This research estimated decreased vibration level as quantitative according to change of track system on Seoul Subway Line No. 1 from existing ballasted track system(Pandrol type clip) to concrete track system(Youbgdan type isolation rubber clip). Following change to concrete system, vibration level at tunnel floor decreased between 4-8dB(V). Vibration equations suggested in this paper consider the velocity of train and can estimate quantitative vibration response. These are divided by ultimate limit state($\beta$=0), serviceability limit state($\beta$=1.28) and safety state($\beta$=3), respectively. The reliability index, $\beta$=0, means 50% data line obtained by least squares best-fit line. The reliability index $\beta$=1.28 and 3 represent boundaries below 90% and 99.9% respectively.
In-band full-duplex (IFD) communication has recently attracted a great deal of interest because it potentially provides a two-fold spectral efficiency increase over half-duplex communications. In this paper, we propose a novel digital self-interference cancelation (DSIC) algorithm for an IFD communication system in which two nodes exchange orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) symbols. The proposed DSIC algorithm is based on the least-squares estimation of a self-interference (SI) channel with block processing of multiple OFDM symbols, in order to eliminate the fundamental and harmonic components of SI induced through the practical radio frequency devices of an IFD transceiver. In addition, the proposed DSIC algorithm adopts discrete Fourier transform processing of the estimated SI channel to further enhance its cancelation performance. We provide a minimum number of training symbols to estimate the SI channel effectively. The evaluation results show that our proposed DSIC algorithm outperforms a conventional algorithm.
In this paper, we present recursive algorithms for state space model identification using subspace extraction via Schur complement. It is shown that an estimate of the extended observability matrix can be obtained by subspace extraction via Schur complement. A relationship between the least squares residual and the Schur complement matrix obtained from input-output data is shown, and the recursive algorithms for the subspace-based state-space model identification (4SID) methods are developed. We also proposed the above algorithm for an instrumental variable (IV) based 4SID method. Finally, a numerical example of the application of the algorithms is illustrated.
In fitting a regression model, we often encounter data sets which do not follow Gaussian distribution and/or do not have equal variance. In this case estimation of the conditional density of a response variable at a given design point is hardly solved by a standard least squares method. To solve this problem, we propose a simple method to estimate the distribution of the fitted vales under heteroscedasticity using the idea of quantile regression and the histogram techniques. Application of this method to a real data sets is given.
The Westinghouse OT$\Delta$T DNB protection logic heavily restricts the operation region by applying the same logic for a full range of operating pressure in order to maintain its simplicity. In this work, a fuzzy neural network method is used to estimate the DNB protection limit using the measured average temperature and pressure of a reactor core. Fuzzy system parameters are optimized by a hybrid learning method. This algorithm uses a gradient descent algorithm to optimize the antecedent parameters and a least-squares algorithm to solve the consequent parameters. The proposed method is applied to Yonggwang 3&4 nuclear power plants and the proposed method has 5.99 percent larger thermal margin than the conventional OT$\Delta$T trip logic. This simple algorithm provides a good information for the nuclear power plant operation and diagnosis by estimating the DNB protection limit each time step.
1970년 말까지 보고된 U-238, Np-237 및 Th-232의 고속중성자에 대한 핵분열단 면적 및 그 실험오차를 조사 분석하여 최소자숭직교다항식적합법에 의하여 단면적의 최적치와 95%신뢰도에 대응하는 오차범위를 계산하고 이 결과를 사용하여 분열스펙트럼에 대한 평균단면적치를 추정하였다.
An attempt is given to the problem of analyzing the two-way binary attribute data using the logistic regression model in order to find a sound statistical methodology. It is demonstrated that the analysis of variance (ANOVA) may not be good enough, especially for the case that the proportion is very low or high. The logistic transformation of proportion data could be a help, but not sound in the statistical sense. Meanwhile, the adoption of generalized least squares (GLS) method entails much to estimate the variance-covariance matrix. On the other hand, the logistic regression methodology provides sound statistical means in estimating related confidence intervals and testing the significance of model parameters. Based on simulated data, the efficiencies of estimates are ensured with a view to demonstrate the usefulness of the methodology.
Recently, multidimensional joint inversion of geophysical data based on fundamentally different physical properties has been actively studied. Joint inversion can provide a way to much more accurately image the subsurface structure. Through the joint inversion, furthermore, it is possible to directly estimate non-geophysical material properties from geophysical measurements. In this study, I derive the objective functions and normal equations of three different joint inversion approaches: one approach based on the structural similarity using cross-gradient, and the other two using the a priori information on the model parameters and the correlation between material properties. Since all the equations derived in this study are based on the same inversion method (smoothness constrained least-squares), it is possible to mix the joint inversion methods so as to produce a new joint inversion algorithm.
In the previous study, an improved QRD (QR Decomposition)-ILS(Iterative Least-Squares) method is proposed to estimate the structural parameters at the element level using response data alone without using any information of excitation measurements for the assessment of local damages and deterioration in complex and large structural systems. But for a complex and large structural system, where response measurement at every dynamic degree of freedom(DDOF) is not possible, the absence of some observation points of responses and its effect on the proposed SI method must be studied In the paper, a QRD-ILS technique that utilizes the known intact stiffness information estimated based on the visual inspection, field measurements and/or NDT tests is proposed to identify local damages of fracture critical members using measured responses only at limited DDOFs. A numerical example is used to illustrate the application of this technique. The results indicate that the proposed SI technique is very simple but efficient, since no input information are required with only limited observations.
In this paper, we introduce motion artifact reduction algorithm for interleaved MRI using an advanced 3D approximation algorithm. The motion artifact framework of this paper is data corrected by post-processing with a new 3-D approximation algorithm which uses data structure for each voxel. In this study, we simulate and evaluate our algorithm using Shepp-Logan phantom and T1-MRI template for both scattered dataset and uniform dataset. We generated motion artifact using random generated motion parameters for the interleaved MRI. In simulation, we use image coregistration by SPM12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) to estimate the motion parameters. The motion artifact correction is done with using full dataset with estimated motion parameters, as well as use only one half of the full data which is the case when the half volume is corrupted by severe movement. We evaluate using numerical metrics and visualize error images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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