Gamma distributions are some of the most popular models for hydrological processes. In this paper, a very flexible family which contains the gamma distribution as a particular case is introduced. Evidence of flexibility is shown by examining the shape of its pdf and the associated hazard rate function. A comprehensive treatment of the mathematical properties is provided by deriving expressions for the nth moment, moment generating function, characteristic function, Renyi entropy and the asymptotic distribution of the extreme order statistics. Estimation and simulation issues are also considered. Finally, a detailed application to drought data from the State of Nebraska is illustrated.
본 논문에서는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines)로 표현된 3차원 곡면을 복원하기 위한 영상 기반 곡면 모델링 기법을 제안한다. 카메라 보정이 수행된 복수의 영상으로부터 사용자가 대응곡선을 지정하면 카메라의 정보를 이용하여 대응 곡선의 3차원 복원을 수행한다. 사용자 인터페이스에 의해 각 영상에서 곡선을 지정하기 위하여 본 논문에서는 NURBS 곡선을 이용하였으며 bilinear surface, ruled surface, generalized cylinder, surface of revolution등의 기본 곡면뿐 아니라 skinned surface, swept surface, boundary patch등의 고급 곡면 생성을 지원하여 다양한 모양의 곡면 물체를 모델링 할 수 있다. 또한 영상을 기반으로 view-dependent 텍스처 생성방법을 지원하여 좀더 사실적인 곡면의 복원을 수행한다. 생성된 3차원 곡선 또는 곡면은 VRML과 같은 표준 형식으로 출력하여 재사용할 수 있다.
Small-signal modeling and controller design methodology are proposed to improve the dynamics and stability of a DC-DC dual active bridge (DAB) converter. The state-space average method has a limitation when applied to the DAB converter because its state variables are nonlinear and have zero average values in a switching period. Therefore, the small-signal model and the frequency response of the DAB converter are derived and analyzed using a generalized average method instead of conventional modeling methods. The design methodology of a lead-lag controller instead of the conventional proportional-integral controller is also proposed using the derived small-signal model. The accuracy and performance of the proposed small-signal model and controller are verified by simulation and experimental results with a 500 W prototype DAB converter.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권1호
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pp.15-27
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2018
Parametric method of flood frequency analysis involves fitting of a probability distribution to observed flood data. When record length at a given site is relatively shorter and hard to apply the asymptotic theory, an alternative distribution to the generalized extreme value (GEV) distribution is often used. In this study, we consider the beta-P distribution (BPD) as an alternative to the GEV and other well-known distributions for modeling extreme events of small or moderate samples as well as highly skewed or heavy tailed data. The L-moments ratio diagram shows that special cases of the BPD include the generalized logistic, three-parameter log-normal, and GEV distributions. To estimate the parameters in the distribution, the method of moments, L-moments, and maximum likelihood estimation methods are considered. A Monte-Carlo study is then conducted to compare these three estimation methods. Our result suggests that the L-moments estimator works better than the other estimators for this model of small or moderate samples. Two applications to the annual maximum stream flow of Colorado and the rainfall data from cloud seeding experiments in Southern Florida are reported to show the usefulness of the BPD for modeling hydrologic events. In these examples, BPD turns out to work better than $beta-{\kappa}$, Gumbel, and GEV distributions.
Recently, human body modeling with muscle deformation has become an attractive research area in computer animation. There are many modeling tools available for solids such as mechanical part. However, there are many limitations of these conventional methods in modeling flexible objects with delicate motions and shapes such as human bodies. In this paper we present a new modeling technique for human body with muscle deformation. Each muscle is represented as a generalized cylinder and its shape deformation is computed using simple algorithm. The human body is a union of muscles, bones, organs, etc. The modeling data are obtained from the information on the human anatomy. To demonstrate the feasibility of our method, we model several arm muscles and simulate the skin deformation. As a result we have obtained a realistic shape deformation.
Vardanjani, Hossein Molavi;Baneshi, Mohammad Reza;Haghdoost, AliAkbar
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권13호
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pp.5493-5498
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2015
Due to the lack of nationwide population-based cancer registration, the total cancer prevalence in Iran is unknown. Our previous work in which we used a basic network scale-up (NSU) method, failed to provide plausible estimates of total cancer prevalence in Kerman. The aim of the present study was to estimate total and partial prevalence of cancer in southeastern Iran using an adapted version of the generalized network scale-up method. A survey was conducted in 2014 using multi-stage cluster sampling. A total of 1995 face-to-face gender-matched interviews were performed based on an adapted version of the NSU questionnaire. Interviewees were asked about their family cancer history. Total and partial prevalence were estimated using a generalized NSU estimator. The Monte Carlo method was adopted for the estimation of upper/lower bounds of the uncertainty range of point estimates. One-yr, 2-3 yr, and 4-5 yr prevalence (per 100,000 people) was respectively estimated at 78 (95%CI, 66, 90), 128 (95%CI, 118, 147), and 59 (95%CI, 49, 70) for women, and 48 (95%CI, 38, 58), 78 (95%CI, 66, 91), and 42 (95%CI, 32, 52) for men. The 5-yr prevalence of all cancers was estimated at 0.18 percent for men, and 0.27 percent for women. This study showed that the generalized familial network scale-up method is capable of estimating cancer prevalence, with acceptable precision.
본 논문에서는 비정상 극치 강수 자료에 대해 계층적 베이지안 모형을 적용하여 시간에 따른 모수의 변화를 추정하며, 미래 확률 강수량에 대한 극단값 분포를 예측하고 더 나아가 반환기간에 대한 경향과 예측 값을 얻고자 한다. 이전의 고전적 통계 방법을 통한 강수 자료의 모수 추정연구의 경우, 자료의 정상성 가정 하에 고정된 모수를 추정하는 방법으로, 최근 나타난 비정상 강수 사상과 같이 강수량이 가지는 분포의 모수적 변화가 예상되는 경우 해석상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모형의 관심모수에 시간에 따른 자기 상관 선형 회귀 함수를 적합한 계층적 베이지안 모형을 고려한다. 제안된 모형의 효율성을 확인하기 위해서 1973년부터 2011년까지 39년 동안의 우리나라 여러지역의 기상 관측소에서 관측된 일일 강우량 자료가 사용하여 대표적인 극단값 분포인 Generalized Extreme Value(GEV) 분포에 적합시키고, 계층적 베이지안 모형을 이용하여 이들 분포의 모수들에 자기상관 시간모형을 소개한 후 우리나라 여러지역에 대한 반환기간에 대한 시간에 따른 경향을 확인하였다.
본 논문은 고전적인 오일러-베르누이 보의 집중소성힌지 모델링을 위한 일반유한요소법을 제안한다. 이 기법에서 소성힌지는 해의 약불연속을 묘사하는 적절한 확장함수에 의해 모델링되며, 요소간의 연결성을 변화시키지 않으면서 임의의 위치에 소성힌지를 삽입하는 것이 가능하다. 대신 소성힌지는 이미 존재하는 요소에 위계적으로 자유도를 추가함으로써 형성된다. 제안된 기법의 유효성을 검증하기 위해 수치해석 예제에 대해 h-, p-확장과 같은 수렴성 해석을 수행하였다. 수렴성 해석의 결과가 제안된 기법이 소성힌지가 절점 및 요소 내의 임의의 위치에 존재하는 두 가지 경우 모두에 대하여 유한요소이론에 의한 수렴속도를 얻을 수 있음을 보여주어 기법의 정확성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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