• 제목/요약/키워드: parameter function

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Measurement of Spatial coherence function and Directional coherence function of Propagating Laser Beam by using Wigner Distribution Function

  • Lee, Chang-Hyuck;Kang, Yoon-Shik;Noh, Jae-Woo
    • 한국광학회:학술대회논문집
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    • 한국광학회 2009년도 동계학술발표회 논문집
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    • pp.449-450
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    • 2009
  • 위그너 분포 함수 측정을 통하여 진행하는 laser beam의 상관함수와 진행 특성들을 연구하였다. 위그너 분포 함수는 진행하는 laser beam의 total degree of coherence, beam quality parameter, 그리고 근접장 및 원거리장의 정보들을 보여준다. 위그너 분포 함수를 이용하여 공간상관 함수와 방향상관 함수를 구할 수 있으며, 이를 Schmidt mode decomposition을 이용하여 분석하면 laser beam의 보다 여러가지 특성들을 분석 할 수 있다. 이렇게 분석된 eigenmode들은 진행하는 laser beam의 보다 정확한 coherence 특성을 이해하게 해준다.

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톤버스트 신호의 퓨리에 변환을 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 창함수가 미치는 영향 (Effect of Window Function for Measurement of Ultrasonic Nonlinear Parameter Using Fast Fourier Transform of Tone-Burst Signal)

  • 이경준;김종범;송동기;장경영
    • 비파괴검사학회지
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    • 제35권4호
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    • pp.251-257
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    • 2015
  • 톤버스트 신호를 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 기본파와 고조파 성분의 크기를 측정하기 위해 고속 퓨리에 변환(FFT)을 이용하는 경우, 유한시간 및 비주기성으로 인한 스펙트럼상의 사이드 로브와 누설로 인하여 고조파 성분의 크기를 정확하게 측정하는 것이 어렵게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 창함수를 사용할 수 있는데, 본 연구에서는 해닝창과 터키창에 대해서 실제 실험신호를 대상으로 비선형 파라미터 측정에 미치는 영향을 비교, 분석하였다. 또한 톤버스트 개수가 창함수에 따라 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 함께 분석하였다. 분석 결과, 창함수는 비선형 파라미터의 안정적인 측정에 효과적이며, 해닝창과 터키창은 동일한 측정 효과를 나타내었다. 단, 신호진폭을 정확하게 복원하기 위해서는 창함수마다의 고유한 진폭보정계수가 고려되어야 한다. 한편 톤버스트 개수가 많을수록 비선형 파라미터의 안정적 측정에 유리하지만 그렇지 않을 경우에는 해닝창이 터키창보다 다소 유리한 것으로 나타났다.

저류함수모형의 매개변수 보정 및 추정 (Calibration and Estimation of Parameter for Storage Function Model)

  • 김범준;곽재원;이진희;김형수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권1B호
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    • pp.21-32
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    • 2008
  • 홍수예보는 홍수로 인한 인명과 재산피해를 저감하기 위한 비구조적 대책으로 그 정확성은 매우 중요한 요소이다. 그러나 우리나라 홍수예보에서 주로 쓰이는 저류함수모형은 그 적용에 있어서 매개변수의 결정이 매우 중요하지만 이를 결정하는 것은 매우 어렵다. 그래서 현재에는 주로 경험식을 이용하거나 수문 기술자의 판단에 의해 보정이 이루어지고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 저류함수모형 매개변수의 특성을 알고 범위를 설정하기 위해서 민감도 분석을 수행하였으며, 보정을 위해 다양한 보정방법과 목적함수를 적용하여 그 성능을 평가하였다. 또한 유역에 맞는 매개변수를 결정하기 위한 방법을 제시하고, 결정된 매개변수를 이용하여 검증홍수사상에 대해 검증을 수행하였다. 본 연구의 결과와 기존에 제시된 매개변수를 사용한 결과를 비교하였다. 기존에 제시된 대상유역의 저류함수모형 매개변수도 좋은 결과를 나타내었으나, 새롭게 추정된 매개변수는 보다 더 좋은 결과를 도출하였다.

