공변량(covariate)이 존재하는 경우, 각 처리군 간 효과의 차이를 검정하기 위한 대표적인 비모수적 방법에는 Quade (1967)가 제안한 검정법이 있다. 또한 반응변수에 대해 공변량으로 단순선형회귀분석을 실시하여 얻은 잔차에 대해 일원배치분산분석과 Kruskal Wallis가 제안한 방법을 적용하는 방법, 그리고 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 비모수적 도구인 위치(placement)를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 공분산분석 모형에서 Hwang과 Kim (2012)이 제안한 방법을 확장하여 공분산분석에서의 새로운 방법을 제안하였다. 또한 모의실험(Monte Carlo simulation study)을 통하여 기존의 검정법들과 제안한 방법의 검정력을 비교하였다.
통신채널의 인식문제는 현재 이론적 부분과 실제 관점 부분의 문제점을 가지고 있다. 최근에 이 문제를 해결키 위해 제안된 기법들은 안테나 구조와 시간 오버샘플링에 의해 유도된 다이버시티를 이용하고 있다. 이 방법은 선형 제한조건을 가진 적응필터를 이용하고 있다. 본 논문에서는 값 분할에 근거한 기법이 제안되었다. 수신신호 상관행렬의 최소 단일값에 의한 단일벡터는 채널 임펄스 응답을 포함하며 상기 문제를 해결키 위한 적응 알고리즘을 보인다. 제안된 기법은 기존 기법의 성능보다 우수함을 알 수 있다.
An adaptive extended Kalman filter based on the maximum likelihood (EKF-ML) is proposed for detecting voltage sag in this paper. Considering that the choice of the process and measurement error covariance matrices affects seriously the performance of the extended Kalman filter (EKF), the EKF-ML method uses the maximum likelihood method to adaptively optimize the error covariance matrices and the initial conditions. This can ensure that the EKF has better accuracy and faster convergence for estimating the voltage amplitude (states). Moreover, without more complexity, the EKF-ML algorithm is almost as simple as the conventional EKF, but it has better anti-disturbance performance and more accuracy in detection of the voltage sag. More importantly, the EKF-ML algorithm is capable of accurately estimating the noise parameters and is robust against various noise levels. Simulation results show that the proposed method performs with a fast dynamic and tracking response, when voltage signals contain harmonics or a pulse and are jointly embedded in an unknown measurement noise.
초점 MVDR(Minimum Variance Distortionless Response) 빔 형성은 근접장에서 표적의 위치를 추정하는데 적용될 수 있다. 하지만 배열을 구성하는 센서의 수가 많아질수록 공분산 행렬의 역행렬을 구하는데 많은 계산량을 필요로 한다. 본 논문에서는 부 배열의 원거리 빔 형성기 출력들로부터 빔 공간을 형성하고 이를 이용하여 초점 MVDR 빔 형성을 수행하는 방식을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제안된 방법의 공간 분해능이 기존의 지연 합 빔 형성기를 이용한 경우 보다 높게 나타났다.
Modern super-tall buildings are more sensitive to strong winds. The evaluation of wind loads for the design of these buildings is of primary importance. A direct monitoring of wind forces acting on super-tall structures is quite difficult to be realized. Indirect measurements interpreted by inverse techniques are therefore favourable since dynamic response measurements are easier to be carried out. To this end, a Kalman filtering based inverse approach is developed in this study so as to estimate the wind loads on super-tall buildings based on limited structural responses. The optimum solution of Kalman filter gain by solving the Riccati equation is used to update the identification accuracy of external loads. The feasibility of the developed estimation method is investigated through the wind tunnel test of a typical super-tall building by using a Synchronous Multi-Pressure Scanning System. The effects of crucial factors such as the type of wind-induced response, the covariance matrix of noise, errors of structural modal parameters and levels of noise involved in the measurements on the wind load estimations are examined through detailed parametric study. The effects of the number of vibration modes on the identification quality are studied and discussed in detail. The made observations indicate that the proposed inverse approach is an effective tool for predicting the wind loads on super-tall buildings.
In this paper, finite impulse response (FIR) smoothers are proposed for discrete-time systems. The proposed FIR smoother is designed under the constraints of linearity, unbiasedness, FIR structure, and independence of the initial state information. It is also obtained by directly minimizing the performance criterion with unbiased constraints. The approach to the MVF smoother proposed in this paper is logical and systematic, while existing results have heuristic assumption, such as infinite covariance of the initial state. Additionally, the proposed MVF smoother is based on the general system model that may have the singular system matrix and has both system and measurement noises. Thorough simulation studies, it is shown that the proposed MVF smoother is more robust against modeling uncertainties numerical errors than fixed-lag Kalman smoother which is infinite impulse response (IIR) type estimator.
