• Wind and Structures
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• 제34권6호
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• pp.469-482
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• 2022

The generalized extreme value distribution (GEVD) is frequently used to fit the block maximum of environmental parameters such as the annual maximum wind speed. There are several methods for estimating the parameters of the GEV distribution, including the least-squares method (LSM). However, the application of the LSM with the expected order statistics has not been reported. This study fills this gap by proposing a fitting method based on the expected order statistics. The study also proposes a plotting position to approximate the expected order statistics; the proposed plotting position depends on the distribution shape parameter. The use of this approximation for distribution fitting is carried out. Simulation analysis results indicate that the developed fitting procedure based on the expected order statistics or its approximation for GEVD is effective for estimating the distribution parameters and quantiles. The values of the probability plotting correlation coefficient that may be used to test the distributional hypothesis are calculated and presented. The developed fitting method is applied to extreme thunderstorm and non-thunderstorm winds for several major cities in Canada. Also, the implication of using the GEVD and Gumbel distribution to model the extreme wind speed on the structural reliability is presented and elaborated.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권5호
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• pp.493-505
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• 2017

Maximum likelihood estimation (MLE) of the generalized extreme value distribution (GEVD) is known to sometimes over-estimate the positive value of the shape parameter for the small sample size. The maximum penalized likelihood estimation (MPLE) with Beta penalty function was proposed by some researchers to overcome this problem. But the determination of the hyperparameters (HP) in Beta penalty function is still an issue. This paper presents some data adaptive methods to select the HP of Beta penalty function in the MPLE framework. The idea is to let the data tell us what HP to use. For given data, the optimal HP is obtained from the minimum distance between the MLE and MPLE. A bootstrap-based method is also proposed. These methods are compared with existing approaches. The performance evaluation experiments for GEVD by Monte Carlo simulation show that the proposed methods work well for bias and mean squared error. The methods are applied to Blackstone river data and Korean heavy rainfall data to show better performance over MLE, the method of L-moments estimator, and existing MPLEs.

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.922-931
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• 2020

A hierarchical iterative algorithm for the canonical polyadic decomposition (CPD) of tensors is proposed by improving the traditional conjugate gradient least squares (CGLS) method. Methods based on algebraic operations are investigated with the objective of estimating the direction of arrival (DoA) and polarization parameters of signals impinging on an array with electromagnetic (EM) vector-sensors. The proposed algorithm adopts a hierarchical iterative strategy, which enables the algorithm to obtain a fast recovery for the highly collinear factor matrix. Moreover, considering the same accuracy threshold, the proposed algorithm can achieve faster convergence compared with the alternating least squares (ALS) algorithm wherein the highly collinear factor matrix is absent. The results reveal that the proposed algorithm can achieve better performance under the condition of fewer snapshots, compared with the ALS-based algorithm and the algorithm based on generalized eigenvalue decomposition (GEVD). Furthermore, with regard to an array with a small number of sensors, the observed advantage in estimating the DoA and polarization parameters of the signal is notable.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.548-555
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• 2013

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 GCC (Generalized Cross-Correlation) 대표적이지만, 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법도 많이 쓰인다. 이 방법은 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 이용한다. 최소 고유치에 대응하는 고유 벡터를 이용하는 방법은 낮은 신호 대 잡음비 환경에서나 상관도가 있는 잡음환경에서, 최소 고유치에 해당하는 고유 벡터를 추정하는데 어려움이 있어서, 성능이 떨어진다. 본 논문에서는 정준형 상관 분석 (CCA)를 이용한 새 기법을 제안한다. 이 방법은 일반 고유치 분해 중에서 최대 고유치에 대응하는 고유벡터를 사용한다. 따라서 추정에 사용하는 고유벡터는 시간 지연 추정에 필요한 정보가 충분히 들어있다. 본 논문에서는 여러 서로 다른 신호 대 잡음비 환경 하에서 상관도가 없는 경우와 상관도가 있는 경우의 잡음 에 대해 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 CCA 기반 알고리즘이 기존 최소 고유치에 해당하는 고유벡터를 사용하는 시간 지연 추정법의 성능보다 더 우수하다는 것을 보인다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.241-253
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• 2009

기상변화로 인한 해일고의 장기간 변동성을 파악하기 위해 여수와 통영 조위관측소의 30년 이상의 해수면자료를 이용하여 해일고를 추출하고 연간 최대해일고의 변동경향 및 상위해일고의 기본특성 고찰과 연간최대해일고의 통계적 평가를 수행하였다. 선형회귀에 의한 연간 최대해일고의 증가율은 여수와 통영에서 각각 약 34.5 cm/34 yr와 33.6 cm/31 yr로 동해안 속초와 묵호에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 두 지역에서 최대해일고는 각각 71%와 68%가 태풍 시기에 관측되었으며, 해일고가 높을수록 태풍에 의한 영향이 컸던 것으로 나타났다. 최대 해일고에 대한 통계적 분석은 시간 경향을 고려한 일반화 극치분포를 이용하여 이뤄졌다. 또한 검블 분포도 고려하였는데, 어떤 분포가 더 적합한지를 결정하기 위하여 우도비 검정을 실시하였다. 미래에 대한 통계적 예측방법을 위하여 리턴레벨과 90% 신뢰구간을 제시하였다. 기후변화에 따른 해일고의 변동 특성에 대한 지속적인 분석 및 예측을 통해 강화된 태풍에 의한 해일피해를 경감할 필요가 있을 것이다.