• Title/Summary/Keyword: Correlation estimation

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초대형 컨테이너선의 경하중량 추정을 위한 통계적 방법 연구 (A Study on Statistical Methods for the Light Weight Estimation of Ultra Large Container Ships)

  • 조용진
    • 한국해양공학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.14-19
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    • 2009
  • The present study developed a model to estimate the light weight of an ultra-large container ship. The weight estimation model utilized container ship data obtained from shipyards and the subdivided this weight data into appropriate weight groups. Parameters potentially affecting the group weight were selected and expanded based on experience for weight estimation, and a correlation analysis was performed by the SPSS program to determine the key parameters characterizing the group weight. A weight estimation model applying the multi-regression analysis was proposed to assess the weight of an ultra-large container ship at the preliminary design stage, and the results obtained by the suggested method showed good agreement with the shipyard data.

확장된 전력 상태추정 알고리즘 개발 (Extended State Estimation Algorithm in Power Systems)

  • 손형수;하연관;류헌수;문영현;송경빈;박정도
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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    • pp.178-180
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    • 2001
  • State estimation in power system is to estimate state variable value which minimizes the error from the real state measured by the gauge and connection state of the circuit breaker. In the past, it was difficult to determine measure function considering the correlation of the measured values. In this paper, an extended state estimation is proposed to process easily various kinds of estimation variable. The proposed algorithm is developed by expanding state variable concept based on many measured values and treating correlation between estimation variable and state variable, it is considered that the state variable satisfy some limitations named "Equality Limitation conditions".

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배열 안테나의 상관성 신호에서 원하는 신호 추정 방법에 대한 연구 (A Study on Desired Signal Estimation in Correlation Signal of Array Antennas)

  • 이민수
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.275-280
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    • 2015
  • 본 논문에서는 수정된 MUSIC 도래 방향 추정 알고리즘에 대해서 연구 하였다. 수정된 MUSIC 알고리즘은 특이 값 행렬과 베이즈 방법을 적용시켜 공 분산행렬을 최적화 시키고 가중치를 갱신하여 원하는 신호를 추정하는 방법이다. 그리고 MUSCI 알고리즘의 신호 부 공간 방법을 적용시켜 원하는 신호를 정확히 추정하였다. 무상관 신호가 수신 시스템에 입사하면 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 신호를 추정 할 수 있다. 그러나 일반적으로 수신 시스템에는 상관성 신호가 입사하므로 기존의 MUSIC알고리즘으로 원하는 도래 방향 신호를 추정할 수 있는 능력이 현저히 떨어진다. 모의실험을 통해서 상관성 신호인 경우에 본 연구에서 제안된 MUSIC알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석한다.

Size Aware Correlation Filter Tracking with Adaptive Aspect Ratio Estimation

  • Zhu, Xiaozhou;Song, Xin;Chen, Xiaoqian;Bai, Yuzhu;Lu, Huimin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권2호
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    • pp.805-825
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    • 2017
  • Correlation Filter-based Trackers (CFTs) gained popularity recently for their effectiveness and efficiency. To deal with the size changes of the target which may degenerate the tracking performance, scale estimation has been introduced in existing CFTs. However, the variations of the aspect ratio were usually neglected, which also influence the size of the target. In this paper, Size Aware Correlation Filter Trackers (SACFTs) are proposed to deal with this problem. The SACFTs not only determine the translation and scale variations, but also take the aspect ratio changes into consideration, thus a better estimation of the size of the target can be realized, which improves the overall tracking performance. And competing results can be achieved compared with state-of-the-art methods according to the experiments conducted on two large scale datasets.

로그-합 규준화와 정준형 상관 분석을 이용한 시간 지연 추정에 관한 연구 (A time delay estimation method using canonical correlation analysis and log-sum regularization)

  • 임준석;편용국;이석진;정명준
    • 한국음향학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.279-284
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    • 2017
  • 음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 일반화 된 상호 상관(Generalized Cross-Correlation, GCC) 대표적이지만, 정준형 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 이용한 방법도 있다. 본 논문에서는 시간 지연 추정용 정준형 상관 분석의 고유벡터의 희소성을 이용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 로그-합(log-sum) 정규화를 이용한다. 본 논문에서는 서로 다른 여러 신호 대 잡음비 환경 하에서 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 새 정준형 상관 분석 기반 알고리즘이 이전의 정준형 상관분석 기반 알고리즘이나 기존 GCC보다 더 우수하다는 것을 보인다.

