Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.26
no.3
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pp.77-86
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2018
Stress is the main source of a human error or can potentially contribute to it. Recently, the rate of accidents which is associated with human factors among the total aircraft accidents is showing a tendency of gradual increase. In order to prevent the accidents related to human factors, stress mitigation of the mission personnel is highly required. In this study, a 'stress cognitive alteration' technique, which is one of the stress relief methods, is applied to the Air Force pilots to verify if the technique is effective in reducing stress. The 'stress cognitive alteration' technique is comprised of two parts: a positive function of stress and a process to positively alter the physical, psychological response to stress. As a result of the application, it is found that this technique has an effect of reducing stress of the pilots under a relatively high level of stress.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.5
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pp.367-373
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2013
In this article, we deal with a design problem for determining the levels of noise factors in the Taguchi method. First, the proposed levels by Taguchi method is reviewed in case of smaller-the-better performance characteristics. We obtain the optimal levels of noise factors minimizing the mean square error of SN(signal to Noise) ratio and compare the optimal levels with the levels proposed by Taguchi method under the first and second order models. Secondly, the concept of V-optimality is applied to determining the levels of noise factors.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.5
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pp.983-987
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2004
Pilot symbol assisted modulation (PSAM) can be used for the channel estimation. However, imperfect channel estimates degrade the bit error rate (BER) performance. I derive the exact BER of 16-level quadrature amplitude modulated (16-QAM) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with PSAM in time dispersive Rayleigh fading channels. In real system, there is 2.5 dB penalty in $\overline{\gamma_b}$for the same BER relative to ideal system with perfect channel estimation.
We propose a filter design method to suppress the effect of gyroscope mixed random errors at INS system level. It is based on the result that mixed random errors can be represented by a single equivalent ARMA model. At first step, the time difference of equivalent ARMA process is performed, which consider the characteristic of indirect feedback Kalman filter used in INS filter. Next, a state space conversion of time differenced ARMA model is achieved. If the order of AR is greater than that of MA, the controllable or observable canonical form is used. Otherwise, we introduce the state equation of which the state variable is composed of the ARMA model output and several step ahead predicts of that. At final step, a complete form state equation is presented. The simulation results shows that the proposed method gives less transient error and better convergence compared to the conventional filter which assume the mixed random errors as white noise.
The poblem of active oise control has been analysed using a adaptive signal processing technique. In this methods, the adaptive signal processor or model predicts the primary sound wave travelling along the acoustic plant and generates the secondary source 180° out of phase which attempts to attempts to attenuate the undesired noise by destructive interference. In the solutions presented here, acoustic propagation delay is considered as a part of the model which used the FIR filter. The effects of error path and auxiliary path transfer functioin are anayzed and a new on=-line technique for error path modeling, adaptive delayed inverse modeling is presented. In this study, using these new concepts, our system can more reduce the noise level in duct to 5dB-15dB than only using LMS algorithm system.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.1
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pp.53-59
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2017
Optical character recognition (OCR) automatically recognizes text in an image. OCR is still a challenging problem in computer vision. A successful solution to OCR has important device applications, such as text-to-speech conversion and automatic document classification. In this work, we analyze character recognition performance using the current state-of-the-art deep-learning structures. One is the AlexNet structure, another is the LeNet structure, and the other one is the SPNet structure. For this, we have built our own dataset that contains digits and upper- and lower-case characters. We experiment in the presence of salt-and-pepper noise or Gaussian noise, and report the performance comparison in terms of recognition error. Experimental results indicate by five-fold cross-validation that the SPNet structure (our approach) outperforms AlexNet and LeNet in recognition error.
In this paper, we proposed measurement error reduction technique for the semiconductor device DC characteristic measurement system. Implemented system is composed of 4 SMUs, 2 VSUs, and 2 VMUs. Various efforts in hardware and software have been made to reduce the measurement errors due to the leakage current in measurement circuits. Internal and external sources of errors in measurement system especially in pA range measurement have been identified and removed. Experimental results show that the implemented system can be measure the DC characteristic of semiconductor devices in pA level.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.7
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pp.43-52
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2004
This paper proposes an efficient functional verification environment of microprocessor. This verification environment consists of test vector generator part, simulator part, and comparator part. To enhance efficiency of verification, it use a bias random test vector generator. In a part of simulation, retargetable instruction level simulator is used for reference model. This verification environment is excellent to find error which is not detected by general test vector and will become a good guide to find new error type
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.195-198
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2000
It can be acquired the high effective productivity through of high speed, precision of machine tools, and then, machine tools will be got a competitive power. Industrially advanced countries already developed that the high speed feed is 60m/min using the high speed ball screw. Also, a lot of problems have happened the feed drive system. It is necessary to study about the characteristics of thermal deformation played a more critical role than static stiffness and dynamic rigidity in controlling the level of machining accuracy. In spite of the improving the thermal deformation characteristics of machine tools at the design stage, there are always some residual errors that have to be compensated for during machining. In this study, thermal deformation error automated compensation device with multiple linear regression is proposed that thermal deformation error can be eliminated at the machining stage. The developed device has been practically applied to the feed drive unit.
Application systems of natural language processing such as machine translation system must deal with actual texts including the full range of linguistic phenomena. But it seems to be impossible that the existing grammar covers completely such actual texts because they include disruptive factors such as long sentences, unexpected sentence patterns and erroneous input to obstruct well-formed analysis of a sentence. In order to solve analysis failure due to the disruptive factors or incorrect selection of correct parse tree among forest parse trees, this paper proposes two-level computational grammar which consists of a constraint-based grammar and an error-tolerant grammar. The constraint-based computational grammar is the grammar that gives us the well-formed analysis of English texts. The error-tolerant computational grammar is the grammar that reconstructs a comprehensible whole sentence structure with partially successful parse trees within failed parsing results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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