This paper focuses on systematic design about the membership ranges of the main design factors such as control error, control error rate, and sampling time for the fuzzy logic control of the variable speed drive refrigeration cycle. The upper and the lowest limit of the membership ranges are set up from the data of static characteristics obtained by experiments. Three kinds of membership ranges on the control error and the control error rate are tested by experiments. Especially, an effect of sampling time on control performance is also investigated in the same way. Experimental data showed the control error rate and the sampling time strongly effected on the control performance of the refrigeration cycle with a variable speed drive.
Although human error is recognized as the primary cause of railway accidents and incidents, there have been limitations in finding the root causes of errors and developing effective corrective actions in the Korean railway industry, due to the absence of a systematic method and lack of professional knowledge and skills of investigators. Therefore, there has been a strong need for a systematic methodology for human error analysis. This paper introduces a methodology for analyzing human error m railway operations, called HEAR (Human Error Analysis and Reduction). HEAR is intended to help analysts identify the sequences and various levels of causes of operators' erroneous actions in railway accidents or incidents and make recommendations to eliminate or reduce the future possibility of similar errors and accidents. It was developed based on a thorough investigation of various techniques for human errors analysis and feedback from field investigators.
In this study, a hydraulic flow model and an error correction model are combined to improve the flood simulation accuracy. First, the hydraulic flow model is calibrated by optimizing the Manning's roughness coefficient that considers spatial and temporal variability. Then, an error correction model were used to correct the systematic errors of the calibrated hydraulic model. The error correction model is developed using Artificial Neural Networks (ANNs) that can estimate the systematic simulation errors of the hydraulic model by considering some state variables as inputs. The input variables are selected using parital mutual information (PMI) technique. It was found that the calibrated hydraulic model can simulate flood water levels with good accuracy. Then, the accuracy of estimated flood levels is improved further by using the error correction model. The method proposed in this study can be used to the flood control and water resources management as it can provide accurate water level eatimation.
풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 회전익 항공기의 기체 공력특성 측정실험에 실험설계 방법론이 적용되었다. 풍동시험 중에 발생하는 시스템오차의 변동에 관한 연구를 수행하였다. 허용 실험오차 내에서 항상 동일한 결과를 얻어야 하는 전제조건에도 불구하고 한 개의 실험시간 블록에서 측정된 힘과 모멘트가 다른 시간블록에서 측정된 것과 상당량 다르게 측정되었다. 실험관련 시스템오차는 존재하지 않는다고 임의로 간주해서는 안되며 이러한 오차의 감소는 랜덤화, 블록화 및 반복화 등의 실험설계원리의 적용을 통해 가능하다.
Since data-driven building technologies have been widely applied to building energy systems, the accuracy of building sensors has more impacts on the building performance and system performance analysis. Various building sensors, however, can have typical errors including a random error (noise) and a systematic error (bias). The systematic error is indicated by the difference between the mean of measurements and their true value. It may occur due to the sensor's physical condition, measured phenomena, working environments inside the systems. Unfortunately, a conventional calibration method has limitations in calibrating the systematic errors because of the difference between working environments and calibration conditions. In such situations, a novel sensor calibration method is needed to handle various sensor errors, especially for systematic errors, in building energy systems having various thermodynamic environments. This study proposes a building sensor calibration method named Virtual In-situ Calibration (VIC) and shows how it is applied into a real building system and how it solves the sensor errors.
