A lumped parameter model of Li-ion battery in hybrid electric vehicle(HEV) is constructed and system parameters are identified by using recursive least square estimation for different C-rates, SOCs and temperatures. The system characteristics of pole and zero in frequency domain are analyzed with the parameters obtained from different conditions. The parameterized model of Li-ion battery indicates highly dependant of temperatures. The system pole and internal resistance changes 6.6 and 18 times at $-20^{\circ}C$, comparing with those at $25^{\circ}C$, respectively. These results will be utilized on constructing model-based state observer or an on-line identification and an adaptation of the model parameters in battery management systems for hybrid electric vehicle applications.
본 연구는 도로상의 화물차량 관측교통량과 가장 잘 부합하는 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비통행배정과 통행배정(GM모형)을 순차적으로 사용한 통합모형(Hybrid Method)을 개발하고, 통합모형과 GM모형을 수도권에 적용하여 비교 평가한 결과 평균오차율과 %RMSE에서 통합모형이 더 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 것으로 나타났다. 통합모형으로 보정된 수도권 화물차량 기 종점통행량은 첫째, 화물차량을 차종별로 구분하여 제시함으로써 활용 영역을 확장시켰다. 둘째, 기존 화물차량 기 종점통행량 보다 평균오차율과 %RMSE가 낮은 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 산출하였다. 셋째, 현재뿐만 아니라 장래 화물차량 기 종점 자료를 제시함으로써 타당성 조사 등에 활용이 가능하게 하였다.
Precise control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) over wide speed range is an engineering challenge. This paper considers the design and implementation of novel technique of speed estimation and control for IPMSM using hybrid intelligent control. The hybrid combination of neural network and adaptive fuzzy control will produce a powerful representation flexibility and numerical processing capability. Also, this paper is proposed speed control of IPMSM using adaptive neural network fuzzy(A-NNF) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed.
현재 목표기기(target node)의 위치를 측정하는 기술 중에 가장 정확도가 높다고 평가되는 방법은 ToA(Time of Arrival) 거리 측정(Ranging) 기술과 TDoA(Time Difference of Arrival) 거리 측정 기술을 이용한 위치 측정 방법이다. ToA와 TDoA는 시간을 기반으로 하는 거리 측정 기술이기 때문에 여러 개의 참조기기(Reference node)와 목표기기 사이의 시간 동기화와 오프셋이 중요시 된다. 참조기기와 목표기기 사이의 시간 동기화가 정확하게 이루어지지 않거나 참조기기 간 시간 오프셋이 발생할 경우 정확한 시점에서 신호를 검출할 수 없게 되어 거리오차가 발생하게 되고, 이러한 거리오차를 일반적인 위치 측정 알고리즘에 적용하게 되면 목표 기기의 정확한 위치를 측정할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 참조기기와 목표기기 사이에 시간 동기화가 맞지 않을 경우와 참조기기와 참조기기 사이의 시간 오프셋이 발생할 경우에 위치 측정의 오차를 줄이는 ToA와 TDoA의 Hybrid 방식을 제안한다. 각각의 펄스가 직교성을 갖는 특징을 지닌 MHP(Modified Hermite Polynomial) 펄스를 이용하여 참조기기들이 각기 다른 MHP 펄스를 송수신하도록 하고 이를 통해 한 번의 MHP 펄스 송수신만으로 TDoA와 ToA 두 가지 방법을 모두 이용하여 각각의 거리를 측정하고 위치 계산을 할 수 있도록 한다. Hybrid 방식은 TDoA와 ToA 방법을 이용한 거리 측정을 반복적인 계산을 통해 실제 거리 오차가 적은 방법을 선택하여 목표기기의 위치를 좀 더 정확하게 측정할 수 있음을 시뮬레이션을 통해 보였다.
부호분할다중접속(CDMA: Code Division Multiple Access) 시스템의 역방향링크에서 수신 빔 성형 기법을 사용할 경우, 빔 성형 이득을 얻는 반면 전력 제어에 의해 불충분한 파일롯 전력으로 인해 채널 추정이 부정확해진다. 이 논문에서는 상관된 단일-입력 다중-출력(SIMO: Single-Input Multiple-Output) 채널에서 불충분한 파일롯 전력으로 인한 문제를 해결하기 위한 수신 빔 성형 방식을 제안하고자 한다. 제안된 복합형 빔 성형 방식(hybrid beamformer)은 수신 안테나들을 그룹 지어서, 각 그룹 당 수신 빔 방향(DOA: Direction-of-Arrival) 기반의 빔 성형 후에, 그룹별 출력을 최대 비 결합(MRC: Maxim Ratio Combining)하는 방식으로, 공간적으로 상관된 SIMO 채널의 디버시티 이득을 얻으면서 더 정확한 채널추정과 간섭제거 효과를 제공한다. 배열 안테나의 수가 여섯 개 이상인 경우, 복합형 빔 성형 방식은 빔 수신 각 범위(AOS: Angle-of-Spread)가 30°이하에서 일반적인 MRC 빔 성형 방식보다 더 좋은 성능을 보인다.
