Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제11권4호
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pp.33-40
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1987
Arc power is consumed energy per unit time between welding electrodes. The relations between consumed energy and electrode distance, current, voltage are nonlinear characteristics. Therefore commercial A.C. wattmeter cannot be used for measurement of the arc power. Most of arc energy measuring systems are developed for relay contact arc measurement. Relaly arc requires integrated instantaneous power because relay arc finishes in a short instant. But most of welding powers are continually consumed powers, therefore instantaneous power must be continually indicated in the form of averagy value. The author propose a new measurement method of power in which the current and voltage of welding electrode is multiplied and the resultant signal is passed to low pass filter in order to remove higher order frequency components. After integrating, the signal is devided by the integral interval and the results are stored in a computer memory.
This paper presents a deep learning-based weight sensor, using optical speckle patterns of multimode fiber, designed for real-time intrusion detection. The weight sensor has been trained to identify 11 distinct speckle patterns, ranging in weight from 0.0 kg to 2.0 kg, with an interval of 200 g between each pattern. The estimation for untrained weights is based on the generalization capability of deep learning. This results in an average weight error of 243.8 g. Although this margin of error precludes accurate weight measurement, the system's ability to detect abrupt weight changes makes it a suitable choice for intrusion detection applications. The weight sensor is integrated with the Google Teachable Machine, and real-time intrusion notifications are facilitated by the ThingSpeakTM cloud platform, an open-source Internet of Things (IoT) application developed by MathWorks.
본 연구에서는 ISO GUM(불확도 표현 지침서)의 불확도 평가 방법을 보완하기 위해, 몬테카를로 방법(Monte Carlo Method, MCM)을 적용한 불확도 해석 프로그램을 개발하고, MCM과 GUM의 평가 결과를 비교하였다. 그 결과 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 측정량의 확률 분포가 정규 분포가 아닌 때에도 MCM 방법은 정확한 포함 구간을 제공한다. 둘째, 정규 분포가 아닌 다른 분포들 몇몇 개가 합성되는 경우 그 확률 분포가 정규로 보이더라도 실제로는 정규가 아닌 경우가 있으며, 이의 판단은 합성 분산의 확률 분포로 할 수 있다. 셋째, 자유도가 낮은 A형 불확도가 불확도 평가에 포함된 경우 GUM은 포함 구간을 저평가하는 것을 알 수 있었고, 이러한 저평가 문제는 A형 표준 불확도에 t-분포의 표준 편차를 곱해주면 사라지는 것을 알 수 있었다. 이 경우 합성 분산의 유효 자유도는 확장 불확도 계산에 불필요하고, 신뢰의 수준 95 %의 포함 인자는 1.96이 적정한 것을 알 수 있었다.
암석 절리면의 거칠기를 측정하는 수많은 방법이 제시되었지만 측정간격과 측정방법 때문에 항상 원래의 거칠기를 완벽하게 나타낼 수 없다는 한계가 있었다. 이와 같은 이유로, 현재 사용되고 있는 측정방법에서는 사각지대가 발생하며 거칠기를 왜곡시킨다. 이 연구에서는 현재 널리 사용되고 있는 방식의 대안으로써 카메라 방식의 3D 스캐너를 이용한 새로운 거칠기 측정법을 제시하려고 하였다. 먼저 인공 거칠기의 과소평가 문제를 레이저 프로파일러와 같은 기존의 방법에 의해 해석하였다. 또한, 8개의 시편을 2종의 암석 절리면에서 복제하고 3D 스캐너로 측정하였고, 얻어진 8개의 3D 표면 자료와 320개의 2D 프로파일 자료에 대한 거칠기 계수 값을 기존의 측정방법과 새로운 측정방법을 사용하여 분석 하였다. 해석결과 측정간격이 거칠기 왜곡현상의 원인이 될 수 있다는 것을 확인시켜 주었으며 만곡의 기울기는 기존의 방법으로는 고려할 수 없음을 알 수 있었다. 카메라 방식의 3D 스캐너를 측정방법으로 사용하면 기존의 방법에서 보다 거칠기가 10% 정도 더 크게 평가된 값을 얻을 수 있으며, 실제 프로파일의 형태를 좀 더 명확히 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 방법이 빠르고 정밀하면서도 정확한 거칠기 측정방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
Blood pressure (BP) is an important vital signal for determining the health of an individual subject. Although estimation of mean arterial blood pressure is possible using oscillometric blood pressure techniques, there are no established techniques in the literature for obtaining confidence interval (CI) for systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP) estimates obtained from such BP measurements. This paper proposes a nonparametric bootstrap technique to obtain CI with a small number of the BP measurements. The proposed algorithm uses pseudo measurements employing nonparametric bootstrap technique to derive the pseudo maximum amplitudes (PMA) and the pseudo envelopes (PE). The SBP and DBP are then derived using the new relationships between PMA and PE and the CIs for such estimates. Application of the proposed method on an experimental dataset of 85 patients with five sets of measurements for each patient has yielded a smaller Cl than the conventional student t-method.
