In this paper, it is shown that the dominant errors of baro-altimeters can be characterized by bias and scale factor errors. Also an optimal filter for estimating both bias and scale factor is derived based on the concept of model transition. The optimal filter is, however, not realizable because the model transition hypotheses increase exponentially. Therefore a realizable suboptimal filter using the interacting multiple model(IMM) technique is proposed. Computer simulation results show that the estimation errors of the proposed filter are smaller than those of the conventional least squares algorithm with a forgetting factor when both the bias and the scale factor are varying.
본 연구는 초기 사용자 경험 단계에서 발생 할 수 있는 확증 편향의 요인에 관해 요인별 사용자 경험 요소를 도출하여 허니콤 모형으로 분석하였다. 초기 사용자 경험 단계에서 확증 편향은 인상의 단계에서 발생한다. 기억의 처리단계에서는 감각기억과 작동 기억 그리고 선택적 기억을 저장하고 인출하는 장기 기억과 밀접한 관련이 있었다. 확증편향은 사용성 부분에서 가시성, 상관성, 기억성, 명확성, 보편성으로 분류되었고 감정요인으로는 만족감, 기쁨, 불만족이 도출되었다. 허니콤 모형으로 분석한 결과 사용성 요인에서 시각성, 명확성, 보편성과 감정 요인에서 기쁨은 확증편향에 미치는 영향이 미미하였으며 상관성과 기억성 그리고 감정 요인에서는 만족감과 불만족이 확증 편향의 주요요인으로 분석되었다. 본 연구는 확증 편향 요인에 대해 디자인 패턴을 커스텀화 하는 기업의 경우 참고 자료로 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 의의를 가진다.
This study investigates the dynamic magneto-mechanical behavior of magnetization-graded ferromagnetic materials Terfenol-D/FeCuNbSiB (MF). We measure the dynamic magneto-mechanical properties as a function of the DC bias magnetic field ($H_{dc}$). Our experimental results show that these dynamic magneto-mechanical properties are strongly dependent on the DC bias magnetic field. Furthermore, the dynamic strain coefficient, electromechanical resonance frequency, Young's moduli, and mechanical quality factor of Terfenol-D/FeCuNbSiB are greater than those of Terfenol-D under a lower DC bias magnetic field. The dynamic strain coefficient increases by a factor of between one and three, under the same DC bias magnetic field. In particular, the dynamic strain coefficient of Terfenol-D/FeCuNbSiB at zero bias achieves 48.6 nm/A, which is about 3.05 times larger than that of Terfenol-D. These good performances indicate that magnetization-graded ferromagnetic materials show promise for application in magnetic sensors.
Purpose: This study aimed to identify factors (biological, psychological, interpersonal, and contextual factors) associated with the weight bias internalization of the Korean girls in early adolescence. Methods: This study used a cross-sectional design. Data was collected from 233 girls aged 12~14 years with a self-reported questionnaire. With multiple regression analysis, the factors associated with the weight bias internalization of the girls in early adolescence were analyzed. Results: Of psychosocial factors, fear to fat (anti-fat attitude) (β=.43, p<.001) was associated with the weight bias internalization of the girls in early adolescence. In addition, attachment with teachers (β=-.11, p=.029) of an interpersonal factor and perceived socio-cultural pressure regarding weight control (β=.34, p<.001) of a contextual factor were associated with the weight bias internalization of the girls in early adolescence. Conclusion: For releasing the weight bias internalization of the girls in early adolescence, decreasing anti-fat attitude and socio-cultural pressure regarding weight control should be primarily required through social efforts including community and school based interventions.
By applying a configurational-bias Gibbs ensemble Monte Carlo algorithm, priority simulation results regarding the conformation of non-dilute polyelectrolytes in solvents are obtained. Solutions of freely-jointed chains are considered, and a new method termed strandwise configurational-bias sampling is developed so as to effectively overcome a difficulty on the transfer of polymer chains. The structure factors of polyelectrolytes in the bulk as well as in the confined space are estimated with variations of the polymer charge density.
