and computational complexity of Linear Interpolation, a data estimation technology. In addition, a validity verification was conducted to confirm whether Linear Interpolation well reflected the dynamic changes of fire. Result: As a result of application to the underground common area, which is the study target building, it showed high satisfaction in improving the reliability of Interpolation and the operation processing speed of simulation when data was input at intervals of 10 m. In addition, it was verified through evaluation using MAE and R-Squared that the estimation method of fire simulation data using the Interpolation technique had high explanatory power and reliability. Conclusion: This study solved the data overload problem caused by applying digital twin technology to fire simulation through Interpolation techniques, and confirmed that fire information prediction and visualization were of great help in real-time fire prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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