A battery state-of-health (SOH) estimation algorithm using a machine learning-based linear regression method is proposed for estimating battery aging. The proposed algorithm analyzes the change trend of the open-circuit voltage (OCV) curve, which is a parameter related to SOH. At this time, a section with high linearity of the SOH and OCV curves is selected and used for SOH estimation. The SOH of the aged battery is estimated according to the selected interval using a machine learning-based linear regression method. The performance of the proposed battery SOH estimation algorithm is verified through experiments and simulations using battery packs for electric vehicles.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1153-1165
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2017
구조방정식모형은 사회과학 및 행동과학 연구 분야에서 이론검정을 위해 주로 사용되는 통계방법이다. 최근 이 통계기법에 대한 방법론적 이슈로서 모형명세화 오류와 소표본 문제가 부각되고 있다. 그런데 이 문제들이 구조방정식모형의 대표 추정 방법인 최대우도법에 위한 이론검정에 어떤 영향을 주는지에 대해 여전히 명확하지 않다. 따라서 본 연구에서 최대우도법 그러고 이에 대한 대안으로 개발된 2단계최소자승법과 2단계능형최소자승법을 정확도와 검정력 관점에서 시뮬레이션을 통해 체계적으로 비교해 본다. 이 실험 결과에 따르면, 모형이 정확하게 설정된 경우, 정확도 기준에서 추정방법들 간의 차이는 미미했다. 하지만 모형오류가 발생한 경우, 2단계능형최소자승법은 다른 방법들보다 표본 크기가 작을 때 훨씬 더 정확한 모수추정치를 산출해 내었다. 그러고 이 방법은 명세화 오류에 관계없이 표본 크기가 작을 때에도 제 2종 오류 (Type II error) 수준이 상대적으로 작거나 만족할만한 수준의 검정력을 보여주었다. 이에 반해 다른 두 방법들은 표본이 작은 경우 또는 명세화 오류가 있는 경우 상당히 높은 수준의 제 2종 오류를 나타내었다.
This study examined those problems noticed under the Asymptotically Generalized Least Squares estimator in evaluating a structural model of physical health. The problems were highly correlated parameter estimates and high standard errors of some parameter estimates. Separate analyses of the endogenous part of the model and of the metric of a latent factor revealed a highly skewed and kurtotic measurement indicator as the focal point of the manifested problems. Since the sample sizes are far below that needed to produce adequate AGLS estimates in the given modeling conditions, the adequacy of the Maximum Likelihood estimator is further examined with the robust statistics and the bootstrap method. These methods demonstrated that the ML methods were unbiased and statistical decisions based upon the ML standard errors remained almost the same. Suggestions are made for future studies adopting structural equation modeling technique in terms of selecting of a reference indicator and adopting those statistics corrected for nonormality.
본 논문에서는 다중 경로 페이딩 하에서 동작하는 동기식 DS-CDMA 시스템에서 특별히 근거리 또는 실내 수신의 경우에 발생할 수 있는 짧은 시간 내에 밀집된 다중 경로 성분을 구분해 낼 수 있는 견고한 지연 추정 알고리즘을 제안한다. Sliding correlator 출력에 대한 시평균 상관 행렬을 고유치 분석을 통하여 eigenvector로 분해한 다음 관찰 영역은 신호 부분 영역과 잡음 부분 영역으로 분리할 수 있다. 제안하는 알고리즘에서는 단순한 기존의 sliding correlator 나 잡음공간 만으로의 projection 을 통한 MUSIC-type 알고리즘보다 성능이 월등히 뛰어난 ML (Maximum likelihood) 방식을 소개한다. 이 방식은 기존의 방식보다 복잡도는 약간 증가하지만 지연 측정 성능은 탁월하게 증가하는 것을 보여준다.
A mode-singular-value-decomposition (SVD) maximum likelihood (ML) estimation procedure is proposed for the source localization problem under an additive measurement error model. In a practical situation, the noise variance is usually unknown. In this paper, we propose an algorithm that does not require the noise covariance matrix as a priori knowledge. In the proposed method, the weight is derived by the inverse of the noise magnitude square in the ML criterion. The performance of the proposed method outperforms that of the existing methods and approximates the Taylor-series ML and Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound.
본 논문은 2.4GHz 대역을 사용하는 WBAN(Wireless Body Area Network)환경에서 동일 채널을 사용하는 경우에 발생하는 간섭을 제거하기 위해 MMSE(Minimum Mean Square Error), OC(Optimal Combining), ML(Maximum Likelihood)을 비교 분석하였으며, IEEE 802.15.6에서 정의된 시나리오 및 채널 모델에 대해서 분석하였다. 모의실험 결과 ML 알고리즘이 가장 우수한 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다. 하지만 ML과 OC의 경우 원하는 신호의 채널 정보뿐만 아니라 간섭채널의 정보를 알아야 하기 때문에 채널을 추정하기 위한 훈련 심볼의 자리를 수신노드에서 알고 있어야 하므로 WBAN환경에 적용하는데 어려움이 있다. 따라서 복잡도와 성능사이에 적당한 trade-off를 만족하는 간섭 제거 알고리즘을 연구해야 할 것이다.
