• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.310-314
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• 2023

The purpose of this study is to predict the remaining capacity of lithium-ion batteries and evaluate their performance using five artificial intelligence models, including linear regression analysis, decision tree, random forest, neural network, and ensemble model. We is in the study, measured Excel data from the CS2 lithium-ion battery was used, and the prediction accuracy of the model was measured using evaluation indicators such as mean square error, mean absolute error, coefficient of determination, and root mean square error. As a result of this study, the Root Mean Square Error(RMSE) of the linear regression model was 0.045, the decision tree model was 0.038, the random forest model was 0.034, the neural network model was 0.032, and the ensemble model was 0.030. The ensemble model had the best prediction performance, with the neural network model taking second place. The decision tree model and random forest model also performed quite well, and the linear regression model showed poor prediction performance compared to other models. Therefore, through this study, ensemble models and neural network models are most suitable for predicting the remaining capacity of lithium-ion batteries, and decision tree and random forest models also showed good performance. Linear regression models showed relatively poor predictive performance. Therefore, it was concluded that it is appropriate to prioritize ensemble models and neural network models in order to improve the efficiency of battery management and energy systems.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.84-90
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• 2009

본 논문에서는 최근 여러 분야에서 불확실성에 대한 예측을 위해 사용되는 Fuzzy 추론법을 OFDM(Othgonal Frequency Division Multiplexing)의 채널추정 방식에 적용함으로써 향상된 성능과 낮은 복잡도를 갖는 새로운 채널추정 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 LS(Least Square) 채널추정 이전에 Pilot을 이용하여 Fuzzy추론법에 의하여 채널의 통계적 특성을 계산하고 이에 대한 보간을 해 줌으로써 채널추정 성능을 향상시키는 방식이다. QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 적용한 시뮬레이션 결과 제안된 채널추정 방식은 MSE(Mean Square Error)가 $10^{-3}$인 지점에서 MMSE(Mimimum Mean Square Error) 채널추정 방식보다는 약 1.3 dB 정도 성능이 열화되는 것으로 나타났지만 LS 채널 추정 방식과 비교하면 약 5.5 dB 정도의 성능 이득이 있는 것으로 분석되었으며, SER(Symbol Error Rate)은 SNR(Signal to Noise Ratio)이 20 dB인 지점에서 MMSE 채널추정 방식과 제안된 채널추정방식이 각각 $10^{-1.96}$, $10^{-1.93}$ 정도로 유사한 성능을 보이는 것으로 분석되었고, LS 채널추정 방식 보다 약 $10^{-0.35}$ 정도 제안된 방식의 성능이 향상된 것으로 분석되었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권5호
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• pp.437-448
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• 2022

Alluvial soil is challenging to work with due to its high compressibility. Thus, consolidation settlement of this type of soil should be accurately estimated. Accurate estimation of the consolidation settlement of alluvial soil requires accurate prediction of compressibility parameters. Geotechnical engineers usually use empirical correlations to estimate these compressibility parameters. However, no attempts have been made to develop correlations to estimate compressibility parameters of alluvial soil. Thus, this paper aims to develop new models to predict the compression and recompression indices (Cc and Cr) of alluvial soils. As part of the study, geotechnical laboratory tests have been conducted on large number of undisturbed samples of local alluvial soil. The obtained results from these tests in addition to available results from the literature from different parts in the world have been compiled to form the database of this study. This database is then employed to examine the accuracy of the available empirical correlations of the compressibility parameters and to develop the new models to estimate the compressibility parameters using the nonlinear regression analysis. The accuracy of the new models has been accessed using mean absolute error, root mean square error, mean, percentage of predictions with error range of ±20%, percentage of predictions with error range of ±30%, and coefficient of determination. It was found that the new models outperform the available correlations. Thus, these models can be used by geotechnical engineers with more confidence to predict Cc and Cr.

• ETRI Journal
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• 제45권3호
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• pp.379-393
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• 2023

Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l₁-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.29-34
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• 2011

본 논문에서는 자동 원격검침을 위한 전력선 통신에서의 등화기 기법인 zero-forcing (ZF)와 minimum mean square error (MMSE) 기법을 제안하고 분석하였다. 전력선 통신을 이용한 효율적인 AMR 시스템 구현을 위해서 임펄스 노이즈와 다중경로 채널의 영향들은 완화되어야 한다. 이러한 영향들을 극복하기 위해, 앞서 말한 등화기 기법들을 사용하였다. 시스템 성능은 비트오류율 (BER)에 의해서 평가되어진다. 모의실험 결과로부터 등화기가 전력선 통신 시스템의 BER 성능을 현저하게 향상시키고 MMSE가 ZF보다 더 나은 성능을 제공함을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과는 AMR 시스템뿐만 아니라, 다양한 스마트 그리드 서비스에도 적용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권6호
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• pp.333-342
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• 2014

