A time based software simulator for the PRT system operation is presented. The purpose of the simulator is to estimate the passenger transportation performance of the PRT system. In this paper, it is presented how the system is modeled in the simulator to estimate passenger transportation performance and the running algorithm of the modeled subsystem. An application sample is also presented to find the system's design parameter to satisfy the transportation needs.
In this paper, we consider the entropy-based goodness of fit test (Vasicek's test) for a composite hypothesis. The test measures the discrepancy between the nonparametric entropy estimate and the parametric entropy estimate obtained from an assumed parametric family of distributions. It is shown that the proposed test is asymptotically normal under regularity conditions, but is affected by parameter estimates. As a remedy, a bootstrap version of Vasicek's test is proposed. Simulation results are provided for illustration.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제20권4호
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pp.321-327
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2013
Bayesian and empirical Bayesian methods have become quite popular in the theory and practice of statistics. However, the objective is to often produce an ensemble of parameter estimates as well as to produce the histogram of the estimates. For example, in insurance pricing, the accurate point estimates of risk for each group is necessary and also proper dispersion estimation should be considered. Well-known Bayes estimates (which is the posterior means under quadratic loss) are underdispersed as an estimate of the histogram of parameters. The adjustment of Bayes estimates to correct this problem is known as constrained Bayes estimators, which are matching the first two empirical moments. In this paper, we propose a way to apply the constrained Bayes estimators in insurance pricing, which is required to estimate accurately both location and dispersion. Also, the benefit of the constrained Bayes estimates will be discussed by analyzing real insurance accident data.
Electric-hydraulic sever cylinders are used in many offshore applications such as wind energy farms, solar farms and plants. Jack-up barges are often used for these offshore system operations. Jack-up barge control is up/down by hydraulic cylinder position control. Working in harsh environments can lead to changes in internal parameters. This nonlinearity makes precise control difficult. In order to overcome the problems, we proposed a method of unknown-parameter estimation algorithm based on measurements obtained by system. In this paper, we employee Unscented Kalman filter (UKF) to estimate states and unknown-parameter from augmented nonlinear equation. Performance of estimation results is verified in simulation on an environments of Matlab. The estimation results of the state and unknown-parameter show that the estimation error of unknown-parameter is reduced according to decreasing the state estimation error.
In this study, the regression models (Load ESTimator and eight-parameter model) were evaluated to estimate instantaneous pollutant loads under various criteria and optimization methods. As shown in the results, LOADEST commonly used in interpolating pollutant loads could not necessarily provide the best results with the automatic selected regression model. It is inferred that the various regression models in LOADEST need to be considered to find the best solution based on the characteristics of watersheds applied. The recently developed eight-parameter model integrated with Genetic Algorithm (GA) and Gradient Descent Method (GDM) were also compared with LOADEST indicating that the eight-parameter model performed better than LOADEST, but it showed different behaviors in calibration and validation. The eight-parameter model with GDM could reproduce the nitrogen loads properly outside of calibration period (validation). Furthermore, the accuracy and precision of model estimations were evaluated using various criteria (e.g., $R^2$ and gradient and constant of linear regression line). The results showed higher precisions with the $R^2$ values closed to 1.0 in LOADEST and better accuracy with the constants (in linear regression line) closed to 0.0 in the eight-parameter model with GDM. In hence, based on these finding we recommend that users need to evaluate the regression models under various criteria and calibration methods to provide the more accurate and precise results for pollutant load estimations.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.153-161
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2017
전염병 확산에 대한 확률과정모형으로 활용되는 분기과정은 실제 데이터를 통해 모수를 추정할 수 있다는 장점이 있다. 음이항 분포를 분기과정의 생산 분포 모형으로 적용할 수 있는데 음이항 분포를 적용하기 위해서는 평균과 산포 모수를 추정하여야한다. 기존의 생물학 연구와 역학 연구 분야에서는 이를 최대우도법을 이용하여 추정하고 있다. 그러나 대부분의 역학 자료의 특성상 분기과정에서 이용되는 음이항 분포는 소표본이어서 최대우도 추정량의 정도를 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 소표본 자료에서 좋은 통계량의 성질을 만족한다고 알려져 있는 베이지안을 이용하여 모수를 추정하는 방법을 제안한다. 2015년 국내 메르스 사례에 베이지안 방법을 적용하여 모수를 추정하고 사후 분포를 적합하였다. 그 결과 어떠한 사전 분포를 가정하더라도 안정적으로 모수를 추정하는 것을 알 수 있었다. 추정된 산포 모수를 이용하여 분기과정에서의 전염병 소멸 확률을 유도하였다.
