This paper describes the development of a target vehicle state estimation algorithm using vehicle-to-vehicle (V2V) communication. Perceiving the state of the target vehicle has great importance for successful autonomous driving and has been studied using various sensors and methods for many years. V2V communication has advantage of not being constrained by surrounding circumstances relative to other sensors. In this paper, we adopt the V2V signal for estimating the target vehicle state. Since applying only the V2V signal is improper by its low frequency and latency, the signal is used as additional measured data to improve the estimation accuracy. We estimate the target vehicle state using Extended Kalman filter (EKF); a point mass model was utilized in process update to predict the state of next step. The process update is followed by measurement update when ego vehicle receives V2V information. The proposed study evaluated state estimation by comparing input V2V information in an experiment where the ego vehicle follows the target vehicle behind it.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.13
no.4
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pp.285-296
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1997
The suspended particulate matters had been collected on quartz fiber fiters by a cascade impactor having 9 size stages for 4 years (Sep. 1991 to Dec. 1995) in Kyung Hee University-Suwon Campus. Membrane filters were used to collected the particulate matters on each stage. The weight concentration on each stage was obtained by a microbalance and further chemical element levels were determined by an x-ray fluorescence system. Based on these chemical information, our study focused on applying the target transformation factor analysis (TTFA), a receptor model, to identify aerosol sources and to apportion quantitatively their mass contribution. There are total of 63 ambient data sets. Each data set consists of the 8 size-ranged subdata sets characterized by 16 elemental variables. By the results, four to five sources were extracted from each size range and some sources reappeared in other size ranges. Then total of 8 source profiles were statistically generated from all the ranges, such as oil burning source, soil source, field burning source, gasoline related source, coal burning source, marine source, glass related source, and unknown sources. Apportioning aerosol mass to each source was intensively examined by investigating emission inventories near the study area. The results showed that soil particle source was the most significant contributor. However, coal and oil burning sources were the major anthropogenic ones. The study finally proposed some air quality control strategies to achieve the clean air quality in Suwon area.
Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2000.09a
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pp.129-137
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2000
This paper presents groundwater flow characteristics in discontinuous rock mass using fracture network program(NAPSAC) by statistical approach. Equivalent permeability coefficients are estimated from borehole data around Mabuk test tunnel site and fracture map on the arch of the tunnel. The reliability of fracture network model is obtained from determination of input data for statistical fracture network analysis from the real data(data of fracture network, data of hydraulic tests). The variation of permeability and mean anisotropic permeability coefficients are calculated from the realized model by increasing the size. As a result of analysis, a strong anisotropy of permeability is observed according to the direction of the fracture sets around the test tunnel.
This paper presents groundwater flow characteristics in discontinuous rock mass using fracture network program(NAPSAC) by statistical approach. Equivalent permeability coefficients are estimated from borehole data around Mabuk test tunnel site and fracture map on the arch of the tunnel. The reliability of fracture network model is obtained from determination of input data for statistical fracture network analysis from the real data(data of fracture network, data of hydraulic tests). The variation of permeability and mean anisotropic permeability coefficients are calculated from the realized model by increasing the size. As a result of analysis, a strong anisotropy of permeability is observed according to the direction of the fracture sets around the test tunnel.
In space weather forecast, it is important to determine three-dimensional properties of CMEs. Using 29 limb CMEs, we examine which cone type is close to a CME three-dimensional structure. We find that most CMEs have near full ice-cream cone structure which is a symmetrical circular cone combined with a hemisphere. We develop a full ice-cream cone model based on a new methodology that the full ice-cream cone consists of many flat cones with different heights and angular widths. By applying this model to 12 SOHO/LASCO halo CMEs, we find that 3D parameters from our method are similar to those from other stereoscopic methods (i.e., a triangulation method and a Graduated Cylindrical Shell model). In addition, we derive CME mean density (${\bar{\rho}_{CME}}={\frac{M_{total}}{V_{cone}}}$) based on the full ice-cream cone structure. For several limb events, we determine CME mass by applying the Solarsoft procedure (e.g., cme_mass.pro) to SOHO/LASCO C3 images. CME volumes are estimated from the full ice-cream cone structure. For the first time, we derive average CME densities as a function of CME height for several CMEs, which are well fitted to power-law functions. We will compare densities (front and average) of geoeffective CMEs and their corresponding ICME ones.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.21
no.1
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pp.83-96
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2005
The purposes of this study were to characterize the local levels of VOCs (volatile organic compounds), to develop source profiles of VOCs, and to quantify the source contribution of VOCs using the CMB (chemical mass balance) model. The concentration of VOCs had been measured every 6-day duration in the SRO monitoring site in the Yeosu Petrochemical Industrial Complex from September 2000 to August 2002. The total of 35 target VOCs, which were included in the TO-14 designated from the U.S. EPA, was selected to be monitored in the study area. During a 24-h period, the ambient VOCs were sampled by using canisters placing about 10 ~ 15 m above the ground level. The collected canisters were then analyzed by a GC-MS in the laboratory. Aside from ambient sampling at the SRO site, the VOCs had been intensively and massively measured from 8 direct sources and 4 general sources in the study area. The results obtained in the study were as follows; first, the annual mean concentrations of the target VOCs were widely distributed regardless of monitoring sites in the Yeosu Petrochemical Industrial Complex. In particular, the concentrations of BTX (Benzene, Toluene, Xylene), vinyl chloride were higher than other target compounds. Second, based on these source sample data, source profiles for VOCs were developed to apply a receptor model, the CMB model. Third, the results of source apportionment study for the VOCs in the SRO Site were as follows; The source of petrochemical plant was apportioned by 31.3% in terms of VOCs mass. The site was also affected by 16.7% from wastewater treatment plant, 14.0% from iron mills, 8.4% from refineries, 4.4% from oil storage, 3.8% from automobiles, 2.3% from fertilizer, 2.3% from painting, 2.2% from waste incinerator, 0.6% from graphic art, and 0.4% from gasoline vapor sources.
