KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4887-4907
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2017
Accurate traffic flow forecasting is critical to the development and implementation of city intelligent transportation systems. Therefore, it is one of the most important components in the research of urban traffic scheduling. However, traffic flow forecasting involves a rather complex nonlinear data pattern, particularly during workday peak periods, and a lot of research has shown that traffic flow data reveals a seasonal trend. This paper proposes a new traffic flow forecasting model that combines seasonal relevance vector regression with the hybrid chaotic simulated annealing method (SRVRCSA). Additionally, a numerical example of traffic flow data from The Transportation Data Research Laboratory is used to elucidate the forecasting performance of the proposed SRVRCSA model. The forecasting results indicate that the proposed model yields more accurate forecasting results than the seasonal auto regressive integrated moving average (SARIMA), the double seasonal Holt-Winters exponential smoothing (DSHWES), and the relevance vector regression with hybrid Chaotic Simulated Annealing method (RVRCSA) models. The forecasting performance of RVRCSA with different kernel functions is also studied.
In this study, the control method of assistive robot was developed for the elderly. The control method of gait-assistant-robot was proposed considering the change of COP (Center of Pelves), BOS (Base of Support) and comparative analysis of the moving velocity for the elderly. We analyzed the movement of COP of the body and its velocity of the elderly equipped with manual walker and gait-assistant-robot. As a result, change in COP was greater from left to right than from anterior to posterior; also, the average velocity of the movement of COP and manual walker for manual walker gait was 0.7(m/s). Therefore, it is necessary to concern more on the left-right balance and synchronization of the velocity of COP.
The Active Constrained Layer Damping(ACLD) combines the simplicity and reliability of passive damping with the low weight and high efficiency of active control to attain high damping characteristics. The proposed ACLD treatment consists of a viscoelastic damping which is sandwiched between an active piezoelectric layer and a host structure. In this manner, the smart ACLD consists of a Passive Constrained Layer Damping(PCLD) which is augmented with an active control in response to the structural vibrations. The arc type shell model is introduced to describe the interactions between the vibrating host structure, piezoelectric actuator and viscoelastic damping. The system is modeled by applying ARMAX model and changing a state-space form through the system identification method. An optimum control law for the piezo actuator is obtain by LQR(Linear Quadratic Regulator) method. The performance of the ACLD system is determined and compared with PCLD in order to demonstrate the effectiveness of the ACLD treatment. Also, the actuation capability of a piezo actuator is examined experimentally by varying thickness of viscoelastic material(VEM).
An ultrasonic based magnetostrictive position sensor (MPS) provides an indication of real target position. It determines the real target position by multiplying the propagation speed of ultrasonic wave and the time-of-flight between the receiving signals; one is the initial signal by an excitation current and the other is the reflection signal by the ultrasonic wave. The propagation speed of the ultrasonic wave depends on the temperature of the waveguide. Hence, the change of the propagation speed in various environments is a critical factor in terms of the positioning accuracy in the MPS. This means that the influence of the changes in the waveguide temperature needs to be compensated. In this paper, we presents a novel way to improve the positioning accuracy of MPSs using temperature compensation for waveguide. The proposed method used the inherent measurement blind area for the structure of the MPS, which can simultaneously measure the position of the moving target and the temperature of the waveguide without any additional devices. The average positional error was approximately -23.9 mm and -1.9 mm before and after compensation, respectively. It was confirmed that the positioning accuracy was improved by approximately 93%.
As the equipment of the military has recently become more sophisticated and expensive, the cost of purchasing spare parts is also steadily increasing. Therefore, demand forecast accuracy is also becoming an issue for the effective execution of the spare parts budget. This study predicts the demand by using the data of spare parts consumption of the KF-16C fighter which is being operated in the Republic of Korea Air Force. In this paper, SARIMA(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) is applied to seasonal data after dividing the spare parts consumptions into seasonal data and non-seasonal data. Proposing new methods, Majority Voting and Hybrid Method, to the non-seasonal data which consists of spare parts of low consumption with unclear pattern, We want to prove that the demand forecast accuracy of spare parts improves.
