Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.6
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pp.679-685
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2011
This paper presents an algorithm identifying devices that generate observed mixed signals that are collected at main power-supply line. The proposed algorithm, which is necessary for low cost electric power monitoring system at appliance-level, that is non-intrusive load monitoring system, divides incoming mixed signal into multiple time intervals, calculating difference-signals between consecutive time interval, and identifies which device is operating at the time interval by analysing the difference-signals. Since the features of one device can remain when the time interval is short enough and the features are independent and additive, well-known classification algorithms can be used to classify the difference-signals with features of N individual devices, otherwise $2^N$ features might be necessary. The proposed algorithm was verified using data mixed in a laboratory with individual devices's data collected from field. When maximum 4 devices operate or stop sequentially and when features satisfy the requirements of proposed algorithm, the proposed algorithm resulted nearly 100% success rate under the constrained test condition. In order to apply the proposed algorithm in real world, the number devices shall increase, the time interval shall be smaller and the pattern of mixture shall be more diverse. However we can expect, if features used follow guidelines of proposed algorithm, future system could have certain level of performance without the guideline.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1D
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pp.43-50
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2011
The monitoring system for link travel speed using taxi probe is one of key sub-systems of ITS. Link travel speed collected by taxi probe has been widely employed for both monitoring the traffic states of urban road network and providing real-time travel time information. When sample size of taxi probe is small and link travel time is longer than a length of time interval to collect travel speed data, and in turn the missing state is inevitable. Under this missing state, link travel speed data is real-timely not collected. This missing state changes from single to multiple time intervals. Existing single interval prediction techniques can not generate multiple future states. For this reason, it is necessary to replace multiple missing states with the estimations generated by multi-interval prediction method. In this study, a multi-interval prediction method to generate the speed estimations of single and multiple future time step is introduced overcoming the shortcomings of short-term techniques. The model is developed based on Non-Parametric Regression (NPR), and outperformed single-interval prediction methods in terms of prediction accuracy in spite of multi-interval prediction scheme.
In Korea, nonpoint pollutants have a significant effect on rivers' water quality, and they are discharged in very different ways depending on rainfall events. Therefore, preparing an optimal countermeasure against nonpoint pollutants requires much monitoring. The present study was conducted to help prepare a method for installing an automatic nonpoint pollutant measurement system for the cost-effective monitoring of the effect of nonpoint pollutants on rivers. In the present study, monitoring was performed at six sites of a river passing through an urban area with a basin area of $454.3km^2$. The results showed that monitoring could be performed for a relatively long time interval in the upstream and downstream regions, which are mainly comprised of forests, regardless of the rainfall amount. On the contrary, in the urban region, the monitoring had to be performed at a relatively short time interval each time when the rainfall intensity changed. This was because the flow rate was significantly dependent on the rainfall's intensity. The appropriate sites for installing an automatic measurement system were found to be a site before entering the urban region, a site after passing through the urban region, and the end of a river where the effects of nonpoint pollutant sources can be well-decided. The analysis also showed that the monitoring time should be longer for the rainfall events of a higher rainfall class and for the sites closer to the river end. This is because the rainfall runoff has a longer effect on the river. However, the effect of nonpoint pollutant sources was not significantly different between the upstream and the downstream in the cases of rainfall events over 100 mm.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.11b
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pp.640-646
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2001
The torsional vibration monitoring system(TVM) for large diesel engines was developed and applied by manufacturers of torsional vibration damper, flexible coupling and diesel engine since 1990s. And demands of TVM have been steadily increased to operate safely engine and to extend maintenance interval of damper and flexible coupling. In this paper, the experimental methods and algorithms of TVM development which used the existing PC, turning wheel and speed sensors in ship are introduced.
Multivariate cumulative sum (CUSUM) control charts for simultaneously monitoring both means and variances under multivariate normal process are investigated. Performances of multivariate CUSUM schemes are evaluated for matched fixed sampling interval (FSI) and variable sampling interval (VSI) features in terms of average time to signal (ATS), average number of samples to signal (ANSS). Multivariate Shewhart charts are also considered to compare the properties of multivariate CUSUM charts. Numerical results show that presented CUSUM charts are more efficient than the corresponding Shewhart chart for small or moderate shifts and VSI feature with two sampling intervals is more efficient than FSI feature. When small changes in the production process have occurred, CUSUM chart with small reference values will be recommended in terms of the time to signal.
This study describes the ambulatory ECG monitoring system for the remote autom atic diagnosis. System: tlardware is based on one chip microcomputer(80c31) and its peripherals which consists of A/D, EPROM, RAM, LCD display and two preamplifiers, Power circuits, control logic circuits. A/D converted data were differentiated and low pass filtered. The detection of QRS complex and R point were accomplished by software algorithm based on adaptive threshold computed on low pass fi:leered signal. Rhythm analysis is performed by RR interval and average RR interval. The performance of QRS detection algorithm is evaluated by using MIT/BIH data base. Using this system, the trends of the arrythmia during the long term could be saved and displayed.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.3
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pp.593-599
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2009
We consider the problem of using control charts to monitor more than one parameter with emphasis on simultaneously monitoring the mean and variance. The fixed sampling interval (FSI) control charts are modified to use variable sampling interval (VSI) control charts depending on what is being observed from the data. In general, approaches of monitoring the mean and variance simultaneously is to use separate charts for each parameter and a combined chart. In this paper, we use three basic strategies which are separate Shewhart charts for each parameter, a combined Shewhart chart and a combined CUSUM chart. We showed that a combined VSI CUSUM chart is comparatively more efficient than any other chart if the shifts in both mean and variance are small.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.4
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pp.911-925
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2017
We investigate the properties of multivariate Shewart control charts with VSI procedure for monitoring simultaneous monitoring mean vector and covariance matrix in term of ANSW (average number of switches), probability of switch and ASI (average sampling interval), ATS (average time to signal). From examining the ANSW values, we know that it does not switch frequently. The VSI control charts are superior to the corresponding FSI control charts in terms of ATS. And, it can be also seen that the VSI procedures have substantially fewer switches for small or moderate shifts of the mean vector and variances.
Because of the equivalence between control chart procedures and hypothesis testing, we propose to use likelihood ratio test (LRT) statistic $Z_i^2$ as the multivariate control statistic for simultaneous monitoring means of the multivariate normal process. Properties and comparisons of the proposed control charts are explored and conducted for matched fixed sampling interval (FSI) and variable sampling interval (VSI) with two sampling interval charts. The result of numerical comparisons shows that EWMA chart with two sampling interval procedure is more efficient than the corresponding FSI chart for small or moderate changes. When large shift of the process has occurred, we also found that Shewhart chart is more efficient than EWMA chart.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2004.04a
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pp.553-558
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2004
Periodic profiling by level is a conventional method for monitoring topographic changes in a specific part of tidal zone. Periodic aerial photographs are used for monitoring topographic change of broad tidal zone area. In this study, spot heights at interval of 50m on 5 profiling lines were leveled periodically for precise monitoring topographic change of tidal zone. For monitoring broad topographic change of tidal zone, aerial photographs were also taken by film camera loaded on pilotless helicopter periodically Periodic profiling shows the change of heights on the lines well. On the other hand, aerial photographs taken by film camera loaded on pilotless helicopter have some problems to detect topographic change of tidal zone precise. Because the scale and incline of the photographs were not same, it is hard to compare them. Therefore, for more precise monitoring of topographic changes in tidal zone, it is need to take aerial pictures with same scale and same incline.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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