An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
PURPOSES : The nonlinear model of fatigue cracking is typically used for determining the maintenance period. However, this requires that the model parameters be known. In this study, the particle filter (PF) method was used to determine various statistical parameters such as the mean and standard deviation values for the nonlinear model of fatigue cracking. METHODS : The PF method was used to determine various statistical parameters for the nonlinear model of fatigue cracking, such as the mean and standard deviation. RESULTS : On comparing the values obtained using the PF method and the least square (LS) method, it was found that PF method was suitable for determining the statistical parameters to be used in the nonlinear model of fatigue cracking. CONCLUSIONS : The values obtained using the PF method were as accurate as those obtained using the LS method. Furthermore, reliability design can be applied because the statistical parameters of mean and standard deviation can be obtained through the PF method.
PURPOSE: The purpose of this study is to investigate the effect of the physical therapy treatment room environment using microwave diathermy on the autonomic nervous system of human body. METHODS: Participants were 24 healthy adults. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences(RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were compared in microwave irradiation and non-irradiation group. Data were analyzed in Wilcoxon's signed-ranks test and Mann-Whitney U test. RESULTS: Standard deviation of all normal R-R intervals (SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different in microwave irradiation group. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different in microwave non-irradiation group. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different between two groups. CONCLUSION: There was no significant change in the sympathetic nervous system and parasympathetic nervous system regardless of the presence of microwave irradiation. There was no significant change in the autonomic nervous system adaptability regardless of the presence of microwave irradiation.According to this study, microwave diathermy does not have significant effect on the autonomic nervous system.Future study is necessary to investigate the long term effect of the physical therapy treatment room environment using microwave diathermy on the autonomic nervous system of the human body.
항공사진측량과 위성영상측량에서 거리측정정확도에 대한 연구의 필요성이 급증하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 표준편차와 제곱평균편차간은 물론이고 측정정확도와 측정정밀도간의 정의에 대한 경향성 있는 혼동된 이해가 들어있다. 따라서 본 연구는 항공사진측량과 위성영상측량에서 거리정확도에 관한 표준편차와 제곱평균편차간은 물론이고 측정 정확도와 측정 정밀도간의 관계에 대한 제한적인 정의를 제안한다. 실험결과는 제안한 정확한 정의가 거리측정 정밀도가 아닌 항공사진측량과 위성영상측량에서 거리정확도에서의 개선을 가져옴을 보여준다.
본 논문에서는 적응적 가중치를 사용한 Least Mean Square Error(LMSE) 최적화 기반의 심전도 개인 인식 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 잡음 제거를 위한 전처리과정, 평균 심전도 신호 및 표준편차를 추출한다. 그리고 추출된 정보들을 DB에 저장하고 이를 적응적 가중치로 사용하여 개인 인식에 사용한다. 적응적 가중치는 두 가지를 사용하는데 첫 번째 적응적 가중치는 입력 신호의 표준편차의 역수이고, 두번째 적응적 가중치는 DB에 저장된 사람들의 평균 심전도 신호간의 표준편차에 비례한 것이다. 제안한 방법으로 실험한 결과 32명에 대해서 100%의 인식률을 보였다.
단백질의 삼차원 구조를 단백질의 국부적 구조인 단백질 조각의 일차원적 나열로 표현하면, 단백질 구조의 분석, 모델링, 탐색, 예측 등에 효과적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 자연 상태의 단백질 구조를 정확하게 나타낼 수 있는 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위하여, 대규모 단백질 구조 자료를 이용 할 수 있는 거리 척도들의 효과적인 조합을 조사하였다. 단백질 조각 라이브러리를 구성하기 위해 군집화를 사용하였다. 초기 군집화 단계에서는 가장 계산량이 작은 내부 알파탄소간 거리를 사용하였고, 군집의 확장단계에서는 내부 알파탄소간 거리, 비네-코시거리와 평균 제곱근 오차를 조합하여 사용하였다. 제안한 거리 척도의 조합으로 대규모 자료를 이용하여 단백질 조각 라이브러리를 구성하였다. 구성된 라이브러리를 사용하여 단백질 구조를 나타내는 실험에서 작은 평균 제곱근 오차가 발생함을 확인하였다.