For the long-term strategic water resources planning, forecasting the future streamflow change is important to meet the demand of a growing society. The streamflow variation to the decade-long precipitation was investigated for the two major stage gauging stations in Korea. Precipitation and runoff characteristics have been analyzed at Yongwol stream stage in the Han River as well as Sutong stream stage in the Kum River for the future water resources management strategies. Monte Carlo method has been applied to estimate the future precipitation and runoff. Based on the trend line of 10-year moving average of runoff depth for the historical runoff records, the relation between runoff and the time variation was examined in more detail using regression analysis. This study showed that the surface flows have been significantly decreased while precipitation has been stable in these basins. Decreasing in runoff reflects the regional watershed characteristics such as forest cover changes. The findings of this study could contribute to the planning and development for the efficient water resources utilization.
IEEE 802.11a 무선 OFDM 시스템을 위한 동기 처리 방법을 연구하였다. 먼저 수신되는 포락선 신호의 평균 전력을 계속 측정하여 대략적인 심볼 동기를 수행한다. 이때 이 심볼 동기에 대한 판정 확률과 최적의 판별 경계치가 구해졌다. 이어서 짧은 훈련 신호와 수신된 포락선 신호간의 상관성을 측정하는 방법으로 정확한 심볼 동기가 수행된다. 그 다음 긴 훈련 신호를 이용한 주파수 동기가 이루어진다. 심볼 동기 과정에서 발생되는 미세한 심볼 동기 오차에 의한 성상도의 회전 효과는 채널 보상 과정에서 잘 교정될 수 있다. 이와 같이 고안된 동기 방법을 이용하면 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서도 특성이 우수한 동기를 획득할 수 있다.
The dependence between wind speeds in multiple wind sites has a considerable impact on the reliability of power systems containing wind energy. This paper presents a new method to generate dependent wind speed time series (WSTS) based on copulas theory. The basic feature of the method lies in separating multivariate WSTS into dependence structure and univariate time series. The dependence structure is modeled through the use of copulas, which, unlike the cross-correlation matrix, give a complete description of the joint distribution. An autoregressive moving average (ARMA) model is applied to represent univariate time series of wind speed. The proposed model is illustrated using wind data from two sites in Canada. The IEEE Reliability Test System (IEEE-RTS) is used to examine the proposed model and the impact of wind speed dependence between different wind regimes on the generation system reliability. The results confirm that the wind speed dependence has a negative effect on the generation system reliability.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.31-40
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2009
공간시계열모형은 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 넓이 사용되고 있는 매우 복잡한 모형이다. 본 논문은 공간시계열모형에 대한 모수 추정에 있어서 기존의 최대우도추정 방법이 가지는 컴퓨팅의 문제를 해결하기 위하여 모수에 대한 사전정보와 자료의 정보를 모두 이용하는 깁스샘플링과 같은 MCMC 방법으로 모수를 추정하고, 실제 적용사례분석으로 여러 가지 측도를 구해서 추정된 모수에 대한 수렴진단을 수행하였다.
고분해능 천부해저탄성파탐사는 석유탐사에서 사용되는 다중채널 탄성파탐사를 소규모의 천부탐사에 적용한 것으로 단층의 1 m 내외 낙폭까지 구분해 낼 수 있을 만큼 분해능이 높은 탐사를 일컫는다. 육상탐사에서 천부 불균질대에 의한 반사영상의 왜곡처럼 해상 탐사에서는 일반적으로 바다에 항상 존재하는 1 m 내외의 파도에 의해서 그 분해능이 저하될 수 있는데 고분해능 해저 탄성파탐사에서는 이와 같은 너울효과를 제거함으로써 분해능을 향상시킬 수 있다. 기존의 인접심도 평균법을 극복하기 위해 새로이 상호상관 기법을 이용하여 개발된 방법은 해저면의 심도를 보다 정확히 추출함으로써 자료의 분해능을 크게 향상시키는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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