Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.26
no.10
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pp.2067-2072
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2002
The closed-loop state and input observer is a pole-placement type observer and estimates unknown state and input variables simultaneously. Pole-placement type observers may have poor performances with respect to modeling error and sensing bias error. The effects of these ill-conditioning factors must be minimized for the robust performance in designing observers. In this paper, the steady-state performance of the closed-loop state and input observer is investigated quantitatively and is represented as the estimation error bounds. The performance indices are selected from these error bounds and are related to the robustness with respect to modeling errors and sensing bias. By considering both transient and steady-state performance, the main performance index is determined as the condition number of the eigenvector matrix based on $L_2$-norm.
In this paper, fabricated is a motion capture and attitude detection system for Head Mounted Display HMD composed of three low-price and low-grade micro gyroscopes and a micro-controller, To calculate attitude of a body, modified INS algorithm is used. Because the micro gyroscope has much bias drift error, scale factor error, and run-to-run bias error, the motion of a body can not be measured exactly if the general INS algorithm and micro gyroscopes are used. To reduce the errors, three accelerometers can be used. In this case, however, the size and power consumption become too large to use in HMD system. The modified INS algorithm use the grid map and the characteristics of the human motions.
Although it has been confirmed that excessive body fat increases health risks and all-cause mortality, several epidemiological studies have reported that overweight or obesity in patients with chronic diseases and in older adults is advantageous with respect to mortality. Several mechanisms have been proposed to explain the biological basis of this obesity paradox. The marked heterogeneity of findings observed across studies and the possibility of systematic errors in these studies have cast doubt on the actual existence of the obesity paradox. However, the obesity paradox questioned the validity of body mass index as the best indicator for obesity in terms of predicting its comorbidities and urges clinicians to focus more on changes in body composition and related metabolic derangements, rather than body weight per se.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.4_1
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pp.363-371
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2014
Most space-borne optical scanning systems adopt linear arrayconfigurations. The well-knownthree different types of space-borne sensors arealong-track line scanner, across-track linescanner, and three line scanner. To acquire accurate location information of an object on the ground withthose sensors, the exterior and interior orientation parameters are critical factors for both of space-borne and airborne missions. Since the imaging geometry of sensors mightchange time to time due to thermal influence, vibration, and wind, it is very important to analyze the Interior Orientation Parameters (IOP) effects on the ground. The experiments based on synthetic datasets arecarried out while the focal length biases are changing. Also, both high and low altitudes of the imagingsensor were applied. In case with the along-track line scanner, the focal length bias caused errors along the scanline direction. In the other case with the across-track one, the focal length bias caused errors alongthe scan line and vertical directions. Lastly, vertical errors were observed in the case ofthree-line scanner. Those results from this study will be able to provide the guideline for developing new linearsensors, so as for improving the accuracy of laboratory or in-flight sensor calibrations.
