Kernel estimator is very popular in nonparametric density estimation. In this paper we propose an estimator which reduces the bias to the fourth power of the bandwidth, while the variance of the estimator increases only by at most moderate constant factor. The estimator is fully nonparametric in the sense of convex combination of three kernel estimators, and has good numerical properties.
The aim of this study is to find out the optimal goods for the marketing research through analysing the factor effecting the marketing survey by using the experimental design method. The decisive effecting factors in relation with the marketing survey were investigated as follows; 1. A row effect (Ai; i = 1, 2, ... n) is the design sorts of woman-clothes bias. 2. A column effect (Bi; i = 1, 2, ... n) is the woman-consumer bias. In this paper the experimental design, execution and statistical analys is were conducted to find out the optimal goods for marketing research.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.95-101
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2020
We studied the Implementation and design of inertial sensor that enables to improve performance by reduce the noise of rotor which Angle of inclination. Analyze model equation including motion equation and error, signal processing filter algorithm on high frequency bandwidth with eliminates error using estimation of error coefficient method is was designed and the prototype inertial sensor showed the pick off noise up to 0.2 mV and bias error performance of about 0.06 deg/hr by the experiments. Accordingly, we confirmed that the design of inertial sensor was valid for high rotation.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권5호
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pp.615-623
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2006
The gyroscope free strap-down INS is composed only of accelerometers. Any gyroscope free INS navigation error is deeply affected by the accuracy of the sensor bias, scale factor, orientation and location error. However these parameters can be found by calibration. There is an important research issue about a multi-position calibration method in this paper. It provides a novel method to find the error parameters for the six-accelerometer INS. A superior simulation is shown that the multi-position calibration can find the specifications of a six-accelerometer INS in laboratory. From these parameters the six-accelerometer INS could apply in realistic navigation.
In this paper, We analyzed the current-voltage characteristics with n-type silicon substrates concentration and temperature variations (Room temperature, 50$^{\circ}C$, 75$^{\circ}C$) in platinum silicide and silicon junction. The electrical parameters of measurement are turn-on voltage, saturation current, ideality factor, barrier height, dynamic resistance in forward bias and reverse breakdown voltage according to variations of junction concentration of substrates and measurement temperature variations. As a result, the forward turn-on voltage, reverse breakdown voltage, barrier height and dynamic resistance were decreased but saturation currents and ideality factor were increased by substrates increased concentration variations in platinum silicide and n-silicon junction. In increased measurement temperature (RT, 50$^{\circ}C$, 75$^{\circ}C$), the extracted electrical parameter values of characteristics were rises by increased temperature variations according to the forward and reverse bias.
Barometers can provide height information steady but its accuracy becomes poor as the air data varies due to the vehicles's moving or time's elapsing. In order to keep the accuracy in spite of the air data changes, we propose a filter for the identification of baro-errors. The baro-errors mainly consist of bias and scale factor errors which gradually varies as the air data varies. With GPS height measurements, the scale factor and bias estimator is designed by applying the interacting multiple model (IMM) filtering technique to the baro-error random walk model. The resultant estimates are used to compensate current baro-measurement to supply accurate measurements steadily.
본 연구에서는 연약지반개량공법의 하나인 쇄석다짐말뚝공법의 저항계수를 산정하기 위한 저항편향계수를 산정하였다. 쇄석다짐말뚝공법의 저항편향계수를 산정하기 위하여 국내외 현장에서 수행된 41개 말뚝의 재하시험 결과로부터 산출된 2.54cm 침하량기준의 극한지지력과 말뚝직경의 2~3배의 깊이에서 팽창파괴가 지배적인 파괴유형이므로 팽창파괴에 대한 7개의 극한지지력공식을 사용하여 저향편향계수를 분석한 결과 확률밀도함수는 쇄석다짐말뚝의 7개 팽창파괴에 대한 극한지지력식 모두 로그정규분포 형태를 보였고, 저항편향계수/변동계수는 Greenwood(1970) 제안식에서는 0.91/0.38, Hughes & Withers(1974) 제안식에서는 1.19/0.39로 팽창파괴에 대한 극한지지력식 중에서 저항계수설계법의 저항계수 산정 시 적합한 제안식으로 분석되었다.
국내 외 하중저항계수설계법의 저항계수 보정 시 수집된 데이터베이스의 신뢰성을 향상시키기 위하여 저항편향계수 산정 단계에서 저항편향치의 ${\pm}2{\sigma}$ 범위의 데이터만을 선택하거나 가정된 확률분포 검정을 만족하도록 꼬리(tail)부분의 데이터를 제거하는 방법을 적용하고 있다. 그러나 이들 방법에서는 데이터베이스 내에 우연히 포함된 저품질의 데이터를 확인할 수 없는 단점이 발견되었다. 본 연구에서는 정재하시험의 품질, 원지반의 공학적 특성, 쇄석다짐말뚝의 제원 등의 품질기준을 이용하여 데이터베이스 구축 단계에서 수행할 수 있는 품질평가법을 제안하였으며, 국내 외 문헌 및 정재하시험 보고서로부터 65개소의 정재하시험 데이터를 수집하여 데이터베이스의 구축 및 품질평가를 수행하였다. 데이터베이스의 품질 평가 상태에 따른 저항편향계수와 변동계수, 저항계수를 비교한 결과, 기존의 데이터베이스 처리과정과 품질평가법을 병행할 경우에 저항편향계수의 불확실성이 감소되며, 신뢰도 높은 LRFD 저항계수 보정에 효과적인 것으로 판단된다.
국내 기초구조물에 대한 저항계수 산정 및 하중저항계수설계법(LRFD) 개발의 일환으로 항타강관말뚝에 대한 저항편향계수를 산정하였다. 정재하시험 및 지반조사 자료를 수집하여 국내외의 기준에 따른 극한지지력을 산정한 후 말뚝의 대표 극한지지력을 결정하였다. 자료의 통계분석 결과에 기초하면, Davisson 기준이 말뚝의 극한지지력을 가장 합리적으로 평가하는 것으로 나타났다. 정역학적 지지력 공식과 N치를 이용한 Meyerhof 경험식을 이용하여 설계 극한지지력을 산정하였다. 이들 자료의 비교 분석을 통해 항타강관말뚝의 저항편향계수는 정역학적 지지력공식과 Meyerhof 경험식에 대해 각각 0.98, 1.46으로 산정되었다. 또한 두 가지 지지력 산정방법 중 정역학적 지지력공식의 불확실성이 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.
In this paper, an INS compensation algorithm for auto sailing system is proposed, where low cost IMU (Inertial Measurement Unit) is used for measuring the accelerometer data. First, we denote the basic INS algorithm with IMU and show that how to compensate the error of position by using low cost IMU. Second, in considering the ship's characteristic and ocean environments, we consider with a factor as a periodic external disturbance which effects to the exact position. To develop the compensation algorithm, we use a repetitive method to reduce the external environment changes. Lastly, we verify the proposed algorithm by using experiments results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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