The DOA(direction of arrival), which is based on parametric and nonparametric estimation algorithm, and adaptive beamforming algorithm for mobile communication environments are researched and analyzed. In parametric estimation algorithm, eigenvalues of the signal component and the noise component are obtained from correlation matrix of received signal by array antenna and power spectrum of the received signal is discriminated from them. Otherwise, in nonparametric estimation algorithm, we minimize a regularized objective function for finding a estimate of the signal energy as a function of angle, using nonquadratic norm which leads to supper resolution and noise suppression. And then, DOA is estimated by the signal and noise spatial steering vector, and adaptive beam-forming pattern is improved by weight vectors obtained from the spatial vector. Therefore, the improved directional estimation algorithm with regularizing sparsity constraints offers super-resolution and noise suppression compared to other algorithms.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.605-608
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2006
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법에 기반을 둔 빠른 분석성능을 가지는 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 입력변수의 확률밀도함수의 계산을 위해 적응적 분할을 이용한 상호정보의 추정은 변수상호간 종속성을 좀 더 정확하게 정량화하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.
Calibration relates the estimation of independent variable which rquires more effort or expense than dependent variable does. It would be provided with high accuracy because a little change of the result of independent variable cn cause a serious effect to the human being. Usual statistical analysis assumes the normality of error distribution or linearity of data. It is desirable to analyze the data without those assumptions for the accuracy of the calibration. In this paper, we calibrated the data nonparametrically without those assumptions and derived confidence interval estimate for the independent variable. As a method, we used kernel method which is popular in modern statistical branch. We derived bootstrap confidence interval estimate from the bootstrap confidence band.
본논문에서는 물가변동을 미래에 투영하여 예측한다기 보다는 물가변동률 결정을 구조적으로 파악하여 보기로 하되, 고전적인 수량방정식의 입장에서 통화와 소득의 영향력을 시차분포로서 추정하는 것을 일차적인 목적으로 하고 있다. 또한 물가변동에 대한 기대형성을 오차수정기대(error-learning expection) 또는 적응기대(adaptive expection) 형태로 설정하여 일종의 마아코프 일단적 확률과정을 만들어 그 영향력을 추정하였다. 추정 결과, 통화변수의 경우에 있었던 하나의 예외를 제외하고는 모두 일반적으로 기대되고 있는 형태로서 얻어졌다. 통화변수의 경우에도 예외로서 얻어진 결과는 그 나름대로 경제적인 해석이 가능하였으며 또한 전례가 없었던 현상이 아니므로 구태여 예외로서 보다는 일반적인 현상으로 합리화될 수 있었다. 흔히 한 물가를 다른 물가로 설명하려는 순환론적인 연구접근방법을 가능한 한 배제하고 확률적인 요인에 의한 설명을 본연구에서는 시도하였다. 따라서 제변수의 공동형세에 따르는 허위상관을 제거하기 위하여 계절변동이 조정되지 않은 대전기 변동율을 기초 자료를 사용하였다. 앞으로 연구내용의 본질적인 개선을 위하여서는 본연구를 출발점으로 하여 추정모형의 설정에 있어서나 추정방법의 개발, 추정량의 평가 등에 있어서 지속적인 연구노력이 요구된다.
