In this study, we proposed a specification which is able to estimate tile uncertainty more easily and quickly and also able to maintain a confidence level when measuring tile magnitude and phase of 1-port and 2-port transmission.reflection coefficient using a VNA and attached coaxial cable probes. This proposed specification is available when it needs extra special condition of uncertainty estimation and when there is no additional standard equipment like as beadless airline or mismatch standard at the measurement institute. We compared and examined this proposed uncertainty estimation method with recommended EA specification and Agilent specification. As a result, we think that this proposed specification can be used as a reference for uncertainty estimation and calculation of VNA system, that is, a reference based on the IS0/1EC 17025 requirements.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.352-355
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1995
In this paper, estimation error bounds of the optimal FIR (Finite Impulse Response) filter, which is proposed by Kwon et al.[1, 2], are presented in discrete-time systems with the model uncertainty. Performance bounds are here represented by the upper bounds on the difference of the estimation error covariances between the nominal and real values in case of the systems with the noise or model parameter uncertainty. The estimation error bounds of the discrete-time optimal FIR filter is compared with those of the Kalman filter via a numerical example applied to the simulation problem by Toda and Patel[3]. Simulation results show that the former has robuster performance than the latter.
Dorjsembe, Uyanga;Lee, Ju Hong;Choi, Bumghi;Song, Jae Won
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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pp.373-376
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2021
Deep neural networks have achieved almost human-level results in various tasks and have become popular in the broad artificial intelligence domains. Uncertainty estimation is an on-demand task caused by the black-box point estimation behavior of deep learning. The deep ensemble provides increased accuracy and estimated uncertainty; however, linearly increasing the size makes the deep ensemble unfeasible for memory-intensive tasks. To address this problem, we used model pruning and quantization with a deep ensemble and analyzed the effect in the context of uncertainty metrics. We empirically showed that the ensemble members' disagreement increases with pruning, making models sparser by zeroing irrelevant parameters. Increased disagreement implies increased uncertainty, which helps in making more robust predictions. Accordingly, an energy-efficient compressed deep ensemble is appropriate for memory-intensive and uncertainty-aware tasks.
Since the level 2 PSA of OPR-1000 was the requirement for regulatory purposes, Cs-137 release estimation was contained as the Nuclear Safety Act of ROK in which the Cs-137 release frequency exceeding 100 TBq was determined to happen less than 1.0E-6 per year after the Fukushima Daiichi Accident. However, Cs-137 release estimation from the conventional level 2 PSA of OPR-1000 provided uncertainty due to dominant accident sequence consideration. Thus, this study aimed to develop systematic methods through the overall framework to quantify realistic uncertainty concerns of radioactive material release using sensitivity and uncertainty analysis methods and apply them to OPR-1000. This framework helped to quantify confidential value for the Cs-137 release under the BEPU approach using both parametric and non-parametric methods to cover both realistic and conservative points. Uncertainty propagation analysis showed the unexpected uncertainty increase of Cs-137 release exceeding 100 TBq. The non-parametric uncertainty analysis provided higher conservative concerns for safety than the realistic concerns in terms of economics when compared with the parametric uncertainty analysis. Wilks' uncertainty analysis showed the importance to consider conservative Cs-137 release in order to reach the higher safety need. Sensitivity analysis showed reasonable relationships between engineering safety parameters with the Cs-137 release.
For the Reactor Coolant System(RCS) flow rate measurement by the secondary calorimetric heat balance method, the coolant temperature of the hot leg is needed. Several Resistance Temperature Detectors(RTD) are installed in the hot leg to measure the temperature, but the average value of RTDs does not correctly represent the energy-averaged(bulk) temperature because of the thermal stratification phenomenon. Therefore some correction is introduced to predict the bulk temperature, but the correction inevitably contains uncertainty because the stratification is not defined well quantitatively yet. Therefore a large uncertainty for the correction has been used for the conservative estimation. But unrealistically large uncertainty causes degradation of the measurement method and yields difficulty to meet the acceptance criterion in start-up flow measurement test. In this paper, an analytical estimation is made on the correction and the related uncertainty using the measured hot leg velocity profile of System 80 reactor flow model test and the measured temperatures of YGN 3&4 and PVNGS 1&2 start-up tests. The results reveal that the magnitude of the correction uncertainty is much smaller than that used in the previous design. Therefore, the confidence on the flow rate measurement method can be improved and the difficulty in start-up flow measurement test can be lessened if the smaller correction uncertainty obtained through this estimation is applied.
