Flood forecasting in Korea has been based on the off-line parameter estimation method. But recent flood forecasting studies explore on-line recursive parameter estimation algorithms. In this study, a simultaneous adaptive estimation of system states and parameters for rainfall-runoff model is investigated for on-line real-time flood forecasting and parameter estimation. The proposed flood routing system is composed of Flood forecasting in Korea has been based on the off-line parameter estimation method. But recent flood forecasting studies explore on-line recursive parameter estimation algorithms. In this study, a simultaneous adaptive estimation of system states and parameters for rainfall-runoff model is investigated for on-line real-time flood forecasting and parameter estimation. The proposed flood routing system is composed of ø-index in the assessment of effective rainfall and the cascade of nonlinear reservoirs accounting for translation effect in flood routing. To combine the flood routing model with a parameter estimation model, system states and parameters are treated with the extended state-space formulation. Generalized least squares and maximum a posterior estimation algorithms are comparatively examined as estimation techniques for the state-space model. The sensitivity analysis is to investigate the identifiability of the parameters. The index of sensitivity used in this study is the covariance matrix of the estimated parameters.-index in the assessment of effective rainfall and the cascade of nonlinear reservoirs accounting for translation effect in flood routing. To combine the flood routing model with a parameter estimation model, system states and parameters are treated with the extended state-space formulation. Generalized least squares and maximum a posterior estimation algorithms are comparatively examined as estimation techniques for the state-space model. The sensitivity analysis is to investigate the identifiability of the parameters. The index of sensitivity used in this study is the covariance matrix of the estimated parameters.
The aim of study intends to investigate effect of All-out condition on physical balance, agility and power and to provide the base data for the safety of firefighter. The results of the study are as follows. For power estimation, the sargent jump is $41.0{\pm}3.2cm$ before estimation and $42.2{\pm}6.02cm$ after estimation as All-out condition. For static balance estimation, the closed-eyes foot balance is $40.3{\pm}36.8$sec before estimation and $27.5{\pm}27.18$sec after estimation. For dynamic balance estimation, the beam walking is $6.2{\pm}1.22$sec before estimation and $6.4{\pm}1.57$sec after estimation. The results are statistically significant. For agility estimation, the side step is $40.3{\pm}3.40$rep/20sec before estimation and $43.3{\pm}2.50$rep/20sec after estimation. The results are statistically significant. The wholebody reaction time is $0.21{\pm}0.05$sec before estimation and $0.18{\pm}0.02$sec after estimation.
Zoom motion estimation of video sequence is very complicated for implementation. In this paper, we propose a method to implement the zoom motion estimation using together the depth camera and color camera. Depth camera obtains the distance information between current block and reference block, then zoom ratio between both blocks is calculated from this distance information. As the reference block is appropriately zoomed by the zoom ratio, the motion estimated difference signal can be reduced. Therefore, the proposed method is possible to increase the accuracy of motion estimation with keeping zoom motion estimation complexity not greater. Simulation was to measure the motion estimation accuracy of the proposed method, we can see the motion estimation error was decreased significantly compared to conventional block matching method.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.15
no.4
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pp.383-395
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2014
According to the requirement of wing weight estimation and frequent adjustments during aircraft conceptual design, a wing weight estimation method considering the constraints of structural strength and stiffness is proposed to help designers make wing weight estimations rapidly and accurately. This method implements weight predictions on the basis of structure weight optimization with stiffness constraints and strength constraints, which include achievement of wing shape parametric modeling, rapid structure layout, finite element (FE) model automated generation, load calculation, structure analysis, weight optimization, and weight computed based on modeling. A software tool is developed with this wing weight estimation method. This software can realize the whole process of wing weight estimation with the method and the workload of wing weight estimation is reduced because much of the work can be completed by the software. Finally, an example is given to illustrate that this weight estimation method is effective.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.9
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pp.716-722
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2016
Coordinate estimation is an essential function for autonomous navigation of a mobile robot. The optical mouse sensor is convenient and cost-effective for the coordinate estimation problem. It is possible to overcome the position estimation error caused by the slip and the model mismatch of robot's motion equation using the optical mouse sensor. One of the simple methods for the position estimation using the optical mouse sensor is integration of the velocity data from the sensor with time. However, the unavoidable noise in the sensor data may deteriorate the position estimation in case of the simple integration method. In general, a mobile robot has ready-to-use motion information from the encoder sensors of driving motors. By combining the velocity data from the optical mouse sensor and the motion information of a mobile robot, it is possible to improve the coordinate estimation performance. In this paper, a coordinate estimation algorithm for an autonomous mobile robot is presented based on the well-known Kalman filter that is useful to combine the different types of sensors. Computer simulation results show the performance of the proposed localization algorithm for several types of trajectories in comparison with the simple integration method.