We use polynomial regression instead of linear regression if there is a nonlinear relation between a dependent variable and independent variables in a regression analysis. The performance of polynomial regression, however, may deteriorate because of the correlation caused by the power terms of independent variables. We present a polynomial regression model for the numerical inversion of PGF and show that polynomial regression results in the deterioration of the estimation of the coefficients. We apply principal components regression to the polynomial regression model and show that principal components regression dramatically improves the performance of the parameter estimation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.4
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pp.61-68
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2012
In this paper, a closed-loop sensorless stroke control system for a linear compressor has been designed. In order to estimate the piston position accurately, motor parameters are identified as a function of the piston position and the motor current. These parameters are stored in ROM table and used later for the accurate estimation of piston position. The identified motor parameters are approximated to the several surface functions in order to decrease memory size. They can also be divided into 2 or 4 subsections to decrease identification errors. The effect of the order of surface functions and division of subsections on identification errors and computation time is analyzed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.161-161
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2017
본 연구는 효율적인 매개변수 추정 방법인 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO)와 불확실도 분석 기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE의 개념을 도입하였다. 임의 매개변수 추출을 방식인 GLUE 기법과 ISPSO-GLUE와의 효율성 비교를 위해 분포형 강우-유출모형인 TOPMODEL에 적용하였으며, 추정된 매개변수에 대한 모의 유량치를 이용하여 성능을 비교하였다. 연구대상지는 Texas의 $1000{\times}2000km^2$ 크기 내외의 두 유역을 택하였으며, 2002-2007년을 보정기간으로 하고, 2008-2013년을 검증기간으로 설정하였다. 불확실도 분석에 10개의 TOPMODEL 매개변수를 이용하고, 우도함수로는 Nash-Sutcliffe(NS) Coefficient이용하여 0.6이상 기준으로 행동모형을 구분하였다. 분석 결과 모수 추정성능면에서, 누적 최대 NS 값과 행동 모형의 개수는 전반적으로 ISPSO-GLUE에서 큰 값을 보였으나, 불확실도 구간에 속하는 관측치는 GLUE에서 더 높은 경향을 보였다. 이는 ISPSO-GLUE의 편향된 모수 추정으로 불확실도 구간이 작아지며, 포함되는 관측치가 GLUE에 비하여 적게 되는 것으로 확인되었다. ISPSO-GLUE의 개선을 통하여 TOPMODEL에 대한 적용성을 증진시키고, 값비싼 수문모형에 대한 매개변수 추정에 더 큰 효과를 가져올 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.73-73
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2016
1차원 Saint-Venant 방정식을 이용한 동력학적 부정류 계산모형은 하도의 지형과 흐름에 대한 물리적 특성을 잘 반영하고 있지만 하폭이 좁고 경사가 큰 하천에서는 해의 안정성 문제를 갖고 있기 때문에 홍수 예 경보를 목적으로 하는 하도추적 방법으로 항상 적합하다 할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 동력학적 부정류 계산모형의 대안으로서 확산파 모형의 수치해법으로 볼 수 있는 Muskingmum-Cunge 모형을 남한강에 적용하여 분포형 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 먼저 남한강의 상류인 충주 조정지댐부터 여주 수위관측소까지 가용한 각각의 횡단면에 대해 최심하상고에서 제방고까지 다양한 수위를 가정하고 수면폭과, 통수단면적 그리고 동수반경을 계산한 후 Manning 식을 이용하여 유량을 산정한다. 이때 각 단면별로 유량에 대한 통수단면적과 수면폭에 대하여 회귀분석 방법을 이용해 단면별 매개변수를 추정한다. 추정된 매개변수를 Muskingum-Cunge 모형에 적용하여 상류로부터 하류까지 각 단면별로 하도추적을 수행한다. 계산된 결과는 HEC-HMS Musking-Cunge 모형과 첨두유량의 크기 및 무차원 RMS 등을 비교하였을 때 동력학적 모형의 계산결과에 잘 일치함을 알 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.279-279
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2020
최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.
The study applies a hydrologic simulation model, HEC-1 developed by Hydrologic Engineering Center to Daecheong dam watershed for modeling hourly inflows of Daecheong dam. Although the HEC-1 model provides an automatic optimization technique for some of the parameters, the built-in optimization model is not sufficient in estimating reliable parameters. In particular, the optimization model often fails to estimate the parameters when a large number of parameters exist. In this regard, a main objective of this study is to develop Bayesian Markov Chain Monte Carlo simulation based HEC-1 model (BHEC-1). The Clark IUH method for transformation of precipitation excess to runoff and the soil conservation service runoff curve method for abstractions were used in Bayesian Monte Carlo simulation. Simulations of runoff at the Daecheong station in the HEC-1 model under Bayesian optimization scheme allow the posterior probability distributions of the hydrograph thus providing uncertainties in rainfall-runoff process. The proposed model showed a powerful performance in terms of estimating model parameters and deriving full uncertainties so that the model can be applied to various hydrologic problems such as frequency curve derivation, dam risk analysis and climate change study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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