Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1154-1154
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2001
Near infra-red (NIR) spectroscopy has been used for the non-invasive assessment of intact fruit for eating quality attributes such as total soluble solids (TSS) content. However, little information is available in the literature with respect to the robustness of such calibration models validated against independent populations (however, see Peiris et al. 1998 and Guthrie et al. 1998). Many studies report ‘prediction’ statistics in which the calibration and prediction sets are subsets of the same population (e. g. a three year calibration validated against a set from the same population, Peiris et al. 1998; calibration and validation subsets of the same initial population, Guthrie and Walsh 1997 and McGlone and Kawano 1998). In this study, a calibration was developed across 84 melon fruit (R$^2$= 0.86$^{\circ}$Brix, SECV = 0.38$^{\circ}$Brix), which predicted well on fruit excluded from the calibration set but taken from the same population (n = 24, SEP = 0.38$^{\circ}$Brix with 0.1$^{\circ}$Brix bias), relative to an independent group (same variety and farm but different harvest date) (n = 24, SEP= 0.66$^{\circ}$ Brix with 0.1$^{\circ}$Brix bias). Prediction on a different variety, different growing district and time was worse (n = 24, SEP = 1.2$^{\circ}$Brix with 0.9$^{\circ}$Brix bias). Using an ‘in-line’ unit based on a silicon diode array spectrometer, as described in Walsh et al. (2000), we collected spectra from fruit populations covering different varieties, growing districts and time. The calibration procedure was optimized in terms of spectral window, derivative function and scatter correction. Performance of a calibration across new populations of fruit (different varieties, growing districts and harvest date) is reported. Various calibration sample selection techniques (primarily based on Mahalanobis distances), were trialled to structure the calibration population to improve robustness of prediction on independent sets. Optimization of calibration population structure (using the ISI protocols of neighbourhood and global distances) resulted in the elimination of over 50% of the initial data set. The use of the ISI Local Calibration routine was also investigated.
The LH-OAT (Latin Hypercube One factor At a Time) method for sensitivity analysis and SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) optimization method were applied for the automatic calibration of SWAT model in Bocheong-cheon watershed. The LH-OAT method which combines the advantages of global and local sensitivity analysis effectively identified the sensitivity ranking for the parameters of SWAT model over feasible parameter space. Use of this information allows us to select the calibrated parameters for the automatic calibration process. The performance of the automatic calibration of SWAT model using SCE-UA method depends on the length of calibration period, the number of calibrated parameters, and the selection of statistical error criteria. The performance of SWAT model in terms of RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), and NMSE (Normalized Mean Square Error) becomes better as the calibration period and the number of parameters defined in the automatic calibration process increase. However, NAE (Normalized Average Error) and SDR (Standard Deviation Ratio) were not improved although the calibration period and the number of calibrated parameters are increased. The result suggests that there are complex interactions among the calibration data, the calibrated parameters, and the model error criteria and a need for further study to understand these complex interactions at various representative watersheds.
A spectrophotometric method for the simultaneous determination of anionic and nonionic surfactant based on the application of multivariate calibration method such as principal component regression(PCR) and partial least squares(PLS) has been studied. The calibration models in PCR and PLS were obtained from the spectral data in the range of 400~700 nm for each standard of a calibration set of 26 standards, each containing different amounts of two surfactants. The relative standard error of prediction(RSEP$_{\alpha}$) was obtained to assess the model goodness in quantifying each analyte in a 5 validation samples which containing different amounts of two surfactants.
Semiquantitative analysis by ICP-MS has proven to be a powerful tool for fast screening, in addition, it does not require the element of interest to be present in the calibration standard, making it especially useful for the analysis of unknown samples. In this study, seven cigarette samples were analyzed by the rapid semi-quantitative analysis method based on the ICP-MS. For each cigarette sample, cut tobacco, cigarette paper, filter (before and after smoking), and smoke condensate were analyzed. The accuracy of the analysis technique was evaluated by comparing results obtained from Calibration Check Standard(CCS) and calibration method. Relative Percentage Error(RPE) value of all elements measured for three CCS showed a stable result of less than ${\pm}20%$. Compared to full quantitative analysis by calibration method, the results for cigarette samples showed average error within ${\pm}15%$.
