• Title/Summary/Keyword: 확률수렴성

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DFT를 사용한 고속 constant modulus algorithm 의 성능분석

  • Yang, Yoon-Gi;Lee, Chang-Su;Yang, Soo-Mi
    • Journal of IKEEE
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    • v.13 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2009
  • Recently, some frequency domain CMA (Constant Modulus Algorithm) have been introduced in an effort to reduce computational complexities [1,2]. In [1], a fast algorithm that minimizing cost function designed for block input signal is employed, while in [2], a novel cost function that minimizing sample by sample input is used. Although, the two fast algorithm save computational complexities as compared to CMA, the convergence behaviors of the two fast algorithm show different results with repsect to CMA. Thus, in this paper, some analytical results on the error surface of the fast frequency domain CMA are introduced. From the analytical results, we show that the more recent algorithm [2] outperforms the previous algorithm [1]. Simulation results reveals that the recent algorithm [2] shows 50% enhanced convergence with respect to the old fast algorithm [1]. Also, we show that the recent fast algorithm [2] has comparable convergence performance with respect to conventional CMA algorithm.

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Uncertainty analysis of the Hydrograph utilizing a Bayesian techniques (Bayesian 기법을 활용한 홍수수문곡선 불확실성 분석)

  • Kim, Tae-Jeong;Kim, Ki-Young;Park, Rae-Gun;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.528-528
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    • 2016
  • 신뢰성 있는 수문순환모의를 위해서 다양한 수문모형이 사용되고 있다. 그 중 대표적인 수문모형인 강우-유출 모형은 유역에 발생한 강우에 반응하는 유출특성을 평가하는데 이용된다. 강우-유출 과정은 강우량, 유출량, 도달시간 및 토양수분 등과 연관된 매개변수들의 최적화 과정을 통해서 추정된다. 하지만 동일한 강우사상이라도 다양한 매개변수들로 인하여 상당히 다른 유출패턴을 나타내기 때문에 수문순환 과정을 정확히 모의하기 위해서 강우-유출 분석시 불확실성 분석이 필수적으로 요구된다. 불확실성 분석은 통계학에서도 쉽지 않은 연구내용으로서 가장 진보된 불확실성 분석기법인 Bayesian 기법은 매개변수의 추정과 불확실성 분석을 동시에 수행할 수 있는 방법으로 매개변수들은 사후분포(posterior distribution)로 귀결되며 최종적으로 확률분포형의 형태를 가진다. 본 연구에서는 국내외적으로 널리 사용되는 단기유출 모형 HEC-1 모형에 Bayesian 기법을 연계하여 대상유역의 도달시간, 저류상수 및 CN No. 최적화 및 불확실성 평가를 수행하였다. 연구결과 Bayesian 기법을 통한 매개변수 최적화 결과는 안정적인 수렴결과를 확인하였으며, 확률강우량을 입력자료로 사용하여 산정된 빈도별 홍수수분곡선의 불확실성 분석을 통하여 향후 수공구조물의 위험도 분석 및 수자원계획 수립시 유용한 자료로 사용될 것으로 판단된다.

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An Analysis of the Effect of Climate Change on the Basin Area : a Case Study on the Bulgwangcheon Basin (유역면적에 대한 도시유역의 기후변화 영향성 분석 : 불광천 유역을 대상으로)

  • Ahn, Jeonghwan;Kim, Hosoung;Hwang, Jeongyoon;Ahn, Hyunjun;Jeong, Changsam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.182-182
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    • 2018
  • 한강의 제1지류인 홍제천 수계에 속하는 지방2급 하천인 불광천 유역을 연구대상지로 선정하여 기후변화에 따른 유출량 영향성 분석을 수행하였다. 연구대상지인 불광천은 서울특별시의 서북쪽에 위치하여 $21.72km^2$의 유역면적과 9.83km의 유로연장을 갖고 행정구역상 은평구, 마포구, 서대문구에 걸쳐있다. 본 연구에서는 불광천 유역을 503개의 소유역으로 분할하였으며, 유역의 하수관망은 976개의 노드와 989개의 링크를 사용하여 XP-SWMM 모형으로 구축하였다. 또한 국토지리정보원에서 제공하는 1:5000축척의 수치지도를 DTM으로 변환하여 하수관에서 월류된 이후의 2차원 흐름분석을 위한 지형자료로 활용하였다. 기후변화를 고려한 유출량을 분석하기 위해 S0(1961년~2016년)인 1개의 과거기간과 S1(2017년~2046년), S2(2047년~2076년), S3(2077년~2100년)인 3개의 미래기간을 설정하여 총 4개의 시나리오를 구성하였다. 과거기간인 S0는 강우관측소에서 계측된 자료를 사용하여 빈도별 확률강우량을 구하였으며, 미래기간인 S1, S2, S3는 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오인 RCP 4.5의 강우자료를 사용하여 확률강우량을 산출하였다. 빈도별 확률강우량은 S0기간의 강우자료와 가장 유사한 Gumbel 모형을 사용하였으며, 도출된 확률강우량은 치수에 가장 보수적인 Huff의 4분위로 강우를 분포시켜 유출모형에 적용하였다. 976개의 노드 중 불광천 유역의 주요 76개 지점을 선정하여 유역면적에 따른 기후변화의 영향성을 분석하였다. 그 결과 유역면적과 재현기간이 작을수록 최대 유출량은 큰 변동성을 보이는 것으로 나타났으며, 과거기간인 S0 대비 미래기간인 S1, S2, S3의 최대 유출량 비율은 유역면적 100ha를 기준으로 100ha 미만은 80%~200%의 변동성을 100ha이상에서는 120%에 수렴하는 양상을 보이는 것으로 확인되었다.

