본 연구에서는 폐광산으로 인한 광산재해 중 기간 및 일반 시설물이나 인명의 피해를 초래하는 지반침하의 예측 및 평가를 위하여 국내에서 비교적 용이하게 확보할 수 있는 정보인 갱도심도를 사용하여 단순하면서도 국내 지질 및 채굴조건에 적합한 지반침하위험도 평가법을 개발하였다. 개발된 방법을 가상의 규칙적인 채굴적과 실제 침하현장에 대하여 적용한 결과 기존의 영향함수법에 의한 결과 및 현장 침하 사례와 유사한 결과를 얻었다. 따라서 본 연구에서 개발한 평가법은 복잡한 지질구조와 불규칙한 채굴적으로 대표되는 국내광산의 지반침하위험도평가 및 예측에 효과적으로 사용할 수 있을 것을 판단된다.
본 논문은 꼬리가 두꺼운 분포의 꼬리부분에 대한 분포를 추정할 경우 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능에 대해 비교하였다. 모수적 방법으로는 일반화 극단값 분포와 일반화 파레토 분포를 이용하였고, 비모수적 방법은 커널형 확률밀도함수 추정방법을 적용하였다. 두 접근법의 비교를 위해 2014년부터 2018년까지 서울시 관측소별 일일 미세먼지 공공데이터를 이용하여 블록 최댓값 모형과 분계점 초과치 모형을 적용하여 함수 추정한 결과를 함께 보이고 2년, 5년, 10년의 재현수준을 통해 고농도의 미세먼지가 일어날 지역을 예측하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제6권1호
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pp.107-116
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1999
We propose a sample design which minimize Bayes risk for cluster smpling in sampling inspection. We treat a pilot sample and an additional sample size as random variable. In addition we compute an appropriate cluster size for handling over-dispersion.
Estimation of the dielectric properties of insulating silicone rubbers added reinforcing fillers $(SiO_2,\;0{\sim}140phr)$ are very important to investigate the polymer structure. The characteristies of the dielectric absorption in insulating silicone rubbers were studied in the frequency range from 30Hz to 1MHz at the temperature range from $0{\sim}170^{\circ}C$. In the case of non-filled specimen, the dielectric loss is due to the syloxane which is the main chain of silicone rubber at the low temperature below $50^{\circ}C$ and the frequency at 330Hz, and is due to methyl and vinyl radical over the frequency of 1MHz. It is confirmed that the methyl radical or the vinyl radical becomes thermal oxidation at the high temperature over $100^{\circ}C$ and then the dielectric disperssing owing to the carboxyl radical Is appeared. In the case of filled specimen, the dielectric constant is in creased with the additives of reinforcing fillers due to the effect of interfacial polarization explained by MWS(Maxwell-Wagner-Sillars)'s law. The dielectric loss is decreased by the disturbance of reinforcing fillers that is permeated between networks.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2470-2491
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2018
Web-scale open information extraction (Open IE) plays an important role in NLP tasks like acquiring common-sense knowledge, learning selectional preferences and automatic text understanding. A large number of Open IE approaches have been proposed in the last decade, and the majority of these approaches are based on supervised learning or dependency parsing. In this paper, we present a novel method for web scale open information extraction, which employs cosine distance based on Google word vector as the confidence score of the extraction. The proposed method is a purely unsupervised learning algorithm without requiring any hand-labeled training data or dependency parse features. We also present the mathematically rigorous proof for the new method with Bayes Inference and Artificial Neural Network theory. It turns out that the proposed algorithm is equivalent to Maximum Likelihood Estimation of the joint probability distribution over the elements of the candidate extraction. The proof itself also theoretically suggests a typical usage of word vector for other NLP tasks. Experiments show that the distance-based method leads to further improvements over the newly presented Open IE systems on three benchmark datasets, in terms of effectiveness and efficiency.
This study aims to identity the age group where driving performance significantly decreases based on the data collected from the Korea Transportation Safety Authority's driver aptitude tests in 2006. The test includes following six driving simulator-based tests: estimation of moving objects' speed, estimation of stopping distance, three tests for drivers' multi-task ability, and kinetic depth perception. These six test results were utilized for the identification of the age threshold applying the CART technique, suggesting driving ability significantly be decreased over 50s. This finding was confirmed by two analyses using the accident history data containing the information of accident and non-accident drivers and the degree of accident severity. The results of this study imply that accident prevention efforts should be enhanced over a wider range of age group than the current practice where the age of 65 is generally applied for the threshold dividing senior and non-senior driver groups.