The Bass model is a cornerstone in diffusion theory which is used for forecasting demand of durables or new services. Three well-known estimation methods for parameters of the Bass model are Ordinary Least Square (OLS), Maximum Likelihood Estimator (MLE), Nonlinear Least Square (NLS). In this paper, a hybrid method incorporating OLS and NLS is presented and it's performance is analyzed and compared with OLS and NLS by using simulation data and empirical data. The results show that NLS has the best performance in terms of accuracy and our hybrid method has the best performance in terms of stability. Specifically, hybrid method has better performance with less data. This result means much in practical aspect because the avaliable data is little when a diffusion model is used for forecasting demand of a new product.
Kim, Young-Eun;Jung, Yoon-Sun;Ock, Minsu;Yoon, Seok-Jun
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제55권1호
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pp.10-18
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2022
Disability-adjusted life-year (DALY) estimates may vary according to factors such as the standard life expectancy, age weighting, time preference and discount rate, calculation of disability weights, and selection of the estimation method. DALY estimation methods are divided into the following 3 approaches: the incidence-based approach, the pure prevalence-based approach, and the hybrid approach. These 3 DALY estimation approaches each reflect different perspectives on the burden of disease using unique characteristics, based on which the selection of a suitable approach may vary by the purpose of the study. The Global Burden of Disease studies, which previously estimated DALYs using the incidence-based approach, switched to using the hybrid approach in 2010, while the National Burden of Disease studies in Korea still mainly apply the incidence-based approach. In order to increase comparability with other international burden of disease studies, more DALY studies using the prevalence-based approach need to be conducted in Korea. However, with the limitations of the hybrid approach in mind, it is necessary to conduct more research using a disease classification system suitable for Korea. Furthermore, more detailed and valid data sources should be established before conducting studies using a broader variety of DALY estimation approaches. This review study will help researchers on burden of disease use an appropriate DALY estimation approach and will contribute to enhancing researchers' ability to critically interpret burden of disease studies.
본 논문에서는 하나의 AP가 다수의 사용자를 지원하는 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템을 고려한다. 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템의 성능은 채널에 아날로그 빔이 결합된 형태의 유효 채널에 의해서 결정된다. 따라서 시스템의 성능을 최대화하기 위해서는 채널의 정보를 획득하고 획득된 채널 정보를 이용해서 아날로그 빔을 적절히 선택해야 한다. 본 논문에서는 상향링크 다중사용자 하이브리드 빔포밍 시스템에 적합한 채널 추정 방법과 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘을 제안한다. 또한 수학적으로 계산 복잡도 분석을 통해서 제안하는 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘이 최적의 아날로그 빔 선택 알고리즘에 비해서 복잡도가 훨씬 작은 것을 보여준다. 모의 실험 결과를 통하여 동일한 조건 하에서 제안된 저복잡도 아날로그 빔 선택 알고리즘이 최적의 아날로그 빔 선택 알고리즘에 비해 줄어든 계산 복잡도에 비하여 성능 면에서 열화가 거의 없는 것을 확인한다.
There is a growing interest in hybrid electric vehicles due to environmental concerns. Recent efforts are directed toward developing an improved main component systems for the hybrid electric vehicle applications. Soon after the introduction of electric starter for internal combustion engine early this century, despite being energy efficient and nonpolluting, electric vehicle lost the battle completly to internal combustion engine due to its limited range and inferior performance. Hybrid Electric vehicles offer the most promising solutions to reduce the emission of vehicles. This paper describes a method for cost reduction estimation of parallel hybrid electric vehicle. We used a cost reduction structure that consisted of five major subsystems (three-type and two-type motor) for parallel hybrid electric vehicle. Especially, we estimated the potential for cost reductions in parallel hybrid electric vehicle as a function of time using the learning curve. Also, we estimated the potentials of cost by depreciation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권1호
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pp.47-64
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2020
In this paper, we derive some estimators of the scale parameter of the exponentiated half-logistic distribution based on the multiply Type-I hybrid censoring scheme. We assume that the shape parameter λ is known. We obtain the maximum likelihood estimator of the scale parameter σ. The scale parameter is estimated by approximating the given likelihood function using two different Taylor series expansions since the likelihood equation is not explicitly solved. We also obtain Bayes estimators using prior distribution. To obtain the Bayes estimators, we use the squared error loss function and general entropy loss function (shape parameter q = -0.5, 1.0). We also derive interval estimation such as the asymptotic confidence interval, the credible interval, and the highest posterior density interval. Finally, we compare the proposed estimators in the sense of the mean squared error through Monte Carlo simulation. The average length of 95% intervals and the corresponding coverage probability are also obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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