Equivalent-time sampling can improve measurement or sensing systems because it enables a broader frequency band and higher delay resolution for periodic signals with lower sampling rates than a Nyquist receiver. Meanwhile, a digital down-conversion (DDC) technique can be implemented using a straightforward radio frequency (RF) circuit. It avoids timing skew and in-phase/quadrature gain imbalance instead of requiring a high-speed analog-to-digital converter to sample an intermediate frequency (IF) signal. Therefore, when equivalent-time sampling and DDC techniques are combined, a significant synergy can be achieved. This study provides a parameter design methodology for optimal equivalent-time sampling using DDC.
본 연구에서는 공장용지 면적을 예측하기 위한 통계적 추정을 다루었다. 공장용지에 대해서는 1981년부터 2003년까지 자료가 존재하며, 2004년 이후에는 공장용지보다 좁은 개념인 산업단지 면적에 대한 조사 자료만 존재한다. 한국산업단지공단에서는 2009년 10월 표본조사를 실시하여 당해의 공장용지 면적을 추정하였으며, 동 조사 시 향후 5개년의 공장용지면적에 대한 수요를 조사한 바 있다. 본 연구에서는 과거 절단된 자료를 여러 통계모형을 사용하여 적절히 대체할 수 있는 수요예측모형을 도출하고, 표본조사에 의한 추정치와 통계적 모형에 의한 대체값들을 융합하는 평활기법으로 향후 공장용지 수요를 예측하는 방법을 다루었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.443-449
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2017
Estimation of population proportion like the distribution rate of LED TV and the prevalence of a disease are often estimated based on survey sample data. Population proportion is generally considered as a special form of population mean. In complex sampling like stratified multistage sampling with unequal probability sampling, the denominator of mean may be random variable and it is estimated like ratio estimator. In this research, we examined the estimation of distribution rate based on stratified multistage sampling, and determined some numerical outcomes using stratified random sample data with about 25% of missing observations. In the data used for this research, the survey weight was determined by deterministic way. So, the weights are not random variable, and the population distribution rate and its variance estimator can be estimated like population mean estimation. When the weights are not random variable, if one estimates the variance of proportion estimator using ratio method, then the variances may be inflated. Therefore, in estimating variance for population proportion, we need to examine the structure of data and survey design before making any decision for estimation methods.
The concentrations of volatile organic compounds (VOCs) in the ambient air were measured at three sites (Samil-dong, SRO and EFMC) in Yeosu industrial complex during September 2000 to August 2001. Air samples were collected for 24 hours in Silicocan canister (6l) with constant flow samplers every 6 days and analyzed using a cryogenic preconcentration system and a GC/MS. At each site, we identified 35 species known as on both the carcinogenic and mutagenicity by the EPA US (TO-14 manual). No relationship was found between YOCs concentration at three sampling points. Furthermore, the result shows that there appears to be a variety distribution of the concentration. BTX, vinyl chloride and high concentrations of 1,2-dichloroethane were observed at the sampling sites. Especially, high concentration of toxic VOCs, such as vinyl chloride, chloroform, 1,2-dichloroethane and benzene were shown at environmental facilities management cooperation (EMFC) site. They seem to be emitted from the facility of wastewater treatment in Yeosu industrial complex. It was difficult to tell the seasonal variation of total VOCs concentration. Nevertheless, the concentration in winter was typically higher than in summer The concentrations of toxic VOCs contents in Yeosu industrial complex were generally lower than those in Ulsan complex, although those were similar or less than in Seoul and Daegu. Whereas, toluene and styrene emitted from Yeosu industrial complex were higher than those of Edmonton industrial complex in Canada. Especially, toluene was third times higher than those observed from Texas, USA.
This study is concerned with a job sequencing method using the concept of sampling technique in the case of Job Shop. This is the follow study of Kang and Ro (1988) which examined the possibility of application of sampling technique to determine the Job Sequence in the case of Flow Shop. Not only it is very difficult, but also it takes too much time to develop the appropriate job schedules that satisfy the complex work conditions. The most job sequencing algorithms have been developed to determine the best or good solution under the special conditions or assumptions. The application areas of these algorithms are also very narrow, so it is very hard to find the appropriate algorithm which satisfy the complex work conditions. In this case it is very desirable to develop a simple job sequencing method which can select the optimal job sequence or near optimal job sequence with a little effort. This study is to examine the effect of sampling job sequencing which can select the good job of 0.01%~5% upper good group. The result shows that there is the sets of 0.05%~23% job sequence group which has the same amount of performance measure with the optimal job sequence in the case of experiment of N/M/G/$F_{max}$. This indicates that the sampling job sequencing method is a useful job sequencing method to find the optimal or good job sequence with consuming a small amount of time. The results of ANOVA show that the only one factor, number of machines is the significant factor for determining the job sequence at ${\alpha}=0.01$. It takes about 10 minutes to compare the number of 10,000 samples of job sequence by personal computer and it is proved that the selection rate of the same job sequence with optimal job sequence is 23.0%, 3.9% and 0.065% in the case of 2 machines, 3 machines and 4 machines, respectively. The area of application can readily be extended to the other work condition.