Modern power systems driven by high-power converters have become inevitable in view of the ever increasing demand for electric power. The total power loss can be reduced by limiting the switching losses in such power converters; increased power efficiency can thus be achieved. A reduced switching frequency that is less than a few hundreds of hertz is applied to power converters that produce output waveforms with high distortion. Selective harmonic elimination pulse width modulation (SHEPWM) is an optimized low switching frequency pulse width modulation method that is based on offline estimation. This method can pre-program the harmonic profile of the output waveform over a range of modulation indices to eliminate low-order harmonics. In this paper, a SHEPWM scheme for three-phase three-leg neutral point clamped inverter is proposed. Aside from eliminating the selected harmonics, the DC capacitor voltages at the DC bus are also balanced because of the symmetrical pulse pattern over a quarter cycle of the period. The technique utilized in the estimation of switching angles involves the firefly algorithm (FA). Compared with other techniques, FA is more robust and entails less computation time. Simulation in the MATLAB/SIMULINK environment and experimental verification in the very large scale integration platform with Spartan 6A DSP are performed to prove the validity of the proposed technique.
The operational aerosol retrieval algorithm for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) measurements was recently updated and named collection 6 (C6). The C6 MODIS aerosol algorithm, a substantially improved version of the collection 5 (C5) algorithm, uses an enhanced aerosol optical thickness(AOT) retrieval process consisting of new surface reflection and aerosol models. This study reports on the estimation and validation of the two latest versions, the C5 and C6 MODIS aerosol products over the East Asian region covering $20^{\circ}N$ to $56^{\circ}N$ and $80^{\circ}E$ to $150^{\circ}E$. This study also presents a comparative validation of the two versions(C5 and C6) of algorithms with different methods(Dark Target(DT) and Deep Blue (DB) retrieval methods) from the Terra and Aqua platforms to make use of the Aerosol Robotic Network (AERONET) sites for the years 2000-2016. Over the study region, the spatially averaged annual mean AOT retrieved from C6 AOT is about 0.035 (5%) less than the C5 counterparts. The linear correlations between MODIS and AERONET AOT are R = 0.89 (slope = 0.86) for C5 and R = 0.95 (slope = 1.00) for C6. Moreover, the magnitude of the mean error in C6 AOT-the difference between MODIS AOT and AERONET AOT-is 40% less than that in C5 AOT.
This proposes an online loss minimization algorithm for series PI(SPI) based interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) drive to yield high efficiency and high dynamic performance over wide speed range. The loss minimization algorithm is developed based on the motor model. In order to minimize the controllable electrical losses of the motor and thereby maximize the operating efficiency, the d-axis armature current is controlled optimally according to the operating speed and load conditions. For vector control purpose, a SPI is used as a speed controller which enables the utilization of the reluctance torque to achieve high dynamic performance as well as to operate the motor over a wide speed range. Also, this paper proposes current control of model reference adaptive fuzzy controller(MFC), and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The proposed efficiency optimization control, SPI, MFC, ANN in this paper is applied to IPMSM drive system, the validity of this paper is proved by analyzing response characteristics in variety operating conditions.
This paper describes real time implementation of subband sound localization system on a floating-point DSP TI TMS320C31. The system determines two dimensional location of an active speaker in a closed room environment with real noise presents. The system consists of an two microphone array connected to TI DSP hosted by PC. The implemented sound localization algorithm is Subband CPSP which is an improved version of traditional CPSP (Cross-Power Spectrum Phase) method. The algorithm first split the input speech signal into arbitrary number of subband using subband filter banks and calculate the CPSP in each subband. It then averages out the CPSP results on each subband and compute a source location estimate. The proposed algorithm has an advantage over CPSP such that it minimize the overall estimation error in source location by limiting the specific band dominant noise to that subband. As a result, it makes possible to set up a robust real time sound localization system. For real time simulation, the input speech is captured using two microphone and digitized by the DSP at sampling rate 8192 hz, 16 bit/sample. The source location is then estimated at once per second to satisfy real-time computational constraints. The performance of the proposed system is confirmed by several real time simulation of the speech at a distance of 1m, 2m, 3m with various speech source locations and it shows over 5% accuracy improvement for the source location estimation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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