Many manufacturers applying third party logistics (3PLs) have some challenges to increase their logistics efficiency. This study introduces an effort to estimate the weight of the delivery trucks provided by 3PL providers, which allows the manufacturer to package and load products in trailers in advance to reduce delivery time. The accuracy of the weigh estimation is more important due to the total weight regulation. This study uses not only the data from the company but also many general prediction variables such as weather, oil prices and population of destinations. In addition, operational statistics variables are developed to indicate the availabilities of the trucks in a specific weight category for each 3PL provider. The prediction model using XGBoost regressor and permutation feature importance method provides highly acceptable performance with MAPE of 2.785% and shows the effectiveness of the developed operational statistics variables.
Browse from oriental white oak(Quercus aliena Blume) was analysed for nutritive value and biomass estimation. The content of cmde protein was high on August and September. NDF, ADF and lignin contents were increased with progressing the seasons but IVDMD, TDN, DE and ME levels were not different from the variation of seasons. Tannin content was high on May and June. Basal stem diameter $\times$ height of tress was highly correlated with browse dry weights(r=0.80**) and the linear regression equation are the follows; Y = 8.23 + O.57X(Y = browse dry weight(g), X= basal stem diameter $\times$ height(cm)). Using the traditional cutting method, the amounts of browse was determined as 823 g dry weight per tree, while the new method by the above equation gave a similar results, i. e., 793 g dry weight per tree. The possibility of browse biomass estimation of oriental white oak by the basal stem diameter $\times$ height index was found.
In this study, an analysis was performed using the growth data and environment data of Korean melon farmers to confirm the influence of environmental factors variables on fruit weight of Korean melon. The analysis results can be summarized as follows. First, it was confirmed that humidity and temperature were recognized as the most important factors among the core factors of korean melon farm production management. Second, The correlation analysis of fruit weight and environmental factors showed a statistically significant soil temperature, internal humidity. Third, The Pooled OLS model estimation results showed that the estimation coefficient for soil temperature is (-), and the estimation coefficient for soil temperature square is (+), indicating that optimal control temperature exists.
유한 모집단에서 총계 추정에는 표본의 각 관측값으로 만들어지는 선형 추정량이 사용되는데 이때 사용되는 가중치는 표본 추출 확률의 역수를 사용한 기본 가중치를 모집단 전체에서 얻어지는 보조 정보를 이용하여 보정한 형태로 종종 사용된다. 이렇게 보정된 가중치를 사용한 추정량은 그렇지 않은 추정량보다 효율이 더 좋아질 수 있는 장점이 있으나 이러한 경우 분산 추정은 더 어려워지게 된다. 본 연구에서는 보정된 가중치를 사용한 추정량의 분산 추정을 다룬다. 가중치 보정의 일반적인 형태를 밝히고 이 경우 가중치 보정항은 유한개의 장애 모수(nuisance parameter)의 함수로 나타낼 수 있으므로 이 장애 모수에 대한 테일러 전개를 사용한 분산 추정식을 구한다. 이렇게 구현된 분산 추정식은 기존의 가중치 보정 추정량뿐만 아니라 보다 일반적인 경우에서도 적용될 수 있다는 장점이 있다. 몇가지 응용 사례와 모의 실험 결과를 소개한다.
20kg 미만의 중소형 멀티콥터의 초기 사이징 과정에서 적용 가능한 기체 구조 중량 예측에 관한 연구를 소개한다. 임무장비를 제외하고 멀티콥터는 기체 구조, 모터, 프로펠러, 배터리 등으로 구성되는데, 모터, 프로펠러, 배터리 등의 중량은 설계변수에 따른 추세선을 통해 추정이 가능하다. 하지만 기체 구조 중량은 멀티콥터의 형상과 설계 개념이 다양하고, 대부분의 상용 제품들이 기체 구조 중량 데이터를 제공하지 않기 때문에 추세선을 통해 예측할 수 없다. 본 논문에서는 기본적인 멀티콥터 형상을 정의하고 멀티콥터 사이징 초기 단계에서 결정되는 프로펠러 개수와 직경을 통해 멀티콥터 기체 구조 중량을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 구조 중량이 제시된 멀티콥터 제품들을 통해 검증하여 그 유용성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1529-1547
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2015
Establishment of trust is important in wireless sensor networks for security enhancement and successful collaboration. Basically, a node establishes trust with other nodes by estimating a trust value based on monitored behavior of the other nodes. Since a malicious/misbehaving node might launch different attack strategies and might demonstrate random misbehavior, a trust estimation method should be robust against such attacks and misbehavior. Otherwise, the operation of trust establishment will be meaningless, and performance of an application that runs on top of trust establishment will degrade. In this paper, we propose a robust and novel trust estimation method. Unlike traditional trust estimation methods, we consider not only the weight of misbehavior but also the frequency of misbehavior. The frequency-of-misbehavior component explicitly demonstrates how frequently a node misbehaves during a certain observed time period, and it tracks the behavior of nodes more efficiently, which is a main factor in deriving an accurate trust value. In addition, the weight of misbehavior is comprehensively measured to mitigate the effect of an on-off attack. Frequency and weight of misbehavior are comprehensively combined to obtain the trust value. Evaluation results show that the proposed method outperforms other trust estimation methods under different attacks and types of misbehavior.
