This study was carried out to develop an automatic mixing system of nutrient solution for closed-loop hydroponics using ion electrodes. The results of the study are summarized as follows: 1. It appeared that ion-electrodes had not to be soaked into nutrient solution for a long time since it was much less durable than EC or PH sensors. Once ion-electrodes were soaked into real nutrient solution for a long time, they became unstable. 2. ion measurement modules, which were able to sample recirculated nutrient solution and easily wash and dry ion-electrodes, were developed in order to use ion-electrodes continuously. 3. The results of calibration tests on three kinds of ion electrodes presented that the time required to read measurement data was over 30 seconds. Using the calibration data the regression equations for the ion electrodes were developed. 4. An automatic nutrient-solution mixing system using the three kinds of ion electrodes was developed and then its accuracy was examined. The control errors of the mixing system using ion electrodes were in the range of 9.8 to 12%.
This study incorporates a high-fidelity transient analysis solver based on multigroup CMFD in the MOC code STREAM. Transport modeling with heterogeneous geometries of the reactor core increases computational cost in terms of memory and time, whereas the multigroup CMFD reduces the computational cost. The reactor condition does not change at every time step, which is a vital point for the utilization of CMFD. CMFD correction factors are updated from the transport solution whenever the reactor core condition changes, and the simulation continues until the end. The transport solution is adjusted once CMFD achieves the solution. The flux-weighted method is used for rod decusping to update the partially inserted control rod cell material, which maintains the solution's stability. A smaller time-step size is needed to obtain an accurate solution, which increases the computational cost. The adaptive step-size control algorithm is robust for controlling the time step size. This algorithm is based on local errors and has the potential capability to accept or reject the solution. Several numerical problems are selected to analyze the performance and numerical accuracy of parallel computing, rod decusping, and adaptive time step control. Lastly, a typical pressurized LWR was chosen to study the rod-ejection accident.
The numerical simulations with unstructured mesh by cell-centered and vertex-centered approaches were peformed for the quadrilateral and triangular meshes. For 2-D inviscid supersonic vortex flow, the simulation results and the analytic solution were compared and the accuracy was assessed. The calculation efficiency was measured by the parameter defined by the consumed CPU time multiplied by absolute error As a results, equilateral triangular mesh yielded the best accuracy and efficiency among the tested meshes. Cell-centered approach gives a little better efficiency than vertex - centered approach.
Internet of Things (IoT) is widely used for biomechanics in sports activities and AHRS(Attitude and Heading Reference System) is a more cost effective solution than conventional high-grade IMUs (Inertial Measurement Units) that only integrate gyroscopes. In this paper, we attach the AHRS to the snowboard to measure the motion data like Air To Fakie, Caballerial and Free Style. In order to reduce the measurement error, we have adopted the sensors equipped with Kalman filtering and also used Euler angle to quaternion conversion to reduce the Gimbal-lock effect. We have tested and evaluated the accuracy and execution time of the pattern recognition algorithms like PCA, ICA, LDA, SVM to show the recognition possibility of it on the basic motions of Snowboarding from the 9-axis trajectory information which is gathered from AHRS sensor. With the result, PCA, ICA have low accuracy, but SVM have good accuracy to use for recognition of basic motions of Snowboarding.
This paper attempts to investigate the nonlinear dynamic analysis of strong nonlinear problems by proposing a new analytical method called Hamiltonian Approach (HA). Two different cases are studied to show the accuracy and efficiency of the method. This approach prepares us to obtain the nonlinear frequency of the nonlinear systems with the first order of the solution with a high accuracy. Finally, to verify the results we present some comparisons between the results of Hamiltonian approach and numerical solutions using Runge-Kutta's [RK] algorithm. This approach has a powerful concept and the high accuracy, so it can be apply to any conservative nonlinear problems without any limitations.
The spatial error due to the non-conservative interpolation become first-order when second-order conservative schemes are used, discontinuities are located away from the overlapped regions, and if the length of the overlapped region is not proportional to the grid spacing. Therefore, the solution accuracy is ensured if two domains overlap each other with a fixed grid point and the interpolation is occurred in smooth flow regions. To validate the spatial and temporal accuracy due to the non-conservative interpolation, inviscid and viscous problems are tested.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.163-168
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1998
Extracting a Digital Elevation Model (DEM) from spaceborne imagery is important for cartographic applications of remote sensing data. The procedure for such DEM generation can be divided into stereo matching, sensor modelling and DEM interpolation. Among these, DEM interpolation contributes significantly to the completeness and accuracy of a DEM and, yet, this technique is often considered "trivial". However, na\ulcornere DEM interpolation may result in a less accurate and sometimes meaningless DEM. This paper reports the performance analysis of various DEM interpolation techniques. Using a manually derived DEM as reference, a number of sample points were created randomly. Different interpolation techniques were applied to the sample points to generate DEMs. The performance of interpolation was assessed by the accuracy of such DEMs. The results showed that kriging gave the best results at all times whereas nearest neighborhood interpolation provided a fast solution with moderate accuracy when sample points were large enough.
The numerical simulations with unstructured mesh by cell-centered and vertex-centered approaches were performed for the quadrilateral and triangular meshes. For the 2-D incompressible supersonic vortex flow, the simulation results and the analytic solution were compared and the accuracy was assessed. The calculation efficiency was measured by the parameter defined by the consumed CPU time multiplied by absolute error, As a results, equilateral triangular mesh yielded the best accuracy and efficiency among the tested meshes.
Automatic quality inspection by computer vision can be applied and give a solution to the pharmaceutical industry field. Pharmaceutical capsule can be easily affected by flaws like dents, cracks, holes, etc. In order to solve the quality inspection problem, it is required computationally efficient image processing technique like thresholding, boundary edge detection and segmentation and some automated systems are available but they are very expensive to use. In this paper, we have developed a dented capsule image processing technique using edge-based image segmentation, TLS(Total Least Squares) curve fitting technique and adopted low cost camera module for capsule image capturing. We have tested and evaluated the accuracy, training and testing time of the classification recognition algorithms like PCA(Principal Component Analysis), ICA(Independent Component Analysis) and SVM(Support Vector Machine) to show the performance. With the result, PCA, ICA has low accuracy, but SVM has good accuracy to use for classifying the dented capsule.
In general, neural networks based modeling involves trying multiple networks with different architectures and/or training parameters in order to achieve the best accuracy. Only the single best-trained neural network is chosen, while the rest are discarded. However, using only the single best network may never give the best solution in every situation. Many researchers, therefore, propose methods to improve the accuracy of neural networks based modeling. In this paper, the idea of the logical combinations of neural networks is proposed and discussed in detail. The logical combination is constructed by combining the corresponding outputs of the neural networks with the logical “And” node. The experimental results based on simulated data show that the modeling accuracy is significantly improved when compared to using only the single best-trained neural network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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