It is necessary for the ship dynamic models to realize ship dynamics and to achieve the real-time analysis in the manoeuvring simulation. Generally, simple dynamic models, such as 1st-order differential equation models of turning angle, turning rate, and forward speed, are used in the manoeuvring simulation for multiple ships. Ship dynamic modeling and parameter estimation methods based on its turning test results are proposed in this paper. Parameter estimation methods for the constant speed model and the speed-changing model are mathematically developed and verified by comparing with turning test results of a real ship.
Detection outliers and robust estimators are crucial in regression models with outliers. In such studies the focus is on detecting outliers and estimating the coefficients using leave-one-out. Our study introduces Rice estimator which is an error variance estimator without estimating the coefficients. In particular, we study a comparison of the statistical properties for Rice estimator with and without outliers in simple regression models.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.3
s.309
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pp.34-42
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2006
In general, almost information is stored in only a few wavelet coefficients. This sparse characteristic of wavelet coefficient can be modeled by the mixture of Gaussian probability density function and point mass at zero, and denoising for this prior model is peformed by using Bayesian estimation. In this paper, we propose a method of parameter estimation for denoising using hypothesis-testing problem. Hypothesis-testing problem is applied to variance of wavelet coefficient, and $X^2$-test is used. Simulation results show our method outperforms about 0.3dB higher PSNR(peak signal-to-noise ratio) gains compared to the states-of-art denoising methods when using orthogonal wavelets.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.4
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pp.111-119
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2016
Rebound hammer test, SonReb method and concrete core test are most useful testing methods for estimate the concrete compressive strength of deteriorated concrete structures. But the accuracy of the NDE results on the existing structures could be reduced by the effects of the uncertainty of nondestructive test methods, material effects by aging and carbonation, and mechanical damage by drilling of core. In this study, empirical procedure for verifying the in-situ compressive strength of concrete is suggested through the probabilistic analysis on the 268 data of rebound and ultra-pulse velocity and core strengths obtained from 106 bridges. To enhance the accuracy of predicted concrete strength, the coefficients of core strength, and surface hardness caused by ageing or carbonation was adopted. From the results, the proposed equation by KISTEC and the estimation procedures proposed by authors is reliable than previously suggested equation and correction coefficient.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.142-149
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2013
In general, a color of an image is represented by using red, green, and blue channels in a RGB camera system. However, only information of three channels are limited to estimate a spectral reflectance of a real scene. Because of this, the RGB camera system can not accurately represent the color. To overcome this limitation and represent an accurate color, researches to estimate the spectral reflectance by using a multi-channel camera system are being actively proceeded. Recently, a reflectance estimation method adaptively constructing a similar training set from a traditional training set according to a camera response by using a spectral similarity was introduced. However, in this method, an accuracy of the similar training set is reduced because the spectral similarity based on an average and a maximum distances was applied. In this paper, a reflectance estimation method applied a spectral similarity based on a correlation coefficient is proposed to improve the accuracy of the similar training set. Firstly, the correlation coefficient between the similar training set and the spectral reflectance obtained by Wiener estimation method is calculated. Secondly, the similar training set is constructed from the traditional training set according to the correlation coefficient. Finally, Wiener estimation method applied the similar training set is performed to estimate the spectral reflectance. To evaluate a performance of the proposed method with previous methods, experimental results are compared. As a result, the proposed method showed the best performance.
Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2000.09a
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pp.129-137
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2000
This paper presents groundwater flow characteristics in discontinuous rock mass using fracture network program(NAPSAC) by statistical approach. Equivalent permeability coefficients are estimated from borehole data around Mabuk test tunnel site and fracture map on the arch of the tunnel. The reliability of fracture network model is obtained from determination of input data for statistical fracture network analysis from the real data(data of fracture network, data of hydraulic tests). The variation of permeability and mean anisotropic permeability coefficients are calculated from the realized model by increasing the size. As a result of analysis, a strong anisotropy of permeability is observed according to the direction of the fracture sets around the test tunnel.
This paper presents groundwater flow characteristics in discontinuous rock mass using fracture network program(NAPSAC) by statistical approach. Equivalent permeability coefficients are estimated from borehole data around Mabuk test tunnel site and fracture map on the arch of the tunnel. The reliability of fracture network model is obtained from determination of input data for statistical fracture network analysis from the real data(data of fracture network, data of hydraulic tests). The variation of permeability and mean anisotropic permeability coefficients are calculated from the realized model by increasing the size. As a result of analysis, a strong anisotropy of permeability is observed according to the direction of the fracture sets around the test tunnel.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.3B
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pp.259-267
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2009
Generalized Extreme Value (GEV) distribution is recommended for flood frequency and extreme rainfall distribution in many country. L-moment method is the most common estimation procedure for the GEV distribution. In this study, the relationships between the cross-site correlations between extreme events and the cross-correlation of estimators of L-moment ratios (L-moment Coefficient of Variation (L-CV) and L-moment Coefficient of Skewness (L-CS)) for data generated from GEV distribution were derived by Monte Carlo simulation. Those relationships were fit to the simple power function. In this Monte Carlo simulation, GEV+ distribution were employed wherein unrealistic negative values were excluded. The simple power models provide accurate description of the relationships between cross-correlation of data and cross-correlation of L-moment ratios. Estimated parameters and accuracies of the power functions were reported for different GEV distribution parameters combinations. Moreover, this study provided a description about regional regression approach using Generalized Least Square (GLS) regression method which require the cross-site correlation among L-moment estimators. The relationships derived in this study allow regional GLS regression analyses of both L-CV and L-CS estimators that correctly incorporate the cross-correlation among GEV L-moment estimators.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.2
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pp.251-260
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2009
In this study, we propose a new estimation method based on autocovariance for selecting optimal estimators of the regression coefficients in the simple linear regression model. Although this method does not seem to be intuitively attractive, these estimators are unbiased for the corresponding regression coefficients. When the exploratory variable takes the equally spaced values between 0 and 1, under mild conditions which are satisfied when errors follow an autoregressive moving average model, we show that these estimators have asymptotically the same distributions as the least squares estimators. Additionally, under the same conditions as before, we provide a self-contained proof that these estimators converge in probability to the corresponding regression coefficients.
The box-counting(BC) method is one of the most commonly used methods for fractal dimension calculation of binary images in the fields of Engineering, Science, Medical Science, Geology, etc due to its simplicity and reliability. It deals with only square images with each size equal to the power of 2 to prevent it from discarding unused pixels for images of arbitrary size. In this paper, we presents a more efficient BC method based on the original one, which is applicable to images of arbitrary size. The proposed approach allows the number of the counting boxes to be real to improve the estimation accuracy. The mean absolute error performance is computed on two deterministic fractal images whose theoretical dimensions are well known to compare with those of the existing BC method and triangular BC method. The experimental results show that the proposed method can outperform the two methods and assess the complexity of coastline images of Korea and Chodo island taken from the Google map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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