B.Widrow established fundamental relations between the least-mean-square (LMS) algorithm and the digital Fourier transform[1]. By extending these relations, we proposed the short time spectra analysis system using the LMS algorithm[2]. In that paper, we used the normal LMS algorithm on the thought of dealing with only real analytical signal. This algorithm minimizes the real mean-square by recursively altering the complex weight vector at each sampling instant. But, the short time spectra analysis sometimes deals with the complex signal that is outputted from complex analog filter. So, in order to optimize and develop this methods, furthermore it is necessary to derive an algorithm for the complex analytical signal. In this paper, we first discuss the new adaptive system for the spectra analysis using the complex LMS algorithm and then derive convergence condition, time constant of coefficient adjustment and frequency resolution by extending the discussion. Finally, the effectiveness of the proposed method is experimentally demonstrated by applying it to the measurement of transfer performance on complex analog filter.
To estimate the reliability of a large and complex network with a small variance, we propose two dynamic Monte Carlo sampling methods: the sequential minimal cut set (SMCS) and the sequential minimal path set (SMPS) methods. These methods do not require all minimal cut sets or path sets to be given in advance and do not simulate all arcs at each trial, which can decrease the valiance of network reliability. Based on the proposed methods, we develop the importance sampling estimators, the total hazard (or safety) estimator and the hazard (or safety) importance sampling estimator, and compare the performance of these simulation estimators. It is found that these estimators can significantly reduce the variance of the raw simulation estimator and the usual importance sampling estimator. Especially, the SMCS algorithm is very effective in case that the failure probabilities of arcs are low. On the contrary, the SMPS algorithm is effective in case that the success Probabilities of arcs are low.
In this study, the concentrations of offensive odorous compounds seasonally emitted from the chemical plant at Chongju industrial complex in Korea were determined by the analytical methods of gas chromatography, high performance liquid chromatography and uv/vis spectroscopy. The kinds of offensive odorous compounds examined are formaldehyde, acetaldehyde, butyl aldehyde, propion aldehyde, n-valeric aldehyde, iso-valeric aldehyde, hydrogen sulfide, methyl mercaptan, dimethyl sulfide, dimethyl disulfide, trimethyl amine and ammonia. The seasonally emission levels of all odorous compounds except dimethyl sulfide at 13 sampling points of plant were lower than those of the regulation standard levels of the industrial complex in Korea. The levels were the highest in June, and lowest in December. The propion aldehyde and iso-valeric aldehyde in June and December, butyl aldehyde in December, and n-valeric aldehyde were not detected in all the three seasons at any sampling points of the plant examined. But in June, dimethyl sulfide was emitted up to 16 times than that of the regulation level.
The concentrations of offensive odorous compounds emitted from the two chemical plants in Chongju and Yeosu industrial complex in Korea were determined by uv/vis spectroscopy, gas chromatography, and high performance liquid chromatography. The odorous compounds examined in this study are ammonia, trimethyl amine, formaldehyde, acetaldehyde, propion aldehyde, butyl aldehyde, n-valeric aldehyde, iso-valeric aldehyde, hydrogen sulfide, methyl mercaptan, dimethyl sulfide and dimethyl disulfide. The concentrations of those were determined from the 10 sampling points of the two plants, respectively. The emission concentrations of all odorous com-pounds examined in the two plants were lower than those of the regulation standard levels of industrial complex in Korea, respectively. The propion aldehyde, n-valeric aldehyde, methyl mercaptan and dimethyl disulfide in Chongju and Yeosu plants, and butyl aldehyde and iso-valeric aldehyde in Yeosu plant were not detected at any sampling points examined.
A new method to estimate the mean areal precipitation using kriging is developed. Urlike the conventional approach, points for double and quadruple numerical integrations in the kriging equation are selected randomly, given the boundary of area of interest. This feature eliminates the conventional approach's necessity of dividing the area into subareas and calculating the center of each subarea, which in turn makes the developed method more powerful in the case of complex boundaries. The algorithm to select random points within an arbitrary boundary, based on the theory of complex variables, is described. The results of Monte Carlo simulation showed that the error associated with estimation using randomly selected points is inversely proportional to the square root of the number of sampling points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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