작물모형 평가에 사용되거나 사용할 수 있는 9가지 지표를 소개하였으며 이들의 특징은 다음과 같다. efficiency of model (EF)와 index of agreement (d)은 dimension이 없고 관측수(n)에 의존적이지 않았으며, dimension에 대해서만 자유로운 것은 relative root mean square error (RRMSE), bias factor (Bf)와 accuracy factor (Af)이다. Root mean sqruar, mean error, mean absolute error들은 관측수와 dimension에 영향을 받기 때문에 판단 시 주의가 필요하다. 따라서 이들의 특징을 파악하여 목적에 맞게 모형의 성능을 파악하여야 한다.
Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.
Psychological and physiological effects from simulator sickness could be an important bias factor for sensibility evaluation. The present experiment investigated the effects of simulator sickness on sensibility evaluation in the controlled condition of driving a car for 60 minutes on a constant speed (60km/h) in graphic simulator. The simulator sickness was measured and analysed for every five minutes using their subjective evaluation and physiological signals. Results of the subjective evaluation showed that there was significant difference between rest and driving condition at 10 minutes from the start of driving, and the level of difference was increased linearly with time. The analysis on central and autonomic nervous systems showed the significant difference between rest and driving conditions after 5 minutes from the start of the driving on the parameters $\alpha$/total and $\beta$/total, and increased level of sympathetic nervous system. But there was no significant difference between different time conditions. The results indicates that physiological changes from simulator sickness can be a bias factor in objective evaluation of human sensibility which also, uses physiological signals. That is, the changes on the parameter $\alpha$/total and $\beta$/total, and on activation level of sympathetic nervous system from simulator sickness can be a bias factor for evaluation of the level of pleasantness and tension. Therefore the effort on improving the analysis by minimizing or eliminating the bias factors should be done for better and accurate sensibility evaluation in simulator environments.
We present a new electrostatic repulsive-force microactuator using a lateral repulsive force induced by an asymmetric distribution of electrostatic field. The lateral repulsive force has been characterized by a simple analytical equation, derived from a finite element simulation. A set of repulsive force polysilicon microactuators has been designed and fabricated by a 4-mask surface-micromachining process. Static and dynamic micromechanical behavior of the fabricated microactuators has been measured at the atmospheric pressure for a varying bias voltage. The static displacement of the fabricated microactuator, proportional to the square of the DC bias voltage, is obtained as 1.27 $\mu\textrm{m}$ for the DC bias voltage of 140V. The resonant frequency of the repulsive-force microactuator increases from 11.7 kHz to 12.7 kHz when the DC bias voltage increases from 60V to 140V. The measured quality-factor varies from 12 to 13 for the bias volatge range of 60V∼140V. The characteristics of the electrostatic repulsive-force have been discussed and compared and compared with those of the conventional electrostatic attractive-force.
The magnetoelectric (ME) characteristics for Terfenol-D/PZT laminate composite dependence on bias magnetic field is investigated. At low frequency, ME response is determined by the piezomagnetic coefficient $d_{33,m}$ and the elastic compliance $s_{33}^H$ of magnetostrictive material, $d_{33,m}$ and $s_{33}^H$ for Terfenol-D are inherently nonlinear and dependent on $H_{dc}$, leading to the influence of $H_{dc}$ on low-frequency ME voltage coefficient. At resonance, the mechanical quality factor $Q_m$ dependences on $H_{dc}$ results in the differences between the low-frequency and resonant ME voltage coefficient with $H_{dc}$. In terms of ${\Delta}E$ effect, the resonant frequency shift is derived with respect to the bias magnetic field. Considering the nonlinear effect of magnetostrictive material and $Q_m$ dependence on $H_{dc}$c, it predicts the low-frequency and resonant ME voltage coefficients as a function of the dc bias magnetic field. A good agreement between the theoretical results and experimental data is obtained and it is found that ME characteristics dependence on $H_{dc}$ are mainly influenced by the nonlinear effect of magnetostrictive material.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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