It is of the most urgent necessity to get hydrological time series of long duration for the establishment of rational design and operation criterion for the Agricultural hydraulic structures. This study was conducted to select best fitted frequency distribution for the monthly runoff and to simulate long series of generated flows by multi-season first order Markov model with comparison of statistical parameters which are derivated from observed and sy- nthetic flows in the five watersheds along Geum river basin. The results summarized through this study are as follows. 1. Both two parameter gamma and two parameter lognormal distribution were judged to be as good fitted distributions for monthly discharge by Kolmogorov-Smirnov method for goodness of fit test in all watersheds. 2. Statistical parameters were obtained from synthetic flows simulated by two parameter gamma distribution were closer to the results from observed flows than those of two para- meter lognormal distribution in all watersheds. 3. In general, fluctuation for the coefficient of variation based on two parameter gamma distribution was shown as more good agreement with the observed flow than that of two parameter lognormal distribution. Especially, coefficient of variation based on two parameter lognormal distribution was quite closer to that of observed flow during June and August in all years. 4. Monthly synthetic flows based on two parameter gamma distribution are considered to give more reasonably good results than those of two parameter lognormal distribution in the multi-season first order Markov model in all watersheds. 5. Synthetic monthly flows with 100 years for eack watershed were sjmulated by multi- season first order Markov model based on two parameter gamma distribution which is ack- nowledged to fit the actual distribution of monthly discharges of watersheds. Simulated sy- nthetic monthly flows may be considered to be contributed to the long series of discharges as an input data for the development of water resources. 6. It is to be desired that generation technique of synthetic flow in this study would be compared with other simulation techniques for the objective time series.
Constantly enhancing positioning accuracy by the Global Positioning System (GPS) technique is of great importance, but challenging, especially after the GPS positioning technique has been improved considerably during the past two decades. The associated main error sources have been reduced substantially, if not eliminated. Troposhpeic influence with its highly temporal and spatial variability appears to be one of the major error sources. It is hence an increased interest among GPS researchers to reduce the tropospheric influence or delay. Two techniques have been commonly implemented to correct the tropospheric impact. The first technique, known as parameter estimation, characterizes the path delay with empirical models and the parameters of interest are determined from the GPS measurements. The second strategy, termed as external correction, involves independent path delay measurements. The present study is an integration of both techniques in which the parameter estimation as well as external correction are used to correct the path delay for $110{\sim}210$ km range baselines. Twenty-four parameters have been obtained in 24 hours solution by setting the cutoff angle at 3 and 15 degrees for parameter estimation strategy. Measurements from meteorological instruments and water vapor radiometer (WVR) are applied in the GPS data processing, separately, as an external strategy of present research work. Interesting results have been found, indicating more stable repeatability in baseline when the external correction strategy is applied especially with the inclusion of WVR observations. The offset of an order of 1 cm is found in the baselines determined by the two strategies. On the other hand, parameter estimation exhibits more stable in terms of GPS height repeatability. The offset in the GPS height determined by the two strategies is on the order of few centimeters.
In this paper the Local Weighted Regression LWR technique is applied to the estimation of aircrcraft parameters. The method consists In improving the Local Weighted Regression LWR technique by adding a data Retention-and-Deletion RD strategy. The improvement comes with reduced computational effort since the two techniques can share their main computational procedures. The purpose of the study was to establish if the proposed algorithm could provide fast and reliable real-time estimations, with accuracy comparable to other well-known off-line identification schemes. The algorithm was tested using specific parameter estimation maneuvers and flight data of the NASA F/A-18 HARV. The results were compared with both the estimation obtained from ...
In the conventional sliding mode control technique, a priori knowledge of the bound of external disturbances or/and parameter uncertainties is required to assure control robustness. This, however, may not be easy to obtain in practical situation. This work presents a novel methodology, a sliding mode controller with perturbation estimator, which offers a robust control performance without a priori knowledge about the perturbations (disturbances and parameter uncertainties). The proposed technique is featured by an integrated average value of the imposed perturbation over a certain sampling period. This work also proposes two effective actuating methods of the perturbation estimator: on-off condition and filtering condition. In order to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology, a two-link robotic system is adopted and its position control performance is evaluated. In addition, a comparative work between the conventional technique and the proposed one is undertaken.