본 논문은 OFDM 블록에 파일럿 심볼들이 빗 형태의 패턴에 따라 배치된 경우, 가상 부반송파를 가지는 OFDM 시스템의 channel frequency response (CFR)를 추정하는 여러 방식들을 서로 비교한다. 채널 임펄스 응답을 먼저 예측하는 것이 목적인 minimum mean square error (MMSE) 기반의 채널추정 방식과 누설현상의 억제가 목적인 MMSE 기반의 채널추정 방식이 지금까지 비교되지 않았기 때문에, 본 논문에서는 후자 방식과 전자 방식의 mean square error (MSE) 값들의 차이가 양수가 됨을 유도함으로써 전자 방식의 우수성을 논리적으로 증명한다. 아울러 본 논문에서는 파일럿 수의 변화가 MMSE 기반 채널추정 방식과 least-square (LS) 기반 채널 추정 방식의 성능에 미치는 영향을 조사한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 채널추정 방식들의 성능을 정량적으로 확인한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권3호
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• pp.273-289
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• 2023

In this paper, we develop a new time series model for predicting IPO (initial public offering) data with non-negative integer value. The proposed model is based on integer-valued autoregressive (INAR) model with a Poisson thinning operator. Just as the heterogeneous autoregressive (HAR) model with daily, weekly and monthly averages in a form of cascade, the integer-valued heterogeneous autoregressive (INHAR) model is considered to reflect efficiently the long memory. The parameters of the INHAR model are estimated using the conditional least squares estimate and Yule-Walker estimate. Through simulations, bias and standard error are calculated to compare the performance of the estimates. Effects of model fitting to the Korea's IPO are evaluated using performance measures such as mean square error (MAE), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE) etc. The results show that INHAR model provides better performance than traditional INAR model. The empirical analysis of the Korea's IPO indicates that our proposed model is efficient in forecasting monthly IPO volumes.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.677-690
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• 2006

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게 하였다. LH-OAT민감도 분석으로부터 결정된 매개변수의 민감도 등급은 SWAT 모형의 자동보정 과정에서 요구되는 보정대상 매개변수의 선택에 유용하게 적용될 수 있다. SCE-UA 방법을 적용한 SWAT모형의 자동보정 해석결과는 보정자료, 보정매개변수, 통계적 오차의 선택에 따라서 모형의 성능이 좌우되었다. 보정기간과 보정매개변수가 증가함에 따라 검증기간에 대한 RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), NMSE (Normalized Mean Square Error) 등의 모형오차는 감소하였지만, NAE (Normalized Average Error) 및 SDR(Standard Deviation Ratio)은 개선되지 않았다. SWAT모형의 보정에 적용되는 보정자료, 보정매개변수 및 모형평가를 위한 통계적 오차 선택이 해석결과에 미치는 복잡한 영향을 이해하기 위하여 다양한 대표유역을 대상으로 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권2C호
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• pp.150-159
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• 2002

본 논문지 MCNS(Multimedia Cable Network System) DOCSIS(Data Over Cable Service Interface Specification) v1.0/v1.1 표준안에 대응하는 케이블모뎀 수신단의 FS-DFE(Fractionally Spaced-Decision Feedback Equalize)에 적용될 다양한 LMS(Least Mean Square)알고리즘에 관하여 수렴특성, SER(Symbol Error Rate) 및 MSE(Mean Square Error) 성능, 하드웨어 복잡도 그리고 step-size(${\mu}$)와의 관계를 $SPW^{TM}$로 모델링하고, 그들 개개의 성능을 보여다. 그리고 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 구조를 구성하였고, $SYNOPSYS^{TM}$을 통해 삼성 STD90 라이브러리로 합성하였다. 또한 본 논문에서는 최적의 하드웨어 구조를 가지기 위한 time-multiplexed multiplication 과 tap shared architecture구조를 채택하였다. 실험 결과를 통하여 LMS, DS(Data Signed)-LMS, ES(Error Signed)-LMS, SS(Signed Signed)-LMS[1][3]과 같은 다양한 LMS 알고리즘들 중 DS-LMS 알고리즘이 성능과 하드웨어를 고려한 최적의 알고리즘임을 보였고, DS-LMS 알고리즘 및 여러 가지 저면적 점유 기법을 이용하여 최대 58%까지 하드웨어 면적을 줄일 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.471-478
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• 2013

미래의 고품질 통신 시스템을 위해서는 더욱 강력한 오류제어기법과 메시지 심볼 당 비트수의 증가가 요구되고 있다. 멀티미디어 데이터에서 메시지 비트들은 서로 다른 중요도를 가질 수 있다. 그러므로 이 경우, EEP(equal error protection) 보다는 UEP(unequal error protection)를 사용하는 것이 더 효과적일 수 있다. 그리고 LDPC(low-density parity check) 부호는 Shannon 한계에 근접하는 우수한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 고품질 메시지 데이터에 대한 LDPC 부호의 UEP 효과를 분석한다. MSE(mean square error)와 BER(bit error rate)과 심볼당 비트수의 관계를 이론적으로 분석하고 모의실험을 통하여 증명한다. 이를 위하여 전체 메시지비트를 중요도에 따라 두 그룹으로 나눈 후 전체 부호율과 부호어 길이를 고정시키고 각 그룹의 메시지 비트수를 변화시켜가며 모의실험을 통하여 UEP 성능을 나타내었다. 이 결과를 통하여 심볼당 비트수, 전체 메시지비트에서 각 그룹의 비율, 그리고 각 그룹의 보호정도에 따른 LDPC 부호의 UEP 성능을 분석하였다.