In this study, we aimed to develop a mixed tea prepared with roasted mulberry leaf and fruit using response surface methodology (RSM). Roasting of mulberry leaf was by 6 stages, as shown in Fig. 1; and mulberry fruit was roasted in 4 stages, as shown in Fig. 2. Subsequently, physicochemical measurements such as total polyphenol content, nitric oxide production content, and ${\alpha}$-glucosidase inhibitory effect were obtained for each sample. Central composite design was applied to prepare samples containing varying contents of roasted mulberry leaf (RoML) and roasted mulberry fruit (RoMF); subsequently, sensory evaluation was conducted. The total polyphenol content of roasted samples (RoML and RoMF) were significantly higher than that of raw samples (RaML and RaMF), respectively. The nitric oxide (NO) production of roasted samples were significantly lower than that of control (LPS induced RAW 264.7 cell). The ${\alpha}$-glucosidase inhibitory effect of roasted samples was significantly higher than that of raw samples, respectively. Based on the RSM estimation for determination of optimum ratio by sensory evaluation (taste, color, and flavor) among 13 mixed samples, the optimum mixing ratio of RoML and RoMF for taste, color, and flavor were 1.64 g (RoML) and 0.88 g (RoMF), 1.35 g (RoML) and 0.92 g (RoMF), 1.65 g (RoML) 1.03 g (RoMF), respectively. Based on results of three sensory evaluations, mixing ratio comprising 1.54 g of RoML and 0.92 g of RoMF is desirable for delicious tea with functionality.
본 논문에서는 ML(maximum likelihood) 원리와 디지탈 통신 시스템의 고유 특성인 유한 알파벳 특성(FAP: finite alphabet properties)에 근거한 블라인드 최대비 결합(MRC: maximal ratio combining)을 위한 간단한 방법들을 제안한다. 이 방법들은 아주 작은 길이의 데이터를 가지고도 채널 파라미터들을 정확하게 추정할 수 있기 때문에, 이 방법들을 사용하면 거의 완벽한 최대비 결합을 수행할 수 있다. 이 방법들은 교번투영 기법(alternating projection technique)을 이용하여 다이버시티 가지들에 대한 채널 파라미터와 데이터 시퀀스를 동시에 추정한다. 두 가지 다른 JC-DSE (joint combining and data sequence estimation)방법과 PC-BPE (pre-combining and blind phase estimation) 방법이 제안되며, 전영역 최적화를 보장할 수 있도록 하는 효율적인 초기화 방법도 제시된다. 모의실험 결과들을 통하여, 제안된 두가지 방법의 심볼 오류율과 채널 파라미터의 추정 정확도에 관한 성능을 보여준다.
본 논문에서 증폭 후 전달 전송 기법을 사용하는 중계망의 채널 추정을 하는데 있어서 일어나는 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 학습 계열(training sequence)을 이용하는 방법을 제안하였다. 현재의 고속 페이딩 채널 환경에서 기존 파일럿의 추정이 적절하지 않아 송신국(source)과 중계국(relay) 사이의 채널과 중계국(relay)과 수신국(destination) 사이의 채널을 결합하여 추정할 경우 많은 문제점이 초래되기에$^{[1{\sim}2]}$ 전송한 신호의 주파수 영역을 선택하여 얻은 정규(Gaussian) 분포에 대하여 최대 우도 함수의 평균을 내어 채널 추정량(estimator)을 유도해 낼 수 있는, 즉, 파일럿 대신에 하나의 OFDM 신호를 사용하여 모든 채널 충격 응답(CIR)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 살펴보았다. 컴퓨터 모의실험으로 높은 SNR 영역에서 제안한 채널 추정기(estimator)의 성능이 [1]과 비교하여 약 1dB 정도 높음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 유럽의 디지털 방송 규격인 DVB(Digital Video Broadcast)의 업 링크 채널 규격인 DVB-RCS에서 사용되는 터보부호의 특성을 이용하여 반송파의 위상을 추정하는 기법을 제안한다. 위상 추정기는 위치에 따라 크게 외부 단일 추정기와 내부 복수 추정기로 나누었고, 외부 추정 방식은 ML(Maximum Likelihood)과 LMS(Least Mean Square)을 이용하였으며 복수 추정기의 경우에는 LMS(Least Mean Square)와 PSP(Per Survivor Processing)방식 적용하였다. 단일 추정기의 경우 3가지 다른 APP(A Posteriori Probability)알고리즘의 성능을 비교하였으며 단일 추정기와 복수 추정기사이의 성능을 AWGN채널에서 위상오차와 위상잡음(Winner process)이 더해진 모델에서 비교하였다. 복수 추정기의 경우 향상된 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 Forward-Backward(Bi-directional)방식의 채널추정기법이고 둘째는 Forward 채널추정 값과 Backward 채널추정 값의 차이의 정보를 이용하는 Binding기법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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