본 연구에서는 AR(1) 과정을 따르는 시계열 모형에서 가산적 이상치(Additive Out-lier)가 존재하는 경우, 1차 자기상관계수에 대한 로버스트 추정방법으로 Rupport 와 Carroll (1980)에 의해 회귀모형에서 제안된 L-추정법 형태의 절사최소제곱추정 (PE 추정)방법을 제안하였다. 더불어 X축의 이상치에 대한 비중강하(down-weight)의 방법으로 Mallows의 가중함수를 고려한 유계영향 절사최소제곱 (bounded influence PE, BIPE)추정량을 제안하였으며 모의 실험을 통하여 각 추정량의 효율성을 비교하였다. 모의실험 결과, 다양한 자료의 오염률상에서 일반화 LAD추정치를 예비 추정치로 고려한 BIPE(LAD)-추정량의 효율이 좋은 것으로 나타났다.
In GMAW, the spatters are generated according to the variation of the arc. Of the arc is stable, Few spatters are generated. But if unstable, too many spatters are generated. So, this means the spatters are dependent on the arc state. The aim of this study is to accurately estimate the arc state. To do this, the generated spatters were captured under the some welding conditions, and the waveforms of the arc voltage and welding current were collected. From the collected signals, the waveform factors and their standard deviations were extracted. Using these factors as input parameters of multi-layer artificial neural network, the learning for the weight of the generated spatters is performed and the estimation results to the real spatter are assessed. Obtained results are as follow: the linear correlation coefficient between the estimated result and the real spatters was 0.9986. And although the average convergence error was set 0.002, the estimated error to the real spatter was within 0.1 gr/min at each welding condition. In the estimation for the weight generated spatters, the result with multi-layer neural network was far better than with multiple regression analysis. Especially, even though under the welding condition which the arc state is unstable (the spatter is generated much more), very excellent estimation performance was shown.
본 연구에서는 국내 소형 어선의 재화상태에 따른 중량 및 무게중심 추정식을 제안하였다. 소형 어선에 탑재되는 중량물은 선원, 어구 등의 고정 중량과 연료, 청수, 식량, 미끼, 어획물 등의 가변 중량으로 분류할 수 있다. 다양한 소형 어선들의 중량 데이터를 통계 분석한 후, 각 탑재물의 중량 및 무게중심을 총톤수에 대하여 선형 함수화하였다. 그리고 재화상태를 고려하여 각 가변 중량물에 가중치를 부가하는 방식으로 총 중량 및 무게중심 추정식을 구성하였다. 소형 어선의 길이와 총톤수, 그리고 재화상태 정보만을 활용하여 총 중량 및 무게중심을 상당히 신뢰도 높게 추정할 수 있음을 검증하였다.
In this paper, a new speech enhancement method using level adapted wavelet packet is presented. First, we propose a level adapted wavelet packet to alleviate a drawback of the conventional node adapted one in noisy environment. Next, we suggest an adaptive noise estimation method at each node on level adapted wavelet packet tree. Then, for more accurate noise component subtraction, we propose a new estimation method of spectral subtraction weight. Finally, we present a modified spectral subtraction method. The proposed method is evaluated on various noise conditions: speech babble noise, F-l6 cockpit noise, factory noise, pink noise, and Volvo car interior noise. For an objective evaluation, the SNR test was performed. Also, spectrogram test and a very simple listening test as a subjective evaluation were performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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