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Parameters Estimation of Probability Distributions Using Meta-Heuristic Algorithms (Meta-Heuristic Algorithms를 이용한 확률분포의 매개변수 추정)

  • Yoon, Suk-Min;Lee, Tae-Sam;Kang, Myung-Gook;Jeong, Chang-Sam
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.464-464
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    • 2012
  • 수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.

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A Case Study on Quantifying Uncertainties of Geotechnical Random Variables (지반 확률변수의 불확실성 정량화에 관한 사례연구)

  • Han, Sang-Hyun;Yea, Geu-Guwen;Kim, Hong-Yeon
    • The Journal of Engineering Geology
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    • v.22 no.1
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    • pp.15-25
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    • 2012
  • Probabilistic design methods have been used as a design standard in Korea and abroad for achieving reasonable design by considering the statistical uncertainties of soil properties. In this study, the following techniques for reflecting geotechnical uncertainty are analyzed: quantification of the uncertainties of geotechnical random variables, and consideration of economic feasibility in design by minimizing the uncertainties related to the number of samples. To quantify the uncertainties, the techniques were applied to soil properties obtained from samples collected and tested in the field. The results showed an underestimation of the standard deviation by the 3-sigma approach in comparison with calculations using data from the samples. This finding indicates that economical design is possible in terms of probability. However, when compared with the Bayesian approach, which does not consider the number of samples, variability in the 3-sigma approach is underestimated for some variables. This finding also indicates a safety issue, whereas the number of samples based on the Bayesian approach showed the lowest variance. The variance of the probability density function showed a marked decrease with increasing number of samples, to converge at a certain level when the number exceeds 25. Of note, the estimation of values is more reliable for random variables having low variability, such as soil unit weight, and can be obtained with a small number of samples.

Design of Pop-Up System Using Predictive Controller (예측제어기를 이용한 Pop-Up 시스템의 설계)

  • 허화라
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.119-123
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    • 2001
  • 본 논문에서는 자동화 사격장 Pop-Up시스템의 안정성 및 성능 향상을 위해 예측제어기를 설계하여 시간지연에 따른 문제를 보상하였다. 확률 모델에 기반한 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 따른 문제점을 최소화하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검정하기 위해 사격용 Pop-Up시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연과 이득 변화에 따른 제어기의 성능을 관측하였다. 실험결과 제안된 예측제어기는 시간지연에 대해 PID 제어기보다 빠른 수렴 특성을 보이며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있었다. 따라서 사격용 타겟의 Pop & Up동작이 제어시간 이내에 원활하게 작동되어 연속 사격의 실시간 제어를 효율적으로 수행하였다.

Bayesian Evolutionary Computation by Variational Mixtures of Factor Analyzers for Continuous Function Optimization (연속 변수 함수 최적화를 위한 Variational 혼합 인자 분석 베이지안 진화 연산)

  • Cho Dong-Yeon;Zhang Byoung-Tak
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.697-699
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    • 2005
  • 연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.

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Selective Feature Extraction Method Between Markov Transition Probability and Co-occurrence Probability for Image Splicing Detection (접합 영상 검출을 위한 마르코프 천이 확률 및 동시발생 확률에 대한 선택적 특징 추출 방법)

  • Han, Jong-Goo;Eom, Il-Kyu;Moon, Yong-Ho;Ha, Seok-Wun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.20 no.4
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    • pp.833-839
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    • 2016
  • In this paper, we propose a selective feature extraction algorithm between Markov transition probability and co-occurrence probability for an effective image splicing detection. The Features used in our method are composed of the difference values between DCT coefficients in the adjacent blocks and the value of Kullback-Leibler divergence(KLD) is calculated to evaluate the differences between the distribution of original image features and spliced image features. KLD value is an efficient measure for selecting Markov feature or Co-occurrence feature because KLD shows non-similarity of the two distributions. After training the extracted feature vectors using the SVM classifier, we determine whether the presence of the image splicing forgery. To verify our algorithm we used grid search and 6-folds cross-validation. Based on the experimental results it shows that the proposed method has good detection performance with a limited number of features compared to conventional methods.

Decision Feedback Equalizer based on Maximization of Zero-Error Probability (영확률 최대화에 근거한 결정궤환 등화)

  • Kim, Nam-Yong
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.36 no.8C
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    • pp.516-521
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    • 2011
  • In this paper, a nonlinear algorithm that maximizes zero-error probability (MZEP) with decision feedback (DF) is proposed to counteract both of severely distorted multi-path fading effect and impulsive noise. The proposed MZEP-DF algorithm has shown the immunity to impulsive noise and the ability of the feedback filter section to cancel the remaining intersymbol interference as well. Compared with the linear MZEP algorithm, it yields above 10 dB enhancement of steady state MSE performance in severely distorted multipath fading channels with impulse noise where the least mean square (LMS) algorithm does not converge below -3dB of MSE.

Blind Algorithms using a Random-Symbol Set under Biased Impulsive Noise (바이어스 된 충격성 잡음 하에서 랜덤 심볼 열을 이용한 블라인드 알고리듬)

  • Kim, Namyong
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.14 no.4
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    • pp.1951-1956
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    • 2013
  • Distribution-matching type algorithms based on a set of symbols generated in random order provide a limited performance under biased impulsive noise since the performance criterion for the algorithms has no variables for biased signal. For the immunity against biased impulsive noise, we propose, in this paper, a modified performance criterion and derived related blind algorithms based on augmented filter structures and the distribution-matching method using a set of random symbols. From the simulation results, the proposed algorithm based on the proposed criterion yielded superior convergence performance undisturbed by the strong biased impulsive noise.