Inorganic ions and water are major components of ambient fine particles. Water content in fine particles is mainly determined by ambient meteorological conditions and the concentrations of hygroscopic species such as inorganic ions. Thus, to reduce fine particle mass concentration, it is important to accurately estimate the relationship between water content and the concentration of ions in fine particles. Water content in fine particles in Seoul are estimated by using a gas/particle equilibrium model to understand the characteristics of fine particle mass concentration. In addition, sensitivity of fine particle mass concentration to the changes of particulate ionic species (sulfate, nitrate, and ammonium) is estimated. It was found that water content in Seoul is mostly determined by the concentrations of the hygroscopic ionic species, especially, sulfate and ammonium, and ambient relative humidity.
Esfandiari, Akbar;Chaei, Maryam Ghareh;Rofooei, Fayaz R.
Structural Engineering and Mechanics
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v.68
no.1
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pp.39-51
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2018
In this study, a frequency domain model updating method is presented using power spectral density (PSD) data. It uses the sensitivity of PSD function with respect to the unknown structural parameters through a decomposed form of transfer function. The stiffness parameters are captured with high accuracy through solving the sensitivity equations utilizing the least square approach. Using numerically noise polluted data, the model updating results of a truss model prove robustness of the method against measurement and mass modelling errors. Results prove the capabilities of the method for parameter estimation using highly noise polluted data of low ranges of excitation frequency.
In this study, a two-dimensional model for identifying areas of erosion and deposition over a basin was developed based on the mass balance principle in a distributed model. The program consists of three steps: (a) estimation of soil erosion; (b) determination of flow amount and direction; and (c) estimation of mass balance. Soil erosion was estimated with USLE. A single-direction (SF) and a multi-direction flow algorithm (MF) were applied to estimate slope length (L). The Maximum Downhill Slope Method (MDS) and the Neighborhood Method (NBH) were used to estimate the slope degree (S). Sediment transport resulting from eroded soil was estimated using Ferro's (1998) and Swift's (2000) sediment delivery ratio (DR). The model was validated by comparing the predicted sediment yields for three basins with measured data. The developed algorithm showed that Ferro's DR method combined with the MDS and MF produced the best agreement with the dredging records of three agricultural reservoir basins in Korea.
Model Predictive Control (MPC) is an advanced control approach that uses the current states of the system model to predict its future behavior. In this article, according to the seismic dynamics of structural systems, the Predictive Functional Control (PFC) method is used to solve the control problem. Although conventional PFC is an efficient control method, its performance may be impaired due to problems such as uncertainty in the structure of state sensors and process equations, as well as actuator saturation. Therefore, it requires the utilization of appropriate estimation algorithms in order to accurately evaluate responses and implement actuator saturation. Accordingly, an extended PFC is presented based on the H-ifinity (H∞) filter (HPFC) while considering simultaneously the saturation actuator. Accordingly, an extended PFC is presented based on the H-ifinity (H∞) filter (HPFC) while considering the saturation actuator. Thus, the structural responses are formulated by two estimation models using the H∞ filter. First, the H∞ filter estimates responses using a performance bound (𝜃). Second, the H∞ filter is converted into a Kalman filter in a special case by considering the 𝜃 equal to zero. Therefore, the scheme based on the Kalman filter (KPFC) is considered a comparative model. The proposed method is evaluated through numerical studies on a building equipped with an Active Tuned Mass Damper (ATMD) under near and far-field earthquakes. Finally, HPFC is compared with classical (CPFC) and comparative (KPFC) schemes. The results show that HPFC has an acceptable efficiency in boosting the accuracy of CPFC and KPFC approaches under earthquakes, as well as maintaining a descending trend in structural responses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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