A spatial object changes its states over time. However, existing spatial and temporal database systems cannot fully manage time-varying data with both spatial and non-spatial attributes. To overcome this limitation, we present a framework for spatio-temporal databases that can manage all time-varying historical information and integrate spatial and temporal relationship operators into the select statement in SQL3. For the purpose of our framework, we define three referencing macros and a history aggregate operator and classify the existing spatial and temporal relationship operators into three groups: exclusively spatial relationship operators, exclusively temporal relationship operators, and spatio-temporal common relationship operators. Finally, we believe the integration of spatial and temporal relationship operators into SQL3 will provide a useful framework for the history management of time-varying spatial objects in a uniform manner.
This paper is concerned with a control allocation strategy using the dynamic inversion and the pseudo inverse control which generates the nominal control input trajectories. In addition, an autopilot design method is proposed by using time-varying control technique which is time-varying version of the pole placement of linear time-invariant system for an agile missile with aerodynamic fin and thrust vectoring control. The control allocation proposed in this paper is capable of extracting the maximum performance by combining each control effector, aerodynamic fin and thrust vectoring control. The adopted time-varying control technique for the autopilot design enhances the robustness of the tracking performance for a reference command. The main results are validated through the nonlinear simulations with aerodynamic data.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제2권4호
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pp.255-261
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2000
This paper presents the results of the robust H(sub)$\infty$ FIR filtering for a class of nonlinear continuous time-varying systems subject to real norm-bounded parameter uncertainty and know Lipschitz nonlinearity under sampled measurements. We address the problem of designing filters, using sampled measurements, which guarantee a prescribed H(sub)$\infty$ performance in continuous time-varying context, irrespective of the parameter uncertainty and unknown initial states. The infinite horizon causal H(sub)$\infty$FIR filter are investigated using the finite moving horizon in terms of two Riccati equations with finite discrete jumps.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4240-4258
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2016
A practical iterative channel estimation technique is proposed for the multiple-input-multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) system in the high-speed mobile environment, such as high speed railway scenario. In the iterative algorithm, the Kalman filter and data detection are jointed to estimate the time-varying channel, where the detection error is considered as part of the noise in the Kalman recursion in each iteration to reduce the effect of the detection error propagation. Moreover, the employed Kalman filter is from the canonical state space model, which does not include the parameters of the autoregressive (AR) model, so the proposed method does not need to estimate the parameters of AR model, whose accuracy affects the convergence speed. Simulation results show that the proposed method is robust to the fast time-varying channel, and it can obtain more gains compared with the available methods.
Recent trends in internet access to the device network require that information be provided from anywhere in the enterprise. One then needs to integrate both device network protocol and data network protocol to realize Virtual Device Network (VDN). Interoperability between devices and equipments is essential to enhance the quality and the performance of VDN. LonWorks technology is incorporated as device network protocol for interoperability. VDN integrating both device network and data network has varying time delay. Inherent varying time delay of VDN can significantly degrade the reliability of Distributed Control System. This study investigates the transmission characteristics of VDN and s...
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.651-658
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2013
For the marginal model and generalized estimating equations (GEE) method there is important full covariates conditional mean (FCCM) assumption which is pointed out by Pepe and Anderson (1994). With longitudinal data with time-varying stochastic covariates, this assumption may not necessarily hold. If this assumption is violated, the biased estimates of regression coefficients may result. But if a diagonal working correlation matrix is used, irrespective of whether the assumption is violated, the resulting estimates are (nearly) unbiased (Pan et al., 2000).The quadratic inference functions (QIF) method proposed by Qu et al. (2000) is the method based on generalized method of moment (GMM) using GEE. The QIF yields a substantial improvement in efficiency for the estimator of ${\beta}$ when the working correlation is misspecified, and equal efficiency to the GEE when the working correlation is correct (Qu et al., 2000).In this paper, we interest in whether the QIF can improve the results of the GEE method in the case of FCCM is violated. We show that the QIF with exchangeable and AR(1) working correlation matrix cannot be consistent and asymptotically normal in this case. Also it may not be efficient than GEE with independence working correlation. Our simulation studies verify the result.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.423-436
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2011
정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.
The multiprocess dynamic survival model is proposed for the application of the regression model on the analysis of survival data with time-varying effects of covariates : where the survival data consists of numbers of deaths at certain time-points. The algorithm for the recursive estimation of a time-varying parameter vector is suggested. Also the algorithm of forecasting of numbers of deaths of each group in the next time interval based on the information gathered until the end of current time interval is suggested.
다시점 자료 연구에서 일반화추정방정식은 가상관행렬을 잘못 가정하더라도 모수의 일치추정량을 도출하므로 많이 이용된다. 하지만, 결측 체계가 완전임의결측이 아닌 경우에는 편의추정량을 제공하고, 시간-종속적 공변량이 포함된 경우에는 가상관행렬에 따라 회귀계수 추정값이 다르게 도출될 수 있는 문제점이 있다. 결측 체계가 임의결측인 경우에 발생하는 문제를 해결하기 위해 가중 방법과 다중대체 방법을 사용하는 것이 제안되었다. 본 논문에서는 시간-종속적 공변량이 포함된 이분형 반복측정자료를 GEE를 이용하여 분석할 때 다양한 결측 체계에서 일반화추정방정식 방법, 가중 방법, 다중대체 방법의 회귀계수 추정에 대한 로버스트성과 정확성을 모의실험을 통하여 비교해 보았다. 세 가지 방법 모두에서 시간-종속적 공변량의 회귀계수가 시간-독립적 공변량의 회귀계수에 비해 가상관행렬에 따라 추정값의 차이가 크게 나타났다. 다른 두 방법에 비해 다중대체 방법이 가상관행렬의 형태에 대해 더 로버스트하고 편의도 작은 추정치를 도출하였다.
본 논문에서는 데이터 통신을 이용하는 네트워크 제어 시스템에서 데이터 전송 지연에 의한 시스템 안정성 조건을 리아프노프 이론을 이용하여 새로이 유도하였다. 제안된 안정조건은 기존의 복잡한 계산에 의한 결과에 비하여 매우 간단한 형태이며 쉽게 계산될 수 있다. 또한, 기존에 연구된 결과들을 포함하여 적용될 수 있는 조건임을 보였다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 결과에 비해 성능 면에서 우수하고 안정성 판단에 있어 덜 제한적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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