Three-dimensional data has been used for different applications such as robotics, building reconstruction, and so on. 3D data can be generated from an optical camera or a laser scanner. Especially, a wearable multi-sensor system including the above-mentioned sensors is an optimized structure that can overcome the drawbacks of each sensor. After finding the geometric relationships between sensors, georeferencing of the datasets acquired from the moving system, should be carried out. Especially, in an indoor environment, error propagation always causes problem in the georeferencing process. To improve the accuracy of this process, other sources of data were used to combine with LiDAR (Light Detection and Ranging) data, and various registration methods were also tested to find the most suitable way. More specifically, this paper proposed a new process of NDT (Normal Distribution Transform) to register the LiDAR point cloud, with additional information from other sensors. For real experiment, a wearable mapping system was used to acquire datasets in an indoor environment. The results showed that applying the new process of NDT and combining LiDAR data with IMU (Inertial Measurement Unit) information achieved the best result with the RMSE 0.063 m.
When interactions are not present in a three-way layout, the lim-iting null distribution of the F statistic for testing main effects when applied to the rank-score transformed data is the same as the limiting null distribution of the usual F statistic when applied to the normal data. The simulation results exhibit that the rank transform test is robust with respect to significance level and powerful for testing main effects in a three-way factorial experiment.
The process control methods based on the statistical analysis apply the analysis method or mathematical model under the assumption that the process characteristic is normally distributed. However, the distribution of data collected by the automatic measurement system in real time is often not followed by normal distribution. As the statistical analysis tools, the process capability index (PCI) has been used a lot as a measure of process capability analysis in the production site. However, PCI has been usually used without checking the normality test for the process data. Even though the normality assumption is violated, if the analysis method under the assumption of the normal distribution is performed, this will be an incorrect result and take a wrong action. When the normality assumption is violated, we can transform the non-normal data into the normal data by using an appropriate normal transformation method. There are various methods of the normal transformation. In this paper, we consider the Box-Cox transformation among them. Hence, the purpose of the study is to expand the analysis method for the multivariate process capability index using Box-Cox transformation. This study proposes the multivariate process capability index to be able to use according to both methodologies whether data is normally distributed or not. Through the computational examples, we compare and discuss the multivariate process capability index between before and after Box-Cox transformation when the process data is not normally distributed.
The research presented in this paper focuses on a method for the detection of High Impedance Fault(HIF). The method will use the Lifting and neural network system. HIF on the multi-grounded three-phase four-wires primary distribution power system cannot be detected effectively by existing over current sensing devices. These paper describes the application of lifting scheme to the various HIF data. These data were measured in actual 22.9kV distribution system. Wavelet transform analysis gives the frequency and time-scale information. The neural network system as a fault detector was trained to discriminate HIF from the normal status by a gradient descent method. The proposed method performed very well by proving the right state when it was applied staged fault data and normal load mimics HIF, such as arc-welder.
International Journal of Reliability and Applications
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제15권1호
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pp.1-9
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2014
Let X and $X_t$ denote the lifetime and the residual life at age t, respectively. X is said to be a NBUL (new better than used in Laplace transform order) random variable if $X_t$ is smaller than X in Laplace order, i.e., $X_t{\leq}_{LT}X$. We propose a new test statistics for testing exponentiality versus NBUL class of life distribution. The tests by Hollender and Proschan (1975) and the generalized Hollender and Proschan test by Ains and Mitra (2011) are considered as special cases of the our of test statistics. Our proposed test statistics is simple, consistent and asymptotically normal. Efficiency and powers of the test statistics for some commonly used distributions in reliability are discussed. Finally, real examples are presented to illustrate the theoretical results.
This research deals with the study of two-dimensional deformation in transversely isotropic thermoelastic diffusion medium. This investigation integrates the effect of diffusion and thermal effects in transversely isotropic thermoelastic solids under inclined load. Inclined load is taken as linear combination of normal load and tangential load. Laplace and Fourier transformation techniques are employed to transform the physical domain and then transformed solutions are inverted with the aid of numerical inversion techniques. Concentrated and distributed load are considered to exemplify its utility. Graphical representation of variation in displacement, stresses, temperature and concentration distribution with distance is depicted by taking inclination at different angles. Some particular cases are studied.
The identification of damping ratios in buildings is a well-known problem and appears to be of important and crucial interest in the safety and serviceability design. When compared to an estimation of the stiffness, i.e. natural frequency, and mass, the damping ratio is the most difficult quantity to determine. Many previous studies have examined the characteristics of damping ratios from ambient vibration, but the measurement time is roughly within 2 hours. In this paper, characteristics of damping ratios and natural frequencies of 4 story RC building were investigated using long-term ambient vibration. Free vibrations were obtained using random decrement technique, and damping ratios were evaluated by the envelop function, continuous wavelet transform, and logarithmic decrement. It was found that although the natural frequencies show little variations with time, the damping ratios show some variations with time and the largest variations found in the damping ratios obtained from the continuous wavelet transform. The damping ratios from the envelop function showed the smallest mean and standard deviation. And the probability distribution of damping ratios seems to follow the logarithmic normal distribution.
In this work, Zinc ferrite nanoparticles have been prepared by various methods, conventional (ZC), mechanochemical processing (ZM) and Sol-Gel (ZS) method, to compare their structural and magnetic properties. The cation distribution obtained from XRD shows the degrees of inversions are 4%, 14.8%, and 16.4% from the normal $ZnFe_2O_4$ structure. Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) confirms changes in cation distribution of $ZnFe_2O_4$ fabricated by sol-gel and mechanochemical processing. The $^{57}Fe$ M$\ddot{o}$ssbauer spectra of the samples were recorded at room temperature. The spectra exhibit a line broadening. The magnetic properties of the samples were studied by vibration sample magnetometer (VSM) at room temperature and the results show that the sample ZM has ferrimagnetic behaviour.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.639-650
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2008
Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.
토양, 암석, 지하수로부터 실내에 유입되는 라돈은 인간에게 큰 위해를 끼치는 방사능 가스이다. 라돈 가스의 위해성을 확인하기 위해 실내 라돈 농도를 측정해 오고 있는데, 추가적인 분석 수행을 위해서는 신뢰성 높은 분포도 작성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 비대칭 분포를 나타내는 라돈 농도의 공간 분포도 작성을 위해 단변량 크리깅 기법들의 비교를 목적으로 정규 크리깅, 비선형 자료 변환 기반의 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅과 지시자 크리깅의 예측 능력을 비교하였다. 예측 능력을 비교 분석하기 위해 잭나이프 방법을 이용하여 검증을 수행하였으며, 자료 구간별 오차와 샘플링 밀도의 차이에 따른 오차도 추가적으로 분석하였다. 남한 지역을 대상으로 한 사례 연구 결과에서 전반적으로 정규 크리깅에 비해 비선형 자료 변환 기반 크리깅 기법들이 좋은 예측 능력을 보였으며, 비선형 자료 변환 기반 크리깅은 로그 정규 크리깅, 다중 가우시안 크리깅 순으로 좋게 나타났다. 그러나 공간 패턴과 높은 값의 재생산을 고려할 때, 높은 값의 예측 능력은 정규 크리깅이 가장 우수하였다. 본 연구의 결과는 비대칭 분포 자료의 공간 예측을 위한 크리깅 기법의 선정에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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