Solar Energy is the energy of solar radiation carried by them in the form of heat and light. It can be converted into electricity. Solar potential depends on the site's atmosphere; the solar energy distribution depends on many factors, e.g., turbidity, cloud types, pollution levels, solar altitude, etc. We estimated solar radiation with the help of the Ashrae clear-sky model for three locations in Pakistan, namely Pasni, Gwadar, and Jiwani. As these locations are close to each other as compared to the distance between the sun and earth, therefore a slight change of latitude and longitude does not make any difference in the calculation of direct beam solar radiation (BSR), diffuse solar radiation (DSR), and global solar radiation (GSR). A modified formula for declination angle is also developed and presented. We also created two different models for Ashrae constants. The values of these constants are compared with the standard Ashrae Model. A good agreement is observed when we used these constants to calculate BSR, DSR, GSR, the Root mean square error (RMSE), Mean Absolute error (MABE), Mean Absolute percent error (MAPE), and chisquare (χ2) values are in acceptance range, indicating the validity of the models.
We propose a novel phase-based method for single-channel speech enhancement to extract and enhance the desired signals in noisy environments by utilizing the phase information. In the method, a phase-dependent a priori signal-to-noise ratio (SNR) is estimated in the log-mel spectral domain to utilize both the magnitude and phase information of input speech signals. The phase-dependent estimator is incorporated into the conventional magnitude-based decision-directed approach that recursively computes the a priori SNR from noisy speech. Additionally, we reduce the performance degradation owing to the one-frame delay of the estimated phase-dependent a priori SNR by using a minimum mean square error (MMSE)-based and maximum a posteriori (MAP)-based estimator. In our speech enhancement experiments, the proposed phase-dependent a priori SNR estimator is shown to improve the output SNR by 2.6 dB for both the MMSE-based and MAP-based estimator cases as compared to a conventional magnitude-based estimator.
Physically-based resampling scheme for roughness coefficient of surface runoff considering the spatial landuse distribution was suggested for the purpose of effective operational application of recent grid-based distributed rainfall runoff model. Generally grid scale(mother scale) of hydrologic modeling can be greater than the scale (child scale) of original GIS thematic digital map when the objective basin is wide or topographically simple, so the modeler uses large grid scale. The resampled roughness coefficient was estimated and compared using 3 different schemes of Predominant, Composite and Mosaic approaches and total runoff volume and peak streamflow were computed through distributed rainfall-runoff model. For quantitative assessment of biases between computational simulation and observation, runoff responses for the roughness estimated using the 3 different schemes were evaluated using MAPE(Mean Areal Percentage Error), RMSE(Root-Mean Squared Error), and COE(Coefficient of Efficiency). As a result, in the case of 500m scale Mosaic resampling for the natural and urban basin, the distribution of surface runoff roughness coefficient shows biggest difference from that of original scale but surface runoff simulation shows smallest, especially in peakflow rather than total runoff volume.
이 논문에서는 우리나라에서 발생하는 원인균별 식중독 발생건수를 예측하는 방법을 제안한다. 우리나라에서 보고되는 주별 식중독 발생 건수를 원인균로 나누면 자료에 많은 0의 관측값이 포함되어 있으며 식중독 발생 간에 종속성을 가진다. 이 현상을 모형화하기 위해 이 논문에서는 전체 식중독 건수를 자기회귀모형으로 예측하고 원인균별 식중독 발생 확률을 다범주 로짓모형으로 추정한다. 예측된 식중독 건수와 추정된 원인균별 식중독 발생 확률을 곱하여 원인균별 식중독 발생건수를 예측한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 평균제곱오차와 평균절대편차를 이용하여 제안 방법과 영과잉모형을 비교해 본다.
레이다 시스템에서 3차원 궤적 정보는 목표물 추적을 위해 필수적이다. 이때 3차원 레이다는 수신 신호를 통해 방위각, 고각 및 거리를 추정하여 3차원 궤적 정보를 얻게 된다. 수신 신호에 따라 추정된 각도들과 거리는 오차를 가지게 되며 이 오차의 정도에 따라 3차원 레이다 시스템의 성능에 미치는 영향에 대한 분석이 요구되어진다. 본 논문에서는 3차원 레이다 시스템의 각도 및 거리 오차에 따라 추정된 3차원 궤적 정보와 실제 궤적 정보에 대해 RMSE (Root Mean Square Error)를 통해 성능을 분석한다.
본 논문에서는 AWGN 채널에서 특정 판정영역 내에 수신된 샘플들을 이용해 DD(Decision Directed) 방식으로 SNR을 추정하는 경우에 발생하는 SNR 추정 오차에 대해서 분석하였다. 수신기에서 특정 성좌점에 해당하는 기준 판정영역에 수신된 샘플들로 이상적인 수신점과의 에러벡터를 이용하여 SNR을 추정하는 경우, 다른 판정영역에 대응되는 송신심볼이 잡음의 영향으로 기준 판정영역으로 넘어온 샘플들까지 포함되므로, 추정된 신호 성좌점의 평균치가 이동함으로써 DD방식의 SNR 추정이 부정확하게 이루어진다. 이러한 현상을 변형된 확률밀도 함수를 기반으로 설명하고 실제 SNR과 추정 SNR과의 오차를 유도하여 정량적으로 분석하였다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 SNR 추정오차가 이론적으로 유도된 SNR 추정오차와 일치하고, 제안한 보정기법을 통해 SNR 추정 성능을 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.