본 논문은 ATSC(Advanced Television System Committee) 8VSB(Vestigial Side Band) 방식의 디지털 지상파 TV 시스템에서 수신 채널 등화기의 수렴속도와 MSE(Mean Square Error) 성능을 개선하기 위한 DCT HLMS DFE(Discrete Cosine Transform Hierarchical Least Mean Square Decision Feedback Equalizer) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LMS(Least Mean Square) DFE 를 계층적 구조의 서브필터로 변형함으로써 수신 데이터 상관 행렬의 고유값 범위를 줄인다. 또한, DCT와 전력추정 알고리즘을 사용하여 다중경로 수신환경에서 수신 신호의 왜곡 및 지연에 따른 입력데이터에 대한 고유값 확산을 작게 한다. 전산 모의실험 결과, 제안한 DCT HLMS DFE는 ATTC(Advanced Television Technology Center)가 제시한 디지털 지상파 TV 방송 채널 중 A, B 그리고 F 채널에서 채널 등화 이후의 심볼 에러율이 0.2일 때 기존의 LMS BFE 보다 SNR이 각각 약 3.8dB, 5dB 그리고 2dB 개선되었다.
Farhid, Morteza;Sedaaghi, Mohammad H.;Shamsi, Mousa
Smart Structures and Systems
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제19권4호
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pp.383-391
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2017
In this paper, we investigate the impacts of network topology on the performance of a distributed estimation algorithm, namely combine-then-adaptive (CTA) diffusion LMS, based on the data with or without the assumptions of temporal and spatial independence with noisy links. The study covers different network models, including the regular, small-world, random and scale-free whose the performance is analyzed according to the mean stability, mean-square errors, communication cost (link density) and robustness. Simulation results show that the noisy links do not cause divergence in the networks. Also, among the networks, the scale free network (heterogeneous) has the best performance in the steady state of the mean square deviation (MSD) while the regular is the worst case. The robustness of the networks against the issues like node failure and noisier node conditions is discussed as well as providing some guidelines on the design of a network in real condition such that the qualities of estimations are optimized.
Recently, the increasing importance of artificial intelligence (AI) technology has led to its increased use in various fields in the shipbuilding and marine industries. For example, typical scenarios for AI include production management, analyses of ships on a voyage, and motion prediction. Therefore, this study was conducted to predict a response amplitude operator (RAO) through AI technology. It used a neural network based on one of the types of AI methods. The data used in the neural network consisted of the properties of the vessel and RAO values, based on simulating the in-house code. The learning model consisted of an input layer, hidden layer, and output layer. The input layer comprised eight neurons, the hidden layer comprised the variables, and the output layer comprised 20 neurons. The RAO predicted with the neural network and an RAO created with the in-house code were compared. The accuracy was assessed and reviewed based on the root mean square error (RMSE), standard deviation (SD), random number change, correlation coefficient, and scatter plot. Finally, the optimal model was selected, and the conclusion was drawn. The ultimate goals of this study were to reduce the difficulty in the modeling work required to obtain the RAO, to reduce the difficulty in using commercial tools, and to enable an assessment of the stability of medium/small vessels in waves.
본 연구에서는 질병지도작성(disease mapping)을 위해 인접지역의 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 EB(empirical Bayes) 추정 법과 HGLM(hierarchial generalized linear model)을 기초로 한 추정법을 다룬다. 사례연구로 이 추정방법들을 이용하여 2000년 사망원인통계자료를 이용해 경상도 및 전라도의 112개 시$.$군$.$구 단위 행정자치구역별 45세 이상 폐암 사망률을 산출하고, 경상도 및 전라도 지역 폐암 사망률 지도를 작성한다. 아울러 제시된 방법들에 위해 얻어진 추정치들의 변동과 3년간 평균 사망률을 기준으로 구한 MSD(mean square deviation)를 이용하여 추정방법들의 특성을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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