Based on the alternative stabilization diagram by varying the time lag parameter in the stochastic subspace identification analysis, this study aims to investigate the measurements from several cases of civil structures for extending the applicability of a recently noticed criterion to ensure stable identification results. Such a criterion demands the time lag parameter to be no less than a critical threshold determined by the ratio of the sampling rate to the fundamental system frequency and is firstly validated for its applications with single measurements from stay cables, bridge decks, and buildings. As for multiple measurements, it is found that the predicted threshold works well for the cases of stay cables and buildings, but makes an evident overestimation for the case of bridge decks. This discrepancy is further explained by the fact that the deck vibrations are induced by multiple excitations independently coming from the passing traffic. The cable vibration signals covering the sensor locations close to both the deck and pylon ends of a cable-stayed bridge provide convincing evidences to testify this important discovery.
In this paper the IMM(Interacting Multiple model) algorithm using the MGEKF(Modified Gain Extended Kalman Filter) which modes are variances of the process noises is proposed to enhance the performance of maneuvering target tracking with bearing and frequency measurements. The state are composed of relative position, relative velocity, relative acceleration and doppler frequency. The mode probability is calculated from the bearing and frequency measurements. The proposed algorithm is tested a series of computer simulation runs.
This study was designed to figure out the changes in elderly women's foot size and shape by aging, to propose size specification for elderly women's shoes, and to produce regression equations using representative measurements items to estimate other measurements usually hard to get. Subjects were 118 women of 30-59 years and the 227 elderly women over 60 years. Martin's anthropometry was done on the right foot of each subject for 25 items. And 11 indirect measurement items were measured on both foot printing sole outline and picture in profile taken by digital camera. For statistical analysis on the anthropometric measurements by SPSS program, analysis of variance, post-hoc test(SNK-test), crosstabulation, multiple correlation analysis, regression analysis were performed. The results of the study are as follows. Firstly, it was found that the foot figures of elderly women over 60 years were smaller in girth and width than those of below 60 years. In addition, it was revealed that a big toe and a little toe of elderly women showed a tendency concentrating to the central axis of feet. The foot index of elderly was smaller in width and girth. Secondly, foot size distribution table of elderly group showed wider size ranges and covered smaller sizes than the below the age of 60, meaning wide variation in foot size of elderly women. Thirdly, the multiple correlation analysis showed high correlation of foot length/girth to other measurements, suggesting these two items could be used as representative items for elderly women's shoe size specification as other age groups. Regression equations were produced using foot length/girth to estimate other measurements, suggesting such items could be estimated effectively and utilized in on/off-line shoe manufacturing shop as heel to big toe length, heel to little toe length, exterior malleouls width, instep girth, ankle girth, etc. These results imply prudent features of elderly women's foot as diversity of foot shape and wide size specification range should be applied for ergonomic shoe design for them.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.633-642
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2016
It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.
For the target tracking in cluttered environment using a bistatic sonar whose transmitter and receiver are separately positioned, it is necessary to use data association algorithm via applying a proper measurement modelling to the bistatic sonar. The measurements obtained from the interval of ownship's maneuver have an increased error due to uncertainty of the position of transmitter and receiver. Using the measurements from this interval results in poor target tracking performance. In this paper, an improved tracking performance for the proposed data association based multiple model algorithm is validated by a monte carlo simulation.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.8
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pp.99-106
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2021
Scientists at the International Space Station have been studying space life sciences to prepare for future manned space explorations, and require experimental specimen such as rodents for mass measurement. However, it is challenging to use mass measurement systems in space owing to the errors caused by factors such as mechanical-electronic noise. Therefore, to minimize the measurement errors, we propose a new algorithm called multiple calibration, which divides the mass range and calculates the sample weight by using the correction equation of each interval. We performed tests to evaluate and compare the performance of the proposed method to that of normal methods. As a result, the measurement accuracy improved by over two times using the multiple calibration method. Furthermore, we conducted mass measurements on various samples and confirmed that our method is valid for mass measurements.
Traditionally in IS studies, the relationship between construct and its measurement items tends to be assumed to be reflective, meaning that the measurements are a reflection of the construct. In reality, however, the nature of the construct can be often formative, which means that its measurement items describe and define the construct rather than vice versa. The purpose of this study was to investigate theoretical and empirically-analysed differences between formative construct and reflective construct through comprehensive interdisciplinary literature review. And then on the basis of these differences, we intended to derive the rule of specifying whether the construct is formative or reflective and propose the methodology of testing the validity(content validity, construct validity, internal consistency and external construct) of formative construct and its measurements, differentiated from that in the case of reflective construct. Also, we suggested the concrete statistical testing methods such as VTT(Vanishing Tetrad Test), MIMIC(Multiple Indicators and Multiple Causes) test and multi-collinearity test. In order to examine the applicability of this methodology to developing the constructs for performance evaluation of IS(Information Systems), we tried to identify its attribute(formative or reflective) and test the validity for the construct arbitrarily chosen among them which had been derived in our previous IS performance evaluation study by using this methodology. The result of the examination was that the methodology proposed in this study was significantly valid and effective in the area of IS performance evaluation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.9
no.1
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pp.213-220
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2002
Anthropometric survey is important as a basis for human engineering fields. According to our experiences, there are difficulties in obtaining the measurements of some body parts because respondents are reluctant to expose. In order to overcome these difficulties, we propose a method for estimating such hard-to-measure measurements by using easy-to-measure measurements those are closely related to them. Multiple Regression Model, Feedforward Neural Network(FNN) Model and Projection Pursuit Regression(PPR) Model will be used as analytical tools for this purpose. The method we propose will be illustrated with real data from the 1992 Korea national anthropometric survey.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.2
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pp.185-190
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2006
The correct estimation of the ionospheric delays is very important for the precise kinematic positioning especially in case of the long baseline. In case of triple frequency system, the ionospheric delays can be estimated from the measurements, but, in case of dual frequency system, the situation is not so simple. The precision of those supplied by the external information source such as IONEX is not sufficient. The high frequency component is neglected, and the precision of the low frequency component is not sufficient for the long baseline positioning. On the other hand, the high frequency component can be estimated from the phase range measurements. If the low frequency components are estimated by using the external information source or pseudo range measurements, a more reasonable estimation of the ionospheric delays may be possible. It has already been discussed by the author that the estimation of the low frequency components by using the external information source is not sufficient but fairly effective. The estimation using the pseudo range measurements is discussed in the present paper. The accuracy is not sufficient at present because of the errors in the pseudo range measurements. It is clarified that the bias errors in the pseudo range measurements are responsible for the poor accuracy of the ionospheric delays. However, if the accuracy of the pseudo range measurements is improved in future, the method would become very promising.
The following paper deals with a control problem of a mobile robot in home network environment. The home network causes the mobile robot to communicate with sensors to get the sensor measurements and to be adapted to the environment changes. To get the improved performance of control of a mobile robot in spite of the change in home network environment, we use the fuzzy inference system with multiple reward reinforcement learning. The multiple reward reinforcement learning enables the mobile robot to consider the multiple control objectives and adapt itself to the change in home network environment. Multiple reward fuzzy Q-learning method is proposed for the multiple reward reinforcement learning. Multiple Q-values are considered and max-min optimization is applied to get the improved fuzzy rule. To show the effectiveness of the proposed method, some simulation results are given, which are performed in home network environment, i.e., LAN, wireless LAN, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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