에지기반의 불연속 경계적응 영상 평활화 알고리즘 (An Edge-Based Algorithm for Discontinuity Adaptive Image Smoothing)

  • 강동중;권인소
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.273-273
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    • 2000
  • We present a new scheme to increase the performance of edge-preserving image smoothing from the parameter tuning of a Markov random field (MRF) function. The method is based on automatic control of the image smoothing-strength in MRF model ing in which an introduced parameter function is based on control of enforcing power of a discontinuity-adaptive Markov function and edge magnitude resulted from discontinuities of image intensity. Without any binary decision for the edge magnitude, adaptive control of the enforcing power with the full edge magnitude could improve the performance of discontinuity-preserving image smoothing.

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Noninformative priors for the reliability function of two-parameter exponential distribution

  • Kang, Sang-Gil;Kim, Dal-Ho;Lee, Woo-Dong
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권2호
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    • pp.361-369
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    • 2011
  • In this paper, we develop the reference and the matching priors for the reliability function of two-parameter exponential distribution. We derive the reference priors and the matching prior, and prove the propriety of joint posterior distribution under the general prior including the reference priors and the matching prior. Through the sim-ulation study, we show that the proposed reference priors match the target coverage probabilities in a frequentist sense.

Estimation for the Power Function Distribution Based on Type- II Censored Samples

  • Kang, Suk-Bok;Jung, Won-Tae
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제19권4호
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    • pp.1335-1344
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    • 2008
  • The maximum likelihood method does not admit explicit solutions when the sample is multiply censored and progressive censored. So we shall propose some approximate maximum likelihood estimators (AMLEs) of the scale parameter for the power function distribution based on multiply Type-II censored samples and progressive Type-II censored samples when shape parameter is known. We compare the proposed estimators in the sense of the mean squared error (MSE) through Monte Carlo simulation for various censoring schemes.

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Kernel Machine for Poisson Regression

  • Hwang, Chang-Ha
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권3호
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    • pp.767-772
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    • 2007
  • A kernel machine is proposed as an estimating procedure for the linear and nonlinear Poisson regression, which is based on the penalized negative log-likelihood. The proposed kernel machine provides the estimate of the mean function of the response variable, where the canonical parameter is related to the input vector in a nonlinear form. The generalized cross validation(GCV) function of MSE-type is introduced to determine hyperparameters which affect the performance of the machine. Experimental results are then presented which indicate the performance of the proposed machine.

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A Combination Capture-Recapture and Line Transect Model in Clustered Population

  • Choi, Jin-Sik;Pyong, Nam-Kung
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제6권3호
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    • pp.729-748
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    • 1999
  • In this paper we present combined estimator of capture-recapture and line transect model using bivariate detection function and detection probability according to objects being in cluster population. Here bivariate detection function use distance and cluster size. The simulation shows that combined estimator approaches the more true value the larger size parameter. Therefore this estimator using the bivariate detection function is more efficient in estimate the population size and density by size parameter.

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ESTIMATION OF SCALE PARAMETER AND P(Y < X) FROM RAYLEIGH DISTRIBUTION

  • Kim, Chan-Soo;Chung, Youn-Shik
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제32권3호
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    • pp.289-298
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    • 2003
  • We consider the estimation problem for the scale parameter of the Rayleigh distribution using weighted balanced loss function (WBLF) which reflects both goodness of fit and precision. Under WBLF, we obtain the optimal estimator which creates a kind of balance between Bayesian and non-Bayesian estimation. We also deal with the estimation of R = P(Y < X) when Y and X are two independent but not identically distributed Rayleigh distribution under squared error loss function.

Notes on Parametric Estimations in a Power Function Distribution

  • Woo, Jungsoo;Yoon, Gi-Ern
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제6권3호
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    • pp.919-928
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    • 1999
  • We shall propose the MME MLE and UMVUE for the mean parameter and the right-tail probability in a power function distribution and obtain the mean squared errors for the proposed estimators. And we shall compare numerically efficiencies of the MME MLE and UMVUE of the mean parameter and the right-tail probability in a power function distribution.

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