Distortion of Secondary Ion Mass Spectrometry(SIMS) depth profile, which is usually observed when the analysis is made using oxygen flooding on the surface of Si with oxide on it, has been corrected. The origin of distortion has been attributed to depth calibration error due to sputter rate difference and concentration calibration error due to relative sensitivity factor(RSF) difference between $SiO_2$ and Si layers, In order to correct depth calibration error, artifact in analysis of sodium ion on oxide was used to define the interface in SIMS depth profile and oxide thickness was measured with SEM and XPS. The differences of sputter rate and RSF between two layers have been attributed to volume swelling of Si substrate occurred by oxygen flooding induced oxidation. The corrected SIMS depth profiles showed almost the same results with those obtained without oxygen flooding.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.3
s.96
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pp.164-173
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1999
Robot calibration needs accurate measurements of robot end-effector position at a number of different robot configurations. One of the efficient ways of the measurement is "Touching on Jig" method suggested in [7], which utilizes a touch sensor and a fixture consisting of various sizes of blocks. By moving the end-effector to touch the surface of a block whose position relative to the other is known, the end-effector position relative to the fixture coordinate system can be obtained at the instant of touching. However, the global size of fixture is too small to cover the various configurations of the robot. Because of the manufacturing difficulties, the fixture cannot be manufactured large enough for well distributed position measurement. It results in the improvement of robot accuracy only in the limited space near to the fixture rather than over the whole space of the robot working volume. The paper proposes a method to resolve the above problem by measuring the end-effector positions with respect to several different coordinate system using the same measurement devices. It is found that the proposed method leads the improvements of robot position accuracy over the large space of working volume. The experimental studies are performed to show the validity of the method and their results are discussed.
It is possible for the nation's largest flowmeter calibration system in K-water to calibrate flow rate up to $2,700m^3/h$ and diameter 800mm. However, the calibration and measurement capability of K-water's system is not satisfied in comparison with other developed countries. In this study, we find the dominant factors related to the uncertainty of weight and time measurement for gravimetric flowmeter calibration system. As a results of improving the system, the combined standard uncertainty has been improved $1.099{\times}10^{-3}$ to $2.332{\times}10^{-4}$. So calibration and measurement capability got 0.08 percent of the relative expanded uncertainty for maximum flow rate using the coverage factor(k=2).
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.3
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pp.205-216
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2014
Multi-camera systems have been widely used as cost-effective tools for the collection of geospatial data for various applications. In order to fully achieve the potential accuracy of these systems for object space reconstruction, careful system calibration should be carried out prior to data collection. Since the structural integrity of the involved cameras' components and system mounting parameters cannot be guaranteed over time, multi-camera system should be frequently calibrated to confirm the stability of the estimated parameters. Therefore, automated techniques are needed to facilitate and speed up the system calibration procedure. The automation of the multi-camera system calibration approach, which was proposed in the first part of this paper, is contingent on the automated detection, localization, and identification of the object space signalized targets in the images. In this paper, the automation of the proposed camera calibration procedure through automatic target extraction and labelling approaches will be presented. The introduced automated system calibration procedure is then implemented for a newly-developed multi-camera system while considering the optimum configuration for the data collection. Experimental results from the implemented system calibration procedure are finally presented to verify the feasibility the proposed automated procedure. Qualitative and quantitative evaluation of the estimated system calibration parameters from two-calibration sessions is also presented to confirm the stability of the cameras' interior orientation and system mounting parameters.
In this paper, two new inverse regression methods are introduced. One is a distance based method, and the other is a likelihood based method. While a model is fitted by minimizing the sum of squared prediction errors of y's and x's in the classical and inverse methods, respectively. In the new distance based method, we simultaneously minimize the sum of both squared prediction errors. In the likelihood based method, we propose an inverse regression with Arnold-Beaver Skew Normal(ABSN) error distribution. Using the cross validation method with an asymmetric real data set, two new and two existing methods are studied based on the relative prediction bias(RBP) criteria.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.656-659
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2004
As the demand for traceable calibrations of torque measuring devices has considerably increased both in the production sector and in research institutes, suitable standard machines had to be developed at the Korea Research Institute of Standards and Science. Owing to its special design, the small uncertainty of measurement required for the realization of the static torque can be reached (relative uncertainty of measurement < 5$\times$10$^{-5}$ in the measurement range between 500 and 2000 Nm, and < 1$\times$10$^{-4}$ in the measurement range from 10 to 500 Nm). The relative discrepancy between our torque calibration results of 2 kNm and PTB s (Physikalisch Technische Bundesanstalt, Germany) results was less than 2$\times$10$^{-5}$ , which confirming our uncertainty estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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