This study introduces a new technique to estimate modal parameters of a vibrating string using motion pictures. The approach requires two motion pictures for a vibrating string captured simultaneously by typical potable digital cameras or camcorders. Applying the space intersection theory and the space resection theory in photogrammetry, the steroscopic images for the string are constructed from two flat plane pictures. Then the three dimensional displacement components of the string are extracted by a multiple template matching technique. Finally the modal parameters of the string are estimated from the resulting displacement time histories. The accuracy of the approach has been examined through a small-scale mock-up of a string.
This work shows that it is possible to obtain information about more than one parameter from acoustic field information. A variety of ultrasonic Lamb wave modes were utilized to reconstruct thickness and density of an isotropic plate. An image reconstruction of one parameter (thickness of a plate) was carried out for four cases, i.e., the lowest symmetrical and anti symmetrical modes, and the fastest symmetrical and anti symmetrical Lamb waves among multiple modes. For two parameter reconstructions (thickness and density), the image processing was performed using the lowest symmetrical and antisymmetrical modes simultaneously. In this work, a modified version of algebraic reconstruction technique (ART), which is a form of finite-series expansion method, was employed to reconstruct the ultrasonically computed tomographic images. Results from several sample geometries are presented.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.208-211
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1993
This paper presents the parameter design method for the desired time response of hydraulic track motor system of an industrial excavator. The dynamic response depends upon many component parameters such as motor displacement, spring constant and various valve coefficients. Most of them are to be determined to obtain the desired response while some parameters are fixed, or discrete for the off-the-shelf type components. The parameters might be selected through repeated simulations of the system once the system is mathematically represented. This paper, however, presents optimization technique to select two parameters using a parameter optimization technique. The variational approach is applied to the system equations which are represented as state equations and from those system equations derived are the adjoint equations. The gradients for each parameter also are formed for the iterations.
We propose a method of paramete estimation using order-of-magnitude analysis for optimal boundary smoothing in Mean Field Annealing(MFA) technique in this paper. We previously proposed two boundary smoothing methods for consistent object representation in the previous paper, one is using a constratined regulaization(CR) method and the other is using a MFA method. The CR method causes unnecessary smoothing effects at corners. On the other hand, the MFA method method smooths our the noise without losing sharpness of corners. The MFA algorithm is influenced by several parameters such as standard deviation of the noise, the relativemagnitude of prior ter, initial temperature and final temperature. We propose a general parameter esimation method for optimal boundary smoothing using order-of-magnitude analysis to be used for consistent object representation in this paper. In addition, we prove the effectiveness of our parameter estimation and also show the temperature parameter sensitivities of the algorithm.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제7권2호
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pp.427-433
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2000
In this paper, we review several two-stage randomized response techniques for gathering self-report data when persons are asked sensitive question. Also efficiencies and privacy protections based on the two-stage randomized response procedures are compared. Finally, we find optimal parameter conditions.
Two methods which estimate manoeuvring derivatives in the model of hydrodynamic force and moment acting on a manoeuvring ship using sea trial data were compared. One is the widely used parameter estimation method by using the Extended Kalman Filter (EKF), which estimates state variables of linearized state space model at every instant after dealing with the coefficients as the augmented state variables. The other one is the Estimation-Before-Modeling (EBM) technique, so called the two-step method. In the first step, hydrodynamic force of which dynamic model is assumed the third-order Gauss-Markov process is estimated along with motion variables by the EKF and the modified Bryson-Frazier smoother. Then, in the next step, manoeuvring derivatives are identified through the regression analysis. If the exact structure of hydrodynamic force could be known, which was an ideal case, the EKF method would be regarded as being more superior compared to the EBM technique. However the EBM technique was more robust than the EKF method from a realistic point of view where the assumed model structure was slightly different from the real one.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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