Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1994.10a
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pp.260-265
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1994
Efforts have been devoted to developing rapid and accurate methods for measuring the errors of machine tools. The method os measurement and calibration of machine tool errors should be general and efficient. The objective of this study is to show in detail the full sequence from the measurement of errors factors to the verification of the positioning accuracy after compensation for the volumetric error. In this paper, we described the steps in measuring the volumetric error parameters, a general error model composed of error parameters, temperature, and the desired position. The validity of the error calibration methods proposed in this paper was tested using a vertical 3-axis CNC machine with a laser interferometer and a ball bar.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.57-58
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2006
A Simulation model is developed to minimize the path tracking errors when the non-circular cutting is done by a VCM(voice coil motor) driven tool. The relationship between PWM(Pulse Width Modulation) duty ratio and velocity of voice coil motor is theoretically derived from combining the circuit equation for the coils and the motion equation for the magnetic rod of the voice coil motor. The path tracking errors are showed differently according to the rotational speed, the number of segments and the control period in digital control. Given a required accuracy in the non-circular cutting, the optimal values for those parameters are determined based on the developed simulation model.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.2
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pp.487-493
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2015
Time series data sometimes show violation of normal assumptions. For cases where the assumption of normality is untenable, more exible models can be adopted to accommodate heavy tails. The exponential power distribution (EPD) is considered as possible candidate for errors of time series model that may show violation of normal assumption. Besides, the use of exible models for errors like EPD might be able to conduct the robust analysis. In this paper, we especially consider EPD as the exible distribution for errors of autoregressive models. Also, we represent this distribution as scale mixture of uniform and this form enables efficient Bayesian estimation via Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.180-180
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2015
Weather radar has been widely used in measuring precipitation and discharge and predicting flood risks. The radar rainfall estimate has one of the essential problems in terms of uncertainty and accuracy. Previous study analyzed radar errors to reduce its uncertainty or to improve its accuracy. Furthermore, a recent analyzed the effect of radar error on rainfall-runoff using spatial error model (SEM). SEM appropriately reproduced radar error including spatial correlation. Since the SEM does not take the time dependence into account, its time variability was not properly investigated. Therefore, in the current study, we extend the SEM including time dependence as well as spatial dependence, named after Spatial-Temporal Error Model (STEM). Radar rainfall events generated with STEM were tested so that the peak runoff from the response of a basin could be investigated according to dependent error. The Nam River basin, South Korea, was employed to illustrate the effects of STEM on runoff peak flow.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.488-493
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2013
Accurate initial cost estimates are essential to effective management of construction projects where many decisions are made in the course of project management by referencing the estimates. In practice, the initial estimates are frequently derived from historical actual cost data, for which standard distribution-based techniques are widely applied in the construction industry to account for risk associated with the estimates. This approach assumes the same probability distribution of estimate errors for any selected estimates. This assumption, however, is not always satisfied. In order to account for the probabilistic nature of estimate errors, an alternative method for measuring the risk associated with a selected initial estimate is developed by applying the Bayesian probability approach. An application example include demonstrates how the method is implemented. A hypothesis test is conducted to reveal the robustness of the Bayesian probability model. The method is envisioned to effectively complement cost estimating methods that are currently in use by providing benefits as follows: (1) it effectively accounts for the probabilistic nature of errors in estimates; (2) it is easy to implement by using historical estimates and actual costs that are readily available in most construction companies; and (3) it minimizes subjective judgment by using quantitative data only.
This study was carried out view that reuse of sludge of adsorbent for benzene in carbonized cast compare with activated carbon. Not only the carbonized cast is good than carbonized carbon in cation exchange capacity and 12 adsorption capacity, but also benzene adsorption capacity is no differences compare to activated carbon. As results, benzene adsorption capacity of carbonized cast and activated carbon are decreased as temperature increase($25~70^{\circ}C$).It is compatible in Lamgmuir model. Therefore, carbonized cast is applied general adsorbent. From experimental results and data regression, in model concerning effect of temperature, relative errors between the experimental data and those calculated by the model are within the range of 1.2~7.8%. In relative humidity effect (RH 0.25~0.50) of benzene adsorption, modified Freundlich model : $QB_{enzene}{;\}QB_{enzene},{\}_{RH=0}=1-kRH^{IN}$, relative errors between the experimental data and those calculated by the model are within are range of 0.5-5.1%. The constants k and l/n in equation were found to be 1.25, 1.89 in carbonized cast.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.3
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pp.773-779
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2015
We study a statistical analysis about the fifth wave data of the Korea National Health and Nutrition Examination Survey based on linear regression models with measurement errors. The data is obtained from a national population-based complex survey. To demonstrate the availability of measurement error models, two results between the general linear regression model and measurement error model are compared based on the model selection criteria which are Akaike information criterion and Bayesian information criterion. For our study, we use the simulation extrapolation algorithm for measurement error model and the jackknife method for the estimation of standard errors.
International journal of advanced smart convergence
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v.2
no.1
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pp.21-23
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2013
The antenna pattern in this case has a main beam pointed in the desired signal direction, and has a null in the direction of the interference.The conventional antenna pattern concepts of beam width, side lobes, and main beams are not used, as the antenna weights are designed to achieve a set performance criterion such as maximization of the output SNR.A new direction of arrival estimation method using effects of model errors and sensitivity analysis is proposed. Two subspaces are used to form a signal space whose phase shift between the reference signal and its effects of model error signal. Through simulation, the performance showed that the proposed method leads to increased resolution and improved accuracy of DOA estimation relative to those achieved with existing method. Since a desired signal is obtained after interference rejection through correction effects of model error, the effect of channel interference on the estimation is significantly reduced.
Park, Jun-Young;Kyota, Fumihito;Saito, Suguru;Nakajima, Masayuki
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.764-767
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2009
Motion capture systems allow to measure the precise position of markers on the human body in real time. These captured motion data, the marker position data, have to be fitted by a human skeleton model to represent the motion of the human. Typical human skeleton models approximate the joints using a ball joint model. However, because this model cannot represent the human skeleton precisely, errors between the motion data and the movements of the simplified human skeleton model happen. We propose in this paper a method for measuring a translation component of wrist, and elbow joints on upper limb using optical motion capture system. Then we study the errors between the ball joint model and acquired motion data. In addition, we discuss the problem to estimate motion of human joint using optical motion capture system.
The counter emf(electromotive forces) of a permanent magnet multi-phase brushless motor is generally a non-sinusoidal wave or a non-ideal trapezoid. So, conventional modeling using a sinusoidal wave or an ideal trapezoid counter emf can result in errors. In order to reduce modeling errors for simulation and analysis the properties of a multi-phase brushless AC motor, this paper proposes a phase variable model that is a mixed modeling technique using both Finite Element Analysis(FEA) based circuits and motor voltage equations. The phase model parameters including the counter emf voltage waveform are obtained by using of FEA, and the mixed modeling technique based on circuits and equations is used to implement a simulation model for multi-phase brushless AC motors with any counter emf voltage waveforms. Adequacy of the proposed model is established from the simulation and experimental results for a seven-phase brushless motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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