This paper introduces the development of automatic system for estimation of digital relay performance. We have developed an automatic estimation system "HRV2004(Himap Relay function Verifier 2004)" for digital relay in 2004 and it has been verified in the field for one years. This paper describes the development details and field experience of HRV2004. HRV2004 can perform a series of jobs required for the relay testing in one environment and could handle most of all models of protective relay currently produced by Hyundai Heavy Industries. The functionality of this program consists of GUI of relay setting for beginner, fault record analysis and relay performance estimation. The core of this system is an automatic reporting of estimation test. If user is only click a button for relay estimation and one will received testing report to deliver customer. Additional benefit is fast response than the manual estimation. For example, the manual estimation takes spending 6 hours but this system is about 15 minutes.
Seo, Heejin;Park, Sunho;Kim, Jinhong;Shim, Byonghyo
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.1
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pp.27-32
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2016
In this paper, we proposed a soft decision-directed channel estimation based on MMSE estimation for MIMO-OFDM system. While the conventional method employs only pilot signals for channel estimation, the proposed algorithm performs channel estimation using pilot and reliable data signals. We also proposed selection criterion among reliable data signal for channel estimation. From numerical simulations, we show that the proposed channel estimator achieves 1 dB performance gain over conventional channel estimators.
Solutions to the problems of structural parameter estimation from modal response using leastsquares minimization of force or displacement residuals are generally sensitive to noise in the response measurements. The sensitivity of the parameter estimates is governed by the physical characteristics of the structure and certain features of the noisy measurements. It has been shown that the regularization method can be used to reduce effects of the measurement noise on the estimation error through adding a regularization function to the parameter estimation objective function. In this paper, we adopt the regularization function as the Euclidean norm of the difference between the values of the currently estimated parameters and the a priori parameter estimates. The effect of the regularization function on the outcome of parameter estimation is determined by a regularization factor. Based on a singular value decomposition of the sensitivity matrix of the structural response, it is shown that the optimal regularization factor is obtained by using the maximum singular value of the sensitivity matrix. This selection exhibits the condition where the effect of the a priori estimates on the solutions to the parameter estimation problem is minimal. The performance of the proposed algorithm is investigated in comparison with certain algorithms selected from the literature by using a numerical example.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.6
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pp.982-989
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2010
This paper shows accuracy comparison results of reliability estimation methods for one-shot systems such as ammunitions. Quantal-response data, following a binomial distribution at each sampling time, characterizes lifetimes of one-shot systems. Various quantal-response data of different sample sizes are simulated using lifetime data randomly sampled from assumed weibull distributions with different shape parameters but the identical scale parameter in this paper. Then, reliability estimation methods in open literature are applied to the simulated quantal-response data to estimate true reliability over time. Rankings in estimation accuracy for different sample sizes are determined using t-test of SSE. Furthermore, MSE at each time, including both bias and variance of estimated reliability metrics for each method are analyzed to investigate how much both bias and variance contribute the SSE. From the MSE analysis, MSE provides reliability estimation trend for each method. Parametric estimation method provides more accurate reliability estimation results than the other methods for most of sample sizes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.779-782
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2017
OpenBR is a framework for researching new facial recognition methods, improving existing algorithms, interacting with commercial systems, measuring perceived performance, and deploying automated biometric systems. Designed to facilitate rapid algorithm prototyping, it features a mature core framework, flexible plug-in system, and open and closed source development support. The established algorithms can be used for specific forms such as face recognition, age estimation, and gender estimation. In this paper, we describe the framework of OpenBR and implement facial recognition, gender estimation, and age estimation using supported programs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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