Modal expansion technique (MET) is a method to estimate the vibration fields of flexible structures by using eigenmodes of the structure and the signals of sensors. It is the useful method to estimate the vibration fields but has the truncation error since it only uses the limit number of the eigenmodes in the frequency of interest. Even though block-wise MET performed frequency block by block with different valid eigenmodes was developed, it still has the truncation error due to the absence of other eigenmodes. Thus, this paper suggested an improved block-wise modal expansion technique. The technique recovers the truncation errors in one frequency block by utilizing other eigenmodes existed in the other frequency blocks. It was applied for estimating the vibration fields of a cylindrical shell. The estimated results were compared to the vibration fields of the forced vibration analysis by using two indices: the root mean square error and parallelism between two vectors. These indices showed that the estimated vibration fields of the improved block-wise MET more accurately than those of the established METs. Especially, this method was outstanding for frequencies near the natural frequency of the highest eigenmode of each block. In other words, the suggested technique can estimate vibration fields more accurately by recovering the truncation errors of the established METs.
기동물체 추적을 위해서 GPS, INS, 레이더 및 광학장비 등의 다양한 위치추적 센서가 이용되고 있으며, 기동물체의 강인한 추적성능을 유지하기 위해 이기종 센서의 효과적인 융합방법이 필요하다. 이기종 다중센서를 이용한 추적성능 향상을 위해 센서의 서로 다른 오차특성을 고려하여 각 센서의 측정치를 상이한 모델로 간주하여 융합하는 연구가 수행되었지만, 한 센서의 오차가 급격히 증가하는 구간에서 다른 센서의 추정치에 대한 오차가 증가하고 각 센서의 측정값이 참 값일 확률인 Sensor Probability 값에 대해 센서 측정치 변화를 실시간으로 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 각 센서 칼만필터의 갱신추정치와 측정치 간의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)를 비교하여 Sensor Probability를 구하고, 결합추정치를 다시 각 센서 칼만필터 입력값으로 대입하는 과정을 제외하여 센서 측정치에 대한 실시간적인 반영과 센서 성능이 급격히 저하되는 구간에서의 추적성능을 개선한다. 제안하는 알고리즘은 각 센서의 오차특성을 조건부 확률값으로 추가하여 각 센서의 Sensor Probability에 따라 가장 양호한 성능을 보이는 센서 위주로 트랙융합을 함으로써 강인성을 보장 한다. 실험을 통해 UAV의 기동 경로를 생성하고 제안 알고리즘을 적용하여 다른 융합 알고리즘과 성능분석을 실시한다.
In this paper, we have represented the efficient way how to enumerate the optimal number-right scores to adjust the item difficulty and to improve item discrimination. To estimate the optimal number-right scores in two equivalent math-tests by linear score equating a measurement error model was applied to the true scores observed from a pair of equivalent math-tests assumed to measure same trait. The model specification for true scores which is represented by the bivariate model is a simple regression model to inference the optimal number-right scores and we assume again that the two simple regression lines of raw scores and true scores are independent each other in their error models. We enumerated the difference between mean value of $\chi$* and ${\mu}$$\_$$\chi$/ and the difference between the mean value of y*and a+b${\mu}$$\_$$\chi$/ by making an inference the estimates from 2 error variable regression model. Furthermore, so as to distinguish from the original score points, the estimated number-right scores y’$\^$*/ as the estimated regression values of true scores with the same coordinate were moved to center points that were composed of such difference values with result of such parallel score moving procedure as above mentioned. We got the asymptotically normal distribution in Figure 5 that was represented as the optimal distribution of the optimal number-right scores so that we could decide the optimal proportion of number-right score in each item. Also by assumption that equivalence of two tests is closely connected to unidimensionality of a student’s ability. we introduce new definition of trait score to evaluate such ability in each item. In this study there are much limitations in getting the real true scores and in analyzing data of the bivariate error model. However, even with these limitations we believe that this study indicates that the estimation of optimal number right scores by using this enumeration procedure could be easily achieved.
실제유역을 선정하여 지속가능 개발량을 평가하였다. 시험유역은 경북 상주시 양촌리 일대(3.89$\textrm{km}^2$)이며, 관측수위와 모형 추정수위를 분석함으로써 visual MODFLOW모형을 검정하였다. 2003년 3월 19일부터 2004년 3월 18일까지 모형 추정수위와 관측수위를 분석한 결과, 잔차의 평균은 0.0009m, 잔차 제곱합은 7.245$m^2$, 절대평균오차는 0.094m 제곱근오차는 0.141m였으며, 모형의 효율은 92%로 나타났다. 강우자료를 분석하여 평년, 10년, 30년 빈도 한발년을 선정하고, 이들에 대한 지속가능 개발량을 평가하였다. 시험유역 침투량에 대한 지속가능 개발량의 비는 평년 빈도 한발년(1992)은 14.5%, 10년 빈도 한발년(1994)은 15.1%, 30년 빈도 한발년(1982)은 15.2%로 각각 나타났다. 본 연구결과는 지역특성을 고려한 지하수 개발 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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