Objectives : The purpose of this study was to assess the statistical methods errors used in the journal of Oriental Rehabilitation Medicine(JORM) and to identify the types of errors in statistical analysis. Methods : We reviewed quantitative articles that were published in the JORM from January 2005 through October 2009. Those were not used by statistical analysis such as literature studies, case study, review articles were not included in this analysis. A total of 296 articles was reviewed. We evaluated the adequacy and the validity of the statistical techniques with our checklist established be modified Lee's checklist, and three statistical evaluators assessed together to minimize bias. Results : Of the 222 articles, 213 were used in inferential and descriptive statistics. Of those 80% of articles adopting descriptive and inferential statistics were detected having statistical errors. One articles used 1.7 statistical method unit generally. Most frequently employed statistics were student t-test, one way ANOVA. pearson correlation analysis, Mann-whitney U test, paired t-test, and chi-square test in their order. However, most frequent statistics having errors were similar in order. The most common statistic errors were as follow: 1. absence of normality test, 2. misuse between paired test and unpaired test, 3. wrong choice of repeated measures analysis without consideration of time variables, 4, increase of Type I error by using inappropriate multiple test, 5. inappropriate application of discrete or categorical data instead of continuous data in correlation analysis, 6. poor consideration of basic consumption in chi-square test, 7. confusion between frequency comparison and average comparison, 8. mentioning the statistical technique without using it. Conclusions : We found various mistake or misuses in the applications of statistical methodologies in the articles published in the JORM. Careful consideration of statistical use and review from the specialist of statistics are warranted for improving the quality of JORM.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.200-209
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2019
When forecasting future values, a model estimated after minimizing training errors can yield test errors higher than the training errors. This result is the over-fitting problem caused by an increase in model complexity when the model is focused only on a given dataset. Some regularization and resampling methods have been introduced to reduce test errors by alleviating this problem but have been designed for use with only a given dataset. In this paper, we propose a new optimization approach to reduce test errors by transforming a test error minimization problem into a training error minimization problem. To carry out this transformation, we needed additional data for the given dataset, termed pseudo data. To make proper use of pseudo data, we used three types of missing data imputation techniques. As an optimization tool, we chose the least squares method and combined it with an extra pseudo data instance. Furthermore, we present the numerical results supporting our proposed approach, which resulted in less test errors than the ordinary least squares method.
Accurate mathematical models of spacecraft components are an essential of spacecraft attitude control system design, analysis and simulation. Gyro is one of the most important spacecraft components used for attitude propagation and control. Gyro errors may seriously degrade the accuracy of the calculated spacecraft angular rate and of attitude estimates due to inherent drift and bias errors. In order to validate this model, nominal case simulation has been performed and compared for the low range mode and high range mode, respectively. In this paper, a mathematical model of gyro containing the relationships for predicting spacecraft angular rate and disturbances is proposed.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.5
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pp.767-775
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2008
Methods used for exploring marine resources and spaces include positioning a probe under water and then recalling it after a specified time. Hydro-acoustic Releasers are commonly used for positioning and retrieving of such exploration equipment. The most important factor in this kind of system is the reliability for recalling the instruments. The frequently used ultrasonic signal detection method can detect ultrasonic signals using a fixed comparator, but because of increased rates of errors due to outside interferences, information is repetitively acquired. This study presents an effective ultrasonic signal detection algorithm using the characteristics of a resonance and adaptive comparator Combined with the FSK+ASK modulator. As a result, approximately 8.8% of ultrasonic wave communication errors caused by background noise and transmission losses were reduced for effectively detecting ultrasonic waves. Furthermore, the resonance circuit's quality factor was enhanced (Q = 120 to 160). As such, the bias voltage of the transistor (Vb= 3.3 to 6.8V) was increased thereby enhancing the frequency's selectivity.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2003.04a
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pp.39-44
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2003
It was shown that the robustness of deterministic observers with respect to modeling errors, measurement bias and round-off errors can be represented by a single performance index the condition number of the observer eigenvector matrix. In this paper, a robust observer for multi-output systems is designed using the left eigenstructure assignment, where the observer gain can not be determined uniquely with respect to the desired observer poles. Utilizing the eigenstructuer assignment for the robustness of the observer, the desired eigenvector matrix is selected to achieve the observer eigenvector matrix with the small condition number. The performance of the designed robust observer is evaluated in a spindle-drive simulation example where the load speed to be estimated based on the measured signals.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.3
no.1
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pp.15-31
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2005
Nowadays, the road safety is an important research field. One of the principal research topics in this field is the vehicle localization in the road network. This article presents an approach of multi sensor fusion able to locate a vehicle with a decimeter precision. The different informations used in this method come from the following sensors: a low cost GPS, a numeric camera, an odometer and a steer angle sensor. Taking into account a complete model of errors on GPS data (bias on position and nonwhite errors) as well as the data provided by an original approach coupling a vision algorithm with a precise numerical map allow us to get this precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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