송신기와 수신기가 분리되어 있는 양상태 소나를 자함에 설치하여 운용하고 다수의 클러터가 존재하는 환경에서 표적추적을 수행하기 위해서는 양상태 소나에 알맞은 측정치 모델링이 적용된 자료결합 알고리듬이 요구된다. 자함이 기동하는 구간에서는 송신기와 수신기의 위치가 많이 흔들림에 따라 측정치에 오차가 많이 커지게 되어, 이 구간에서 얻은 측정치정보를 이용하면 추적성능저하가 생기게 된다. 본 논문에서는 공정잡음이 다른 다수모델기반의 자료결합 알고리듬인 IMM-IPDA(Interacting Multiple Model-Integrated Probabilistic Data Association)를 사용하였고, 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 추적성능향상을 확인하였다.
There is a growing need for a care system that can continuously monitor, manage and effectively relieve stress for modern people. In recent years, mobile healthcare devices capable of measuring heart rate have become popular, and many stress monitoring techniques using heart rate variability analysis have been actively proposed and commercialized. In addition, respiratory biofeedback methods are used to provide stress relieving services in environments using mobile healthcare devices. In this case, breathing information should be measured well to assess whether the user is doing well in biofeedback training. In this study, we extracted the heart beat interval signal from the PPG and used the oscillator based notch filter based on the IIR band pass filter to track the strongest frequency in the heart beat interval signal. The respiration signal was then estimated by filtering the heart beat interval signal with this frequency as the center frequency. Experimental results showed that the number of breathing could be measured accurately when the subject was guided to take a deep breath. Also, in the timeing measurement of inspiration and expiration, a time delay of about 1 second occurred. It is expected that this will provide a respiratory biofeedback service that can assess whether or not breathing exercise are performed well.
This paper introduces the method to develop two main types of the fuzzy OEE (Overall Equipment Effectiveness) models via triangular membership function for measuring uncertainty. The fuzzy OEE includes model type 1 and model type 2. The model type 1 is used when the theoretical machine speed only reflects the time loss whereas model type 2 is used when the actual machine speed reflects both time and speed loss. Model type 2 has shown to perform a lower availability rate and a higher performance rate compared to model type 1. In addition, the fuzzy UPH (Unit Per Hour) which is derived from using the fuzzy OEE is presented to satisfy demand uncertainty. The fuzzy UPH can easily measure the fuzzy tact time and cycle time by reciprocating itself. Finally, this study demonstrates the fuzzy OEE models using IVIFS (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Set) based on the characterization via membership function, non-membership function and hesitant function. For the purpose of analyzing the fuzzy system OEE, the OEE for each machine of plant structure is considered triangular interval-valued intuitionistic fuzzy number. Regardless of plant structure, the validity degree of fuzzy membership function of system OEE decreases when the number of machine with worst value of the validity degree increases. Corresponding examples are presented in this paper for practitioner to understand the applicability and practicability of the proposed fuzzy OEE methods.
본 논문에서는 탄소섬유 복합재료의 균열의 위치 및 성장을 감지하기 위하여 브리지 회로 개념이 적용된 전기 전위법을 제안하였다. 중앙 관통 균열을 가진 복합재료 박판 시험편에 두 쌍의 전극을 생성하였으며, 브리지 회로 개념을 적용하여 한 쌍의 전극에 외부 전압을 인가하고 다른 한 쌍의 전극으로부터 출력 전압 변화를 관찰하였다. 실험과 유한요소해석을 통하여 전극의 크기와 간격, 균열의 위치와 크기 및 성장 방향의 영향을 고찰하였다. 검출 가능한 균열의 크기는 전극의 크기 보다는 전극의 간격에 의한 영향이 더 컸으며, 전극의 크기와 간격이 작을수록 균열의 검출 능력이 우수하였다. 또한, 균열 크기가 증가할 수록, 입력 전극과 가까울수록 출력 전압의 변화가 큼을 관찰할 수 있었다.
The purpose of this study is to develop a badge-type passive sampler for the measurement of short-term nitrogen dioxide and to evaluate its performance. The principle of the method is a colorimetric reaction of nitrogen dioxide with sulfanilic acid, N-1-naphthylethylendiamine, and phosphoric acid. First, it has been shown that the filter paper should be rinsed with ultrapure water and ultrasound, and then dried in a vacuumed desiccator. The concentration and volume of absorption reagent (triethanolamine) were $20\%$ and 100 ${\mu}L$, respectively. The extraction time was determined as 60 min. Second, duplicate measurements (n= 116) were carried out for evaluating the precision of the passive sampler. The relative error and the correlation coefficient between duplicates are $3.4\pm 3.0\%$ and 0.994, respectively. In addition, the $95\%$ confidence interval of intraclass correlation coefficient and the estimated value are 0.992$\sim$0.996 and 0.994, respectively. Third, a paired t-test was carried out for evaluating the accuracy of the passive sampler (n=40). In the result of the test, the $95\%$ confidence interval of the difference was -1.710 ppb <$\gamma$< 0.788 ppb. Finally, the average concentration of blanks, measurement detection limit, limit of detection, and limit of quantification are $2.4\pm 0.4$ ppb, 104 ppb, 3.8 ppb, and 7.0 ppb, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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