Oscillating water column (OWC) type wave power generator system is a power generation system that uses wave energy, a sustainable and renewable energy source. Irregular cycles and wave heights act as factors that make it difficult to secure generation efficiency of the wave power generator system. Recently, research for improving power generation efficiency is being conducted by applying digital twin technology to OWC type wave energy converter system. However, digital twin using sensor data can predict erroneous performance due to uncertainty in the sensor data. Therefore, this study proposes an uncertainty analysis method for sensor data which is used in digital twin to secure the reliability of digital twin prediction results. Uncertainty quantification considering sensor data characteristics and future uncertainty information according to uncertainty propagation were derived mathematically, and confidence interval estimation was performed based on the proposed method.
This paper proposes a robust image-based visual servoing scheme using a nonlinear observer for a monocular eye-in-hand manipulator. The proposed control method is divided into a range estimation phase and a target-tracking phase. In the range estimation phase, the range from the camera to the target is estimated under the non-moving target condition to solve the uncertainty of an interaction matrix. Then, in the target-tracking phase, the feature point uncertainty caused by the unknown motion of the target is estimated and feature point errors converge sufficiently near to zero through compensation for the feature point uncertainty.
This paper studies the state estimation problem for the current of DC/DC boost converters with parasitic inductor resistance. The parasitic resistance increases the system uncertainty when the output load variation occurs. In order to enhance the observation performance of the Luenberger observer this paper includes the integral of the estimation error signal to the estimation algorithm. By using the proposed PI observer the converter current signal is successfully reconstructed with the voltage measurement regardless of the load uncertainty. Computer simulation has been carried out by using Simulink/Sim Power System. Simulation results show the proposed method maintains robust estimation performance against the model uncertainty.
We reviewed controllers with a time delay estimation in this paper. Time delay control (TDC) and sliding mode control (SMC) are well known robust control schemes. Basically, the TDC has a main characteristic called a time delay estimation from which we can estimate the total uncertainty of a system. . The TDC causes the stick-slip in the case of systems with a friction. The so-called TDCSA which are short for TDC with switching action was developed to reduce the stick-slip. The TDC has the additional switching action term in the TDC structure. In the other hand, the SMC dose not have a time delay estimation but instead it can estimate the system uncertainty through the switching action. The SMC has a difficulty to estimate the total uncertainty of a system because it does not have a time delay estimation. In order to solve the difficulty, some control schemes were developed. Among them, we need to focus our attention on two control schemes: SMCPE and SMCTE, which are short for sliding mode control with a perturbation estimation and sliding mode control with a time delay estimation, respectively. In this paper, we analyzed and compared the characteristic of above three controllers. Even though the motives for the development of three control schemes are different, three control schemes have much in common in terms of their controller structures.
Diverse geostatistical tools such as kriging have been used to estimate the volume and spatial coverage of contaminated soil needed for remediation. However, many approaches frequently yield estimation errors, due to inherent geostatistical uncertainties. Such errors may yield over- or under-estimation of the amounts of polluted soils, which cause an over-estimation of remediation cost as well as an incomplete clean-up of a contaminated land. Therefore, it is very important to use a better estimation tool considering uncertainties arising from incomplete field investigation (i.e., contamination survey) and mathematical spatial estimation. In the current work, as better estimation tools we propose stochastic simulation approaches which allow the remediation volume to be assessed more accurately along with uncertainty estimation. To test the efficiency of proposed methods, heavy metals (esp., Pb) contaminated soil of a shooting range area was selected. In addition, we suggest a quantitative method to delineate the confident interval of estimated volume (and spatial extent) of polluted soil based on the spatial aspect of uncertainty. The methods proposed in this work can improve a better decision making on soil remediation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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