The purpose of this study is to construct a quantitative evaluation method that can analyze the policy effectiveness with the construction of a implicit composite index incorporating spatial econometrics models. In order to propose a methodological framework for the program evaluation, this study conducts an empirical analysis with the application of the Comprehensive Rural Village Development Project (CRVDP) which explicitly claims to achieve comprehensive goal of community development. The present study pays particular attention to quantifying the composite evaluation index and drawing net effect through the application of a series of spatial econometrics models. The spatial unit of the analysis is drawn at Eup-Myeon level in rural areas in Korea, and the time horizon is in between 2005 and 2010. We utilize the Korean Agricultural Census data in 2005 and 2010. Three steps of methodological processes are needed to satisfy the objective of the present study. First, we apply factor analysis to construct the composite index that represents comprehensive settlement environment in rural area. The index should be matched with the main objective of the CRVDP. Second, we apply the derived index to a series of spatial econometrics model as dependent variable. Lastly, utilizing the estimated coefficients of the econometrics models, we apply decomposition technique to estimate CRVDP's net effect from both cross-sectional and longitudinal perspectives. We find that the results of the decomposition analysis by the execution of the CRVDP are positively associated with the explicit object of the project.
공간상에서 원하는 목표물의 도래 방향 추정은 수신 안테나에 입사하는 신호의 입사 방향을 찾는 것이다. 본 논문에서는 최대 우도 추정 방법을 이용하여 원하는 목표물의 도래 방향을 추정하였다. 도래 방향 추정방법은 최대 우도 방법에서 수신 신호 한계점 이상의 신호에 특이 값 분해를 적용하여 최대 우도 추정의 첨예도를 계산하여 원하는 목표물을 추정하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 방법의 성능을 기존 방법과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 고유치 전개를 하지 않기 때문에 처리시간 단축에서 효과적이고 원하는 목표물의 방향을 정확히 추정하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 목표물 추정에서 기존 방법보다 우수함을 나타내었다.
This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN-LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.
Backscattered underwater signals from multiple scatterers contain information regarding resolvable spatial distribution of scatterers. This experimental study describes the spectral characteristics of backscattered signal from multiple scatterers, which are regularly or randomly spaced, in terms of their amplitude and phase and a proper signal analysis that will eventually provide scatterer spacing estimation. Air-filled tubes suspended in water, steel balls and plastic tubes buried in the sediment are the multiple scatterers. The cepstrum and the spectral autocorrelation (SAC) methods were used to estimate the scatterer spacing from the backscattered signals. It was found that the SAC method could be improved by employing singular value decomposition (SVD) to extract the effective rank for the spectral components. Unlike the conventional method of estimating the density of scatterers within the insonified volume of water, this type of estimation method would provide better understanding of the spatial distribution of scatterers in the ocean.
One of the main unresolved issues in large-eddy simulation(LES) of wall-bounded turbulent flows is the requirement of high spatial resolution in the near-wall region, especially in the spanwise direction. Such high resolution required in the near-wall region is generally used throughout the computational domain, making simulations of high Reynolds number, complex-geometry flows prohibitive. A grid-embedding strategy using a nonconforming spectral domain-decomposition method is proposed to address this limitation. This method provides an efficient way of clustering grid points in the near-wall region with spectral accuracy. LES of transitional and turbulent channel flow has been performed to evaluate the proposed grid-embedding technique. The computational domain is divided into three subdomains to resolve the near-wall regions in the spanwise direction. Spectral patching collocation methods are used for the grid-embedding and appropriate conditions are suggested for the interface matching. Results of LES using the grid-embedding strategy are promising compared to LES of global spectral method and direct numerical simulation. Overall, the results show that the spectral domain-decomposition grid-embedding technique provides an efficient method for resolving the near-wall region in LES of complex flows of engineering interest, allowing significant savings in the computational CPU and memory.
In this paper, we proposes an adaptive method for reducing the computational overhead of fine-to-coarse MRME at the finest resolution level by considering for the spatial and spectral characteristics between wavelet decomposition levels simultaneously. As we know, there is high correlation between the adjacent blocks and it can give the very important clue to estimate motion at finest level. So, in this paper, using the initial motion vector and the adjacent motion vector in the coarsest level, we determine the optimal direction that will be minimized the estimation error in the finest level. In that direction, we define the potential searching region within the full searching region that is caused to increase much computational overhead in the FtC method. Last, in that region, we process the efficient 2-step motion estimation. and estimate the motion vector at finest resolution level. And then, this determined motion vector is scaled to coarser resolutions. As simulation result, this method is similar to computational complexity of the CtF MRME method and very significantly reduces that of the FtC MRME method. In addition, they provide higher quality than CtF MRME, both visually and quantitatively
Latest modernism shows general idea of phenomenal space through nature of place motility and experience sinceded from standard form and it has general idea of space. therefore this study presents the tension and the relaxation as a method looking for spatal change and value that in spatial experience. For the analysis of work the Conference Pavillon of Tadoa Ando in the furniture company in Vitra Fire Station of Zaha Hidid is analyzed in spatial experence. As the result the result the systematic straight mixture that has a superrimotion with long retangle which the space acts independently and is shown in the drawing of absolutism is formed and collapses theregularity of construction form by decomposition annexation mixing collision and ambivalence. The spatial experiance in this unstable form changes the grade of rank of space by opposite phenomenon by the change of spatial flowing the disorted and vague space that is occurred by superrimotion which has no direction and change of lirht and place and consolidates dynamic strain makes possible to construct against the gravity. And it also creates experienced space thatis reaxed with maintenance of organization of unity harmony, and stsbility.
The present study construct a new technique that can evaluate diverse rural policies, which have been applied to the rural development programs at the village level. The method incorporates spatial econometrics models with a decomposition method that has little been utilized before. We applies the technique to evaluate the rural development programs that have been carried out by the Korea Forest Service and. Korea Rural Development Agency. The technique proved to be quite useful in that the technique efficiently separate the direct effect caused by the government policy from the effect explained by the endowment effect such as regional or area characteristics, and residual effect that cannot be identified by the models. The present study concludes with suggesting more quantitative methods need to be developed to evaluate diverse government policy programs, which enables us to discern correct policy effects.
In this paper, a precise description is given to the basic theory as well as the detailed algorithms for the numerical treatment of the method of POD (proper orthogonal decomposition). This method is then applied to analysing the numerical solutions of one-dimensional shallow-water equations to show how the method is affected by various parameters such as the sampling time, sampling numbers, and the spatial resolution for the autocorrelation function. A few curious features associated with this flow model found through the analysis are further explained and discussed.
본 논문에서는 후향계단 유동장 모델링 및 복원오차를 분석한다. 유동장의 밀도를 POD(Proper Orthogonal Decomposition) 기법을 통해 공간모드와 시간모드로 추출하여 수학적으로 모델링한다. 모델링 오차를 정립하여 유동에너지와 오차 사이의 관계를 정리한다. 모델링 오차를 시간영역 뿐만 아니라 주파수 영역에서의 분석을 통하여 제어측면에서 오차의 한계를 규정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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