In this study, transfer path identification and output estimation are simulated by multi-dimension spectral analysis method (MDSA). Multi -input/single-output system give expression the vehicle suspension which each inputs are correlated reciprocally. In case of correlating with inputs, the system needs separating the each input signal by MDSA. Main simulations are about finding effective input by coherent output spectrum and selecting optimal input's number by multiple coherence function. Also, by shielding transfer path of each input, transfer path characteristic is identified in terms of overall integrated contribution level.
Nowadays, online shopping has become popular among consumers. As such, gaining loyal online shopping customers has become a rising concern for online shopping vendors. In this study, we investigated the hierarchical relationships among Lewicki and Bunker's three different types of trust, namely, calculus-based trust, knowledge-based trust, and identification-based trust, in the context of online shopping and their impacts on customer satisfaction and loyalty. A total of 104 responses from online shopping users were analyzed to test the proposed model and its hypotheses using Partial Least Squares (PLS). The results showed that, in the online environment, hierarchical relationships between different types of trust exist and that, among them, knowledge-based trust has the strongest impact on customer satisfaction. This finding implied that practitioners should focus on developing appropriate online strategies for building trust-based relationships with online customers.
Most civil engineering structures, such as highway bridges, towers, power plants and offshore structures suffer structural damages over their service lives caused by adverse loading such as heavy transportation loads, machine vibrations, earthquakes, wind and wave forces. Especially, if excessive load would be acted on the structure, general or partial stiffness should be degraded suddenly and service lives should be shortened eventually For realistic damage assessment of these civil structures, System Identification method using only structure dynamic response data with unknown input excitation is required and thus becoming more challenging problem. In this paper, an improved Iterative Least Squares method is proposed, which seems to be very efficient and robust method, because only the dynamic response data such as acceleration, velocity and displacement is used without input data, and no information on the modal properties is required. The efficiency and robustness of the proposed method is proved by numerical problems and real single span beam model test.
As personal or compact devices with image acquisition functionality are becoming easily available for common users, the voluminous images that need to be managed by image related services or systems demand efficient and effective methods in the perspective of image identification. The objective of image identification is to associate an image with a unique identifier. Moreover, whenever an image identifier needs to be regenerated, the newly generated identifier should be consistent. In this paper, we propose three image identifier generation methods utilizing image features: linear component, luminance area, and combination of both features. The linear component based method exploits the information of distribution of partial lines over an image, while the luminance area based method utilizes the partition of an image into a number of small areas according to the same luminance degree. The third method is proposed in order to take advantage of both former methods. In this paper, we also demonstrate the experimental evaluations for uniqueness and similarity analysis that have shown favorable results.
This paper presents a method for detecting faults in data obtained from the Automatic Identification System (AIS) of surface vessels. The data include latitude, longitude, Speed Over Ground (SOG), and Course Over Ground (COG). We derive two methods that utilize two models: a constant state model and a derivative augmented model. The constant state model incorporates noise variables to account for state changes, while the derivative augmented model employs explicit variables such as first or second derivatives, to model dynamic changes in state. Generally, the derivative augmented model detects faults more promptly than the constant state model, although it is vulnerable to potentially overlooking faults. The effectiveness of this method is validated using AIS data collected at a harbor. The results demonstrate that the proposed approach can automatically detect faults in AIS data, thus offering partial assistance for enhancing navigation safety.
Park, Jong-Hyuck;Kim, Sung-Gaun;Rauf, Abdul;Ryu, Je-Ha
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2737-2742
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2003
Kinematic calibration enhances absolute accuracy by compensating for the fabrication tolerances and installation errors. Effectiveness of calibration procedures depends greatly on the measurements performed. While the Cartesian postures are measured completely, all of the geometric parameters can be identified to their true values. With partial pose measurements, however, few geometric parameters may not be identifiable and effectiveness of the calibration results may vary significantly within the workspace. QR decomposition of the identification Jacobian matrix can reveal the non-identifiable parameters. Selecting postures for measurement is also an important issue for efficient calibration procedure. Typically, the condition number of the identification Jacobian is minimized to find optimum postures. This paper investigates identifiable parameters and optimum postures for four different calibration procedures - measuring postures completely with inverse kinematic residuals, measuring postures completely with forward kinematics residuals, measuring only the three position components, and restraining the mobility of the end-effector using a constraint link. The study is performed for a six degree-of-freedom fully parallel HexaSlide type paralle manipulator, HSM. Results verify that all parameters are identifiable with complete posture measurements. For the case of position measurements, one and for the case of constraint link, three parameters were found non-identifiable. Optimal postures showed the same trend of orienting themselves on the boundaries of the search space.
클라우드 컴퓨팅의 대중화로 개인 및 기업의 로컬 저장소에서 관리되던 데이터가 클라우드 스토리지 등 제 3의 공간에 아웃소싱 되면서 유지, 관리 비용의 절감 효과를 얻을 수 있게 됨과 동시에, 다수의 원격저장 서비스 제공자는 공간 자원의 효율화를 위하여 아웃소싱된 데이터의 중복제거 기법을 도입하고 있다. 동일 데이터의 중복성 판단에 해시 트리가 사용되는 경우에는 검증 데이터의 크기 및 트리의 일부 정보에 대한 부채널이 존재하게 되는데, 이로부터 특정 데이터에 대한 정보 수집 및 검증의 우회 가능성이 증가하게 된다. 이러한 부채널로 인한 검증의 유효성 문제를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 멀티 셋 해시함수를 이용한 동일성 검증 기법을 제시한다.
Yeast, like many other microbes, encounters large variations in ambient pH in their natural environments. Microorganisms capable of growing over a wide pH range require a versatile, efficient pH homeostatic mechanism protecting intracellular processes against extremes of pH. In several organisms, fusions to the bacterial lacZ gene have been extremely useful for the identification of genes expressed at different time during the life cycle or under different growth conditions. In this study, using the lacZ gene screening system, we surveyed a large number of yeast strains with lacZ insertion to identify genes regulated by pH. A yeast genomic library was constructed and inserted with lacZ by a shuttle mutagenesis procedure. The yeast transformants were individually picked up with a toothpick, replica-plated, and grown in alkaline pH medium. Among the 35,000 colonies screened, 10 candidate strains were identified initially by the $\beta$-gal assay. We finally confirmed two yeast strains carrying the genes whose expression are strictly dependent on pH of growth medium. One of the fusions showing a 10-fold induction in expression level in response to alkali pH was selected and further characterized. The pH-regulated gene was cloned by inverse PCR and a partial sequence of the gene was determined. Identification and characterization of the gene is currently under investigation.
The classical Kalman filter (KF) provides a practical and efficient state estimation approach for structural identification and vibration control. However, the classical KF approach is applicable only when external inputs are assumed known. Over the years, some approaches based on Kalman filter with unknown inputs (KF-UI) have been presented. However, these approaches based solely on acceleration measurements are inherently unstable which leads poor tracking and so-called drifts in the estimated unknown inputs and structural displacement in the presence of measurement noises. Either on-line regularization schemes or post signal processing is required to treat the drifts in the identification results, which prohibits the real-time identification of joint structural state and unknown inputs. In this paper, it is aimed to extend the classical KF approach to circumvent the above limitation for real time joint estimation of structural states and the unknown inputs. Based on the scheme of the classical KF, analytical recursive solutions of an improved Kalman filter with unknown excitations (KF-UI) are derived and presented. Moreover, data fusion of partially measured displacement and acceleration responses is used to prevent in real time the so-called drifts in the estimated structural state vector and unknown external inputs. The effectiveness and performance of the proposed approach are demonstrated by some numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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