DCC 모형에서 동태적 상관계수 추정법의 효율성 비교 (Performance Comparison of Estimation Methods for Dynamic Conditional Correlation)

  • 이지호;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제28권5호
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    • pp.1013-1024
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    • 2015
  • 본 논문에서는 다변량 DCC(dynamic conditional correlation) GARCH 모형에서 동태적 상관계수를 추정하기 위한 대표적 방법인 쌍별 추정법과 다차원 추정법의 효율성을 비교한다. 이를 위하여 금융 시장의 변동성을 반영하는 다변량 시계열을 생성하고 이에 대한 DCC GARCH 모형을 수립 및 추정하는 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 KOSPI 200 섹터지수를 이용하여 포트폴리오를 구성하고 이의 변동성 추정 및 VaR 계산을 통하여 동태적 상관계수 추정에 대한 정확성을 평가하였다. 그 결과로서, 전반적으로 다차원 추정법이 쌍별 추정법보다 우수함을 발견하였다. 특히, 다차원 추정법에서 상대적으로 상관관계가 낮은 시계열을 추가할수록 쌍별 시계열에 대한 동태적 상관계수 추정의 정확성을 높여줌을 발견하였다.

웨이블릿 변환을 이용한 시간 지연 추정법 (Time Delay Estimation using Wavelet Transform)

  • 김도형;박영진
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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    • pp.165-168
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    • 2000
  • A fast estimation method using wavelet transform for a time delay system is proposed. Main point of this method is to get the wavelet transform of the correlation between the input signal and delayed signal using transformed signals. But wavelet transform using Haar wavelet functions has basis with different phases and can offers a bisection method to estimate a time delay of a signal. Selective computation of the transform of correlation is performed and the computational complexity is reduced. Computational order of this method is O(N log N) and it is much love. than a simple correlation esimation when the length of signal is long.

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Robust Visual Tracking using Search Area Estimation and Multi-channel Local Edge Pattern

  • Kim, Eun-Joon
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제22권7호
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    • pp.47-54
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    • 2017
  • Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.

초음파의 이산 주파수 합성을 이용한 거리 측정 (Distance Estimation Using Discretized Frequency Synthesis of Ultrasound Signals)

  • 박상욱;김대은
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.499-504
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    • 2011
  • In this paper, we suggest a method for discretized frequency modulations of ultrasonic signals. A continuous sweep of frequency modulation signals can be modelled with fine levels of discretization. If the ultrasound signals are modulated with monotonically decreasing frequencies, then the cross-correlation between an emitted signal and received signal can be used to identify the distance of multiple target objects. For the discretized frequency synthesis, CF ultrasounds with different frequencies are serially ordered. The auto-correlation test with the signal shows effective results for distance estimation. The discretized frequency syntheses have better distance resolution than CF ultrasound signals and the resolution depends on the number of the combined ultrasound frequencies.

Robust System Identification Algorithm Using Cross Correlation Function

  • Takeyasu, Kazuhiro;Amemiya, Takashi;Goto, Hiroyuki;Masuda, Shiro
    • Industrial Engineering and Management Systems
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    • 제1권1호
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    • pp.79-86
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    • 2002
  • This paper proposes a new algorithm for estimating ARMA model parameters. In estimating ARMA model parameters, several methods such as generalized least square method, instrumental variable method have been developed. Among these methods, the utilization of a bootstrap type algorithm is known as one of the effective approach for the estimation, but there are cases that it does not converge. Hence, in this paper, making use of a cross correlation function and utilizing the relation of structural a priori knowledge, a new bootstrap algorithm is developed. By introducing theoretical relations, it became possible to remove terms, which is liable to include much noise. Therefore, this leads to robust parameter estimation. It is shown by numerical examples that using this algorithm, all simulation cases converge while only half cases succeeded with the previous one. As for the calculation time, judging from the fact that we got converged solutions, our proposed method is said to be superior as a whole.