Quantification of error possibility, in an HRA process, should be performed so that the result of the qualitative analysis can be utilized in other areas in conjunction with overall safety estimation results. And also, the quantification is an essential process to analyze the error possibility in detail and to obtain countermeasures for the errors through screening procedures. In previous studies for the quantification of error possibility, nominal values were assigned by the experts' judgements and utilized as corresponding probabilities. The values assigned by experts' experiences and judgements, however, require verifications on their reliability. In this study, the validity of new error possibility values in new MCR design was verified by using the Onisawa's model which utilizes fuzzy linguistic values to estimate human error probabilities. With the model of error probabilities are represented as analyst's estimations and natural language expression instead of numerical values. As results, the experts' estimation values about error probabilities are well agreed to the existing error probability estimation model. Thus, it was concluded that the occurrence probabilities of errors derived from the human error analysis process can be assessed by nominal values suggested in the previous studies. It is also expected that our analysis method can supplement the conventional HRA method because the nominal values are based on the consideration of various influencing factors such as PSFs.
The performance of the statistical context-sensitive spelling error correction depends on the quality and quantity of the data for statistical language model. In general, the size and quality of data in a statistical language model are proportional. However, as the amount of data increases, the processing speed becomes slower and storage space also takes up a lot. We suggest the improved statistical language model to solve this problem. And we propose an effective spelling error candidate generation method based on a new statistical language model. The proposed statistical model and the correction method based on it improve the performance of the spelling error correction and processing speed.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.1017-1021
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1995
Geometric and thermal errors are responsible for major components of the errors of a computer numerically controlled turning center. The planar error of a CNC turning center are comprised of 11 geometric and thermal error components. The error synthesis model is formulated by homogeneous coordinate transformation method and expresses the effect of such error components on the planar error of a CNC turning center. In this paper, the sensitivity analysis of the model on the noises through sensing and the change of temperature is addressed. The sensitivity analysis show that the error systhesis model is robust on the noses and z planar error is much affected by the change of temperatures.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.24
no.2
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pp.11-18
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2016
Global Positioning System (GPS) is currently widely used for aviation applications. Single-frequency GPS receivers are highly affected by the ionospheric delay error, and the ionospheric delay should be corrected for accurate positioning. Single-frequency GPS receivers use the Klobuchar model, whose model parameters are transmitted from GPS satellites. In this paper, the long-term accuracy of the Klobuchar model from 2002 to 2014 is analyzed. The IGS global ionosphere map is considered as true ionospheric delay, and hourly, seasonal, and geographical error variations are analyzed. Histogram of the ionospheric delay error is also analyzed. The influence of solar and geomagnetic activity on the Klobuchar model error is analyzed, and the Klobuchar model error is highly correlated with solar activity. The results show that the Klobuchar model estimates 8 total electron content unit (TECU) over the true ionosphere delay in average. The Klobuchar model error is greater than 12 TECU within $20^{\circ}$ latitude, and the error is less than 6 TECU at high latitude.
Polynomial errors-in-variables model with one predictor variable and one response variable is defined and an estimator of model is derived following the Booth's linear model estimation procedure. Since polynomial model is nonlinear function of the unknown regression coefficients and error-free predictors, it is nonlinear model in errors-in-variables model. As a result of applying linear model estimation method to nonlinear model, some additional assumptions are necessary. Hence, an estimator is derived under the assumption that the error variances are decrasing as sample size increases. Asymptotic propoerties of the derived estimator are provided. A simulation study is presented to compare the small sample properties of the derived estimator with those of OLS estimator.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.7
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pp.754-761
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2013
Thermal displacement is an important issue in machine tool systems. During the last several decades, thermal error compensation technology has significantly reduced thermal distortion error; this success has been attributed to the development of a precise, robust thermal error model. A major advantage of using the thermal error model is instant compensation for the control variables during the modeling process. However, successful application of thermal error modeling requires correct determination of the temperature sensor placement. In this paper, a procedure for predicting thermal-mode-based thermal error is introduced. Based on this thermal analysis, temperature sensors were positioned for multiple heat-source models. The performance of the sensors based on thermal-mode error analysis, was compared with conventional methods through simulation and experiments, for the case of a slide table in a transient state. Our results show that for predicting thermal error the proposed thermal model is more accurate than the conventional model.
When calculating the user's position using satellite signals, the signals originating from the satellite pass through the ionosphere and troposphere to the user. In particular, the ionosphere delay error that occurs when passing through the ionosphere delays when the signal is transmitted, generating a pseudorange error and position error at a large rate. Therefore, to improve position accuracy, it is essential to correct the ionosphere layer error. In a receiver capable of receiving dual frequency, the ionosphere error can be eliminated through a double difference, but in a single frequency receiver, an ionosphere correction model transmitted from a Global Navigation Satellite System (GNSS) satellite is used. The popularly used Klobuchar model is designed to improve performance globally. As such, it does not perform perfectly in the Korea region. In this paper, the characteristics of the delay in the ionosphere in the Korean region are identified through an analysis of 10 years of data, and an improved ionosphere correction model for the Korean region is presented using the widely employed Klobuchar model. Through the proposed model, vertical position error can be improved by up to 40% relative to the original Klobuchar model in the Korea region.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.650-653
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2002
In this paper, a methodology to assess machine tool errors quickly is suggested using a touch probe and a cube array artifact. Parameterized error models derived are expressed of model coefficient vectors and backlash errors to be determined. To determine the unknown model coefficient vectors, a cube array artifact is proposed. Considering CMM measurement data of cube vertex coordinates. error vectors for all axes ate obtained and used to complete the error model. Some simulation results show that the suggested error model can follow the true values within 10$\mu\textrm{m}$. To verify the error model, a circular part with two concentric circles is measured and simulated. The results show that the differences between CMM and OMM radius errors are smaller than 15$\mu\textrm{m}$.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.8
no.3
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pp.28-34
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1999
The objective of this study is to estimate and to compensate far the volumetric error of a workpiece influenced by the geometric error of a machine tool. In this paper, the volumetric error is defined and the error synthesis model is presented. Then, the volumetric error of workpiece is calculated and compared through the simulation, and a new tool-path is generated to compensate for the error in the post-processor of CAM system using the error synthesis model. By this method, the error is compensated without modification or replacement of a machine tool being in use.
This paper considers a linear regression model with space and time data in where the disturbances follow spatially correlated error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error components. We provide the best linear unbiased predictor for the one way error component model with spatial autocorrelation. Further, we derive two diagnostic test statistics for the assessment of model specification due to spatial dependence and random effects as an application of the Lagrange Multiplier principle.
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