The two inverse regression estimation methods, SIR and SAVE to estimate the central space are computationally easy and are widely used. However, SIR and SAVE may have poor performance in finite samples and need strong assumptions (linearity and/or constant covariance conditions) on predictors. The two non-parametric estimation methods, MAVE and dMAVE have much better performance for finite samples than SIR and SAVE. MAVE and dMAVE need no strong requirements on predictors or on the response variable. MAVE is focused on estimating the central mean subspace, but dMAVE is to estimate the central space. This paper explores and compares four methods to explain the dimension reduction. Each algorithm of these four methods is reviewed. Empirical study for simulated data shows that MAVE and dMAVE has relatively better performance than SIR and SAVE, regardless of not only different models but also different distributional assumptions of predictors. However, real data example with the binary response demonstrates that SAVE is better than other methods.
미국 통계국(Bureau of Census)에서 실시하고 있는 소매동태조사(Monthly Retail Trade Survey)를 중심으로 3개의 교체그룹을 갖는 2수준 교체표본설계를 설명하고, 특성치의 추정을 위한 복합추정량을 다루었다. 설계 간격 (design gap)이 존재하는 2수준 교체표본설계에서의 일반화복합추정량(generalized composite estimator)과 순환복합 추정량(recursive composite estimator)을 제시하였고, 각 추정량의 분산식을 유도하였다. 또한 공분산구조와 관련된 응답변동(response variability)과 반복응답으로 부터 연유되는 상관관계를 고려하여 복합추정량 사이의 효율을 비교하였다.
$CH_4$는 $CO_2$ 및 $N_2O$와 더불어 중요한 온실가스로서 지속적이고도 체계적인 감시가 요구된다. 에디 공분산 기술 기반의 $CO_2$ 플럭스의 관측은 이미 세계적으로 관측망이 구축되어 관측부터 자료처리에 이르기까지 모든 과정이 표준화되어 있을 뿐 아니라 체계적으로 잘 문서화되어 있다. 그러나 미량 기체인 $CH_4$의 경우, 레이저 기반의 고속반응 분광계를 필요로 할 뿐 아니라, 이에 수반되는 플럭스 자료의 처리 과정이 표준화되어 있지 않다. 본 연구 노트에서는 최근에 상용화된 개회로 파장 변조 분광계를 사용하여 에디 공분산 방법으로 논에서 관측한 $CH_4$ 플럭스 결과를 보고하였다. 모내기 전과 직후의 각 5일간 연속 관측한 자료를 KoFlux 프로토콜에 따라 상용화된 $EddyPro^{TM}$ 프로그램을 사용하여 자료를 처리하였다. 이 후처리 과정에서 세 가지 주요 보정, (1) 주파수 반응 보정, (2) 공기 밀도 보정, (3) 분광 보정의 효과를 정량화 하였다. 보정 효과는 밤과 낮에 따라 차이를 보였고, 메탄플럭스가 작을수록 보정 효과가 컸다. 전반적으로 보정 후에 메탄 플럭스는 평균 20-25% 정도 증가하였다. 국가농림기상센터(www.ncam.kr)에서는 분광 보정과 빈 자료 메우기를 포함한 $CH_4$플럭스 자료 처리가 포함된 업데이트된 KoFlux 프로그램을 일반 사용자에게 제공할 예정이다.
High-rise buildings are generally sensitive to strong winds. The evaluation of wind loads for the structural design, structural health monitoring (SHM), and vibration control of high-rise buildings is of primary importance. Nevertheless, it is difficult or even infeasible to measure the wind loads on an existing building directly. In this regard, a new inverse method for evaluating wind loads on high-rise buildings is developed in this study based on a discrete-time Kalman filter. The unknown structural responses are identified in conjunction with the wind loads on the basis of limited structural response measurements. The algorithm is applicable for estimating wind loads using different types of wind-induced response. The performance of the method is comprehensively investigated based on wind tunnel testing results of two high-rise buildings with typical external shapes. The stability of the proposed algorithm is evaluated. Furthermore, the effects of crucial factors such as cross-section shapes of building, the wind-induced response type, errors of structural modal parameters, covariance matrix of noise, noise levels in the response measurements and number of vibration modes on the identification accuracy are examined through a detailed parametric study. The research outputs of the proposed study will provide valuable information to enhance our understanding of the effects of wind on high-rise buildings and improve codes of practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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