최근의 극한 수문사상은 홍수, 가뭄과 같은 심각한 재해를 발생시킨다. 많은 연구자들은 불확실한 미래의 확률강우량 및 유출량의 예측을 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 불확실성이 낮은 확률강우량의 산정을 위하여 매개변수 추정법을 평가하였다. 인천, 강릉, 광주, 부산, 추풍령 관측소를 연구 대상 관측소로 선정하여 자료를 수집하였고, ARMA모형을 이용하여 합성강우자료를 구축하였다. 본 연구에서는 극치강우사상에 적합한 것으로 알려진 Gumbel 분포와 GEV 분포모형에 대한 매개변수를 최우도법과 베이지안 추론방법을 사용하여 추정하였으며, Bootstrap 방법을 이용하여 확률강우량의 신뢰구간 길이를 추정하였다. 매개변수 추정 방법별 산정된 확률강우량의 신뢰구간 길이를 비교함으로서 불확실성이 낮은 확률강우량을 산정할 수 있는 매개변수 추정방법을 선정하였다.
자유낙하식 망간단괴 채취기 (FFG)는 정점의 해저면에 분포하는 망간단괴를 모두 채취하기 어렵기 때문에 망간단괴의 부존률을 평가할 때 반드시 보정해서 사용해야 한다. 북동태평양에 위치한 대한민국의 망간단괴 광구 중에서 북쪽광구의 보정상수는 이미 해저면 영상분석으로 결정되어 있다. 그러나 남쪽광구는 망간단괴가 퇴적물에 피복되어 있어서 영상분석에의한 부존률 평가에 지장을 받을 가능성이 있다. 이번 연구에서는 과거에 남쪽광구에서 FFG로 획득한 부존률 자료에 사용한 보정상수를 검증하기 위하여 2007~2009년에 상자형 시료 채취기와 FFG를 동시에 운영하여 40개의 정점자료를 획득하였다. BC와 FFG의 상관분석을 통하여 BC가 FFG에 비하여 1.43배 부존률이 크게 나타났으며, 이것은 남쪽광구에서 실제 망간단괴 분포를 평가하기 위해서는 FFG 자료에 1.43의 보정상수를 곱해서 사용해야 되는 것을 의미한다. 이번에 획득한 보정상수는 기존에 영상분석을 통해 얻은 보정상수(1.42~1.45)와 유사한 결과로서 남쪽광구에서 사용할 보정상수가 검증되었다고 판단된다.
본 논문에서는 사영과 치환불변 점 특징을 기반으로 카메라의 외부인수를 산출하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 특징 정보들은 카메라의 뷰 포인트에 따라 변화하기 때문에 대응점 산출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 카메라 위치에 무관한 불변 점 특징을 추출하고 시간 복잡도 감소와 정확한 대응점 산출을 위해 유사도 평가함수와 Graham 탐색 방법을 이용한 새로운 정합방법을 제안한다. 또한 카메라 외부인수 산출단계에서는 LM 알고리즘의 수렴도를 향상시키기 위해 2단계 카메라 동작인수 산출방법을 제안한다. 실험에서는 다양한 실내영상을 이용하여 기존방법과 비교, 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
This paper proposed a discrete wavelet transform based method for time-varying physical parameter identification of shear type structures. The time-varying physical parameters are dispersed and expanded at multi-scale as profile and detail signal using discrete wavelet basis. To reduce the number of unknown quantity, the wavelet coefficients that reflect the detail signal are ignored by setting as zero value. Consequently, the time-varying parameter can be approximately estimated only using the scale coefficients that reflect the profile signal, and the identification task is transformed to an equivalent time-invariant scale coefficient estimation. The time-invariant scale coefficients can be simply estimated using regular least-squares methods, and then the original time-varying physical parameters can be reconstructed by using the identified time-invariant scale coefficients. To reduce the influence of the ill-posed problem of equation resolving caused by noise, the Tikhonov regularization method instead of regular least-squares method is used in the paper to estimate the scale coefficients. A two-story shear type frame structure with time-varying stiffness and damping are simulated to validate the effectiveness and accuracy of the proposed method. It is demonstrated that the identified time-varying stiffness is with a good accuracy, while the identified damping is sensitive to noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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