In order to investigate the characteristics of Changma over the Korean peninsula, KEOP-2007 IOP (Intensive Observing Period) was conducted from 15 June 2007 to 15 July 2007. KEOP-2007 IOP is high spatial and temporal radiosonde observations (RAOB) which consisted of three special stations (Munsan, Haenam, and Ieodo) from National Institute of Meteorological Research, five operational stations (Sokcho, Baengnyeongdo, Pohang, Heuksando, and Gosan) from Korea Meteorological Administration (KMA), and two operational stations (Osan and Gwangju) from Korean Air Force (KAF) using four different types of radiosonde sensors. The error statistics of the sensor of radiosonde were investigated using quality control check. The minimum and maximum error frequency appears at the sensor of RS92-SGP and RS1524L respectively. The error frequency of DFM-06 tends to increase below 200 hPa but RS80-15L and RS1524L show vice versa. Especially, the error frequency of RS1524L tends to increase rapidly over 200 hPa. Systematic biases of radiosonde show warm biases in case of temperature and dry biases in case of relative humidity compared with ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecast) analysis data and precipitable water vapor from GPS. The maximum and minimum values of systematic bias appear at the sensor of DFM-06 and RS92-SGP in case of temperature and RS80-15L and DFM-06 in case of relative humidity. The systematic warm and dry biases at all sensors tend to increase during daytime than nighttime because air temperature around sensor increases from the solar heating during daytime. Systematic biases of radiosonde are affected by the sensor type and the height of the sun but random errors are more correlated with the moisture conditions at each observation station.
두 개의 회전하는 사분파장판으로 구성된 타원편광분석기의 체계적인 오차를 보정하는 방법을 연구하고 이를 실증하였다. 두개의 사분파장판으로 구성된 타원편광분석기의 5가지 오차(두 개의 회전 사분파장판들의 회전 시작 각도 오차 및 상 지연 값의 오차, 그리고 편광 분석기의 정렬 각도 오차)를 근사 과정 없이 계산하기 위하여 시료가 없이 타원편광신호를 얻고 이로부터 25개의 퓨리에 성분을 추출하였다. 25개의 퓨리에 계수에서 관련된 11개의 성분만 이용하여 상호 비선형적으로 얽혀 있는 5개의 값을 비선형 최적화 방법으로 구할 수 있었다. 오차 보정 결과 회전광소자들의 정렬 각도 오차(${\epsilon}_3$, ${\epsilon}_4$, ${\epsilon}_5$)가 위상지연 오차(${\epsilon}_1$, ${\epsilon}_2$)보다 더 중요하며, 모든 오차에서 0.05 rad 이하의 정밀도를 지니면 충분히 그 오차를 보정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 최종적으로는 이렇게 구한 광학계의 초기 정렬 오차 값을 미지의 광학 부품에 적용하여 미지의 광학부품의 위상 지연의 양과 빠른 축을 알 수 있었다. 오차 보정 검증을 위하여 미지의 샘플로 반파장판을 이용하였으며, 반파장판의 위상 지연 양과 빠른 축을 찾을 수 있었다.
To measure the accurate position of mobile robot, dead-reckoning method using the encoder attached to each wheel is conventionally used, since it is easy to compute and inexpensive to develop. However, that method is useless when slip occurs and error is accumulated with time. This paper proposes a position estimation method using encoder trailer composed of 2 encoders only(ET-2). This method provides accurate position information even when slip occurs, and can reduce accumulated error if we select the proper link lengths of encoder trailer. Experimental results show the performance of ET-2 when slip occurs. Finally, accumulated systematic error from encoder resolution is analyzed in comparison with an existing method with encoder trailer composed of 3 encoders. (As a matter of convenience, we will call the existing encoder trailer ‘ET-3’)
본 논문에서는 크기비례 계통추출법에서 적용할 수 있는 다양한 분산추정 방법들을 정리하고 각 분산추정 방법들의 통계적 특성에 대해서 논의하였다. 이론적으로 하나의 계통표본을 가지고 비편향 분산추정량을 구하는 것은 불가능 하지만 실제 표본자료 분석에 있어서 어떤 대안이 있을 수 있는지 살펴보고, 다양한 분산추정 방법들의 성질을 상대편향 및 상대평균제곱오차 관점에서 비교해 보았다. 또한 우리나라 가구나 사업체 표본설계에서 흔히 발생하는 2단 크기비례 계통추출 표본에서 적용 가능한 효과적인 분산추정 방법을 알아보기 위해 2008년 사업체근로실태조사 자료의 근로자 평균임금과 2011년 식품원료소비실태조사 자료의 가구당 연평균 쌀 소비량의 분산 추정 문제를 기초로 모의실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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