Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.10
no.1
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pp.27-32
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2011
These days more electric devices are implemented in car, and more accurate estimation of SoC is required. OCV with current integration and Internal Resistance is essential method of Battery SoC Estimation. In this paper we propose OCV with current integration method and compare with Internal Resistance method. In OCV with current integration method estimation error was less than average 2%, but requires more than 5 minutes to stabilize OCV. If Stop and Running conditions are change frequently, estimation error will increase. In Internal resistance Modeling method, in high SoC state, estimation error was more than 15%, and in low SoC state, estimation error was less than 8%.
This paper derives three estimation methods for the between group variance component for serially correlated random model. To compare their estimation capability, three designs having different degree of unbalancedness are considered. The so-called empirical quantile dispersion graphs(EQDGs) used to compare estimation methods as well as designs. The proposed conditional ANOVA estimation is robust for design unbalancedness, however, ML estimation is preferred to the conditional AOVA and REML estimation regardless of design unbalancedness and correlation coefficient.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.24
no.6
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pp.655-663
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2021
In this paper, DFT-Based channel estimation with channel response mirroring is proposed and analyzed. In General, pilot symbols for channel estimation in MIMO(Multi-Input Multi-Output) OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) Systems have a diamond shape in the time-frequency plane. An interpolation technique to estimate the channel response of sub-carriers between reference symbols is needed. Various interpolation techniques such as linear interpolation, low-pass filtering interpolation, cubic interpolation and DFT interpolation are employed to estimate the non-pilot sub-carriers. In this paper, we investigate the conventional DFT-based channel estimation for noise reduction and channel response interpolation. The conventional method has performance degradation by distortion called "edge effect" or "border effect". In order to mitigate the distortion, we propose an improved DFT-based channel estimation with channel response mirroring. This technique can efficiently mitigate the distortion caused by the DFT of channel response discontinuity. Simulation results show that the proposed method has better performance than the conventional DFT-based channel estimation in terms of MSE.
Conventional battery state-of-charge (SoC) estimation methods either involve sophisticated models or consume considerable computational resource. This study constructs an enhanced coulomb counting method (Ah method) for the SoC estimation of lithium-ion batteries (LiBs) by expanding the Peukert equation for the discharging process and incorporating the Coulombic efficiency for the charging process. Both the rate- and temperature-dependence of battery capacity are encompassed. An SoC mapping approach is also devised for initial SoC determination and Ah method correction. The charge counting performance at different sampling frequencies is analyzed experimentally and theoretically. To achieve a favorable compromise between sampling frequency and accumulation accuracy, a frequency-adjustable current sampling solution is developed. Experiments under the augmented urban dynamometer driving schedule cycles at different temperatures are conducted on two LiBs of different chemistries. Results verify the effectiveness and generalization ability of the proposed SoC estimation method.
In this paper, Enhanced binary block matching method for Constrained one-bit transform (C1BT) based motion estimation is proposed. Binary motion estimation exploits the Number of non-matched points (NNMP) as a block matching criterion instead of the Sum of Absolute Differences (SAD) for low complex motion estimation. The motion estimation using SAD could use the smaller block for more accurate motion estimation. In this paper the enhanced binary block matching method using smaller motion estimation block for C1BT is proposed to the more accurate binary matching. Experimental results shows that the proposed algorithm has better Peak Signal to Noise Ration (PSNR) results compared with conventional binary transform algorithms.
In this paper, Constrained One-Bit Transform (C1BT) based motion estimation using extension of matching error criterion is proposed. C1BT based motion estimation algorithm exploiting Number of Non-Matching Points (NNMP) instead of Sum of Absolute Differences (SAD) that used in the Full Search Algorithm (FSA) facilitates hardware implementation and significantly reduces computational complexity. However, the accuracy of motion estimation is decreased. To improve inaccurate motion estimation, this algorithm based motion estimation extending matching error criterion of C1BT is proposed in this paper. Experimental results show that proposed algorithm has better performance compared with the conventional algorithm in terms of Peak-Signal-to-Noise-Ratio (PSNR).
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.15
no.2
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pp.77-86
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1989
A fully automated cost estimation system(FACES) has been developed. Since speed, accuracy, and consistency are essential factors in automating a cost estimation, the use of computers in cost estimation system(CES) has grown rapidly in the last few years. FACES is a micro computer based cost estimation system that employs a manufacturing knowledge base. A Group Technology(GT) based part classification and coding(C&C) scheme is used to automate the process planning aspects of cost estimation. Variant process planning methods are employed to generate workstation routings from form features of the part. The system has been tested for an assembly of six machined parts. Results indicate that the system could provide a substantial improvement in accuracy, productivity, and performance over the more traditional full dialog approach to cost estimation. It also provides a good foundation for a factory automation by using a common GT based database through design to production.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.18
no.2
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pp.167-172
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2015
In this paper, we have compared some radio propagation models in order to verify the performance of W.C.Y LEE propagation model in mountain area. The four propagation models, which are Okumura-Hata, ITU-R P.525, Egli and W.C.Y. LEE, are analyzed by comparing the differences between measured values and propagation loss estimation values. And a correction method for W.C.Y LEE model is suggested to improve the performance of W.C.Y. LEE model with measured data in mountain area. Simulation results show that the estimation error using W.C.Y LEE model is the lowest among four propagation models. Also, the results show that the corrected W.C.Y LEE model with suggested method improves the performance of propagation loss estimation.
We propose a highly Integrated motion estimation processor (MEP) for efficient video compression in an SoC platform. When compressing video by the standards like MPEG-4 and H.263, the macroblock related functions motion compensation. mode decision, motion vector prediction, and motion vector difference calculation require the frequent intervention of MCU. Thus the proposed MEP incorporates those functions with the motion estimation capability to reduce the number of interrupts to MCU, which can lead to a highly efficient SoC system. For low-power consumption, the proposed MEP can prevent the temporally static area from motion estimation or can skip the half-pel motion estimation for those macroblocks whose modes are decided as INTRA.
Kim, Sang-Pil;Heo, Joon;Jung, Jae-Hoon;Yoo, Su-Hong;Kim, Kyoung-Min
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.2
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pp.133-139
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2011
Estimation of biomass carbon stock is an important research for estimation of public benefit of forest. Previous studies about biomass carbon stock estimation have limitations, which come from the used deterministic models. The most serious problem of deterministic models is that deterministic models do not provide any explanation about the relevant effects of errors. In this study, the effects of location errors were analyzed in order to estimation of biomass carbon stock of Danyang area using Monte Carlo simulation method. More specifically, the k-Nearest Neighbor(kNN) algorithm was used for basic estimation. In this procedure, random and systematic errors were added on the location of Sample plot, and effects on estimation error were analyzed by checking the changes of RMSE. As a result of random error simulation, mean RMSE of estimation was increased from 24.8 tonC/ha to 26 tonC/ha when 0.5~1 pixel location errors were added. However, mean RMSE was converged after the location errors were added 0.8 pixel, because of characteristic of study site. In case of the systematic error simulation, any significant trends of RMSE were not detected in the test data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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