• Title/Summary/Keyword: Model parameter

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Neyman-Scott 구형 펄스모형의 직접적인 매개변수 추정연구 (Study of Direct Parameter Estimation for Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)

  • 정창삼
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권11호
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    • pp.1017-1028
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    • 2009
  • SRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 수문학분야에서 널리 쓰이고 있는 강수생성모형이다. NSRPM을 구축하기 위해서는 총 5개의 매개변수를 추정하여야 한다. 일반적으로 사용되는 모멘트를 이용하여 매개변수를 추정할 경우, 사용되는 목적함수의 증가에 따라 추정되는 매개변수의 결과가 평탄해지고 목적함수를 추가하거나 조정하기 위해서는 복잡한 수식을 다시 계산해야 하며 추정된 매개변수가 무작위변수 생성 모형에 따라 상이한 결과를 나타내는 단점이 있다. 본 연구에서는 직접적인 매개변수 추정방법을 제시하여 모멘트를 이용한 매개변수 추정의 단점을 극복하고자 하였다. 직접적인 추정방법을 적용하기 위하여 NSRPM의 강수 생성 개수에 따른 통계치 변화를 모의하여 직접적인 추정을 위한 모형을 구축하였다. 기상청 청주 지상관측소의 관측 강수 자료를 사용하여 모멘트를 이용하여 추정된 매개변수와 직접적인 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였다. 총 4 개의 무작위변수 알고리즘을 적용하여 강수를 생성하였고, 관측 강수 시계열을 이용하여 정확도를 비교하였다. 비교 결과 직접적인 추정방법이 모멘트를 이용한 매개변수 추정방법보다 안정적이고 높은 정확도를 보이는 매개변수를 추정하는 것으로 나타났다.

비정상성 확률분포 및 재현기간을 고려한 홍수빈도분석 (Flood Frequency Analysis Considering Probability Distribution and Return Period under Non-stationary Condition)

  • 김상욱;이영섭
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제48권7호
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    • pp.567-579
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    • 2015
  • 본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.

Non-Quasi-Static RF Model for SOI FinFET and Its Verification

  • Kang, In-Man
    • JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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    • 제10권2호
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    • pp.160-164
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    • 2010
  • The radio frequency (RF) model of SOI FinFETs with gate length of 40 nm is verified by using a 3-dimensional (3-D) device simulator. This paper shows the equivalent circuit model which can be used in the circuit analysis simulator. The RMS modeling error of Y-parameter was calculated to be only 0.3 %.

EXISTENCE OF OPTIMAL SOLUTION AND OPTIMALITY CONDITION FOR PARAMETER IDENTIFICATION OF AN ECOLOGICAL SPECIES SYSTEM

  • LI CHUNFA;FENG ENMIN
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제18권1_2호
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    • pp.273-286
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    • 2005
  • Parameter identification problem of a three species (predator, mutualist-prey, and mutualist) ecological system with reaction-diffusion phenomenon is investigated in this paper. The mathematical model of the parameter identification problem is constructed and continuous dependence of the solution for the direct problem on the parameters identified is obtained. Finally, the existence of optimal solution and an optimality necessary condition for the parameter identification problem are given.

Common Model EMI Prediction in Motor Drive System for Electric Vehicle Application

  • Yang, Yong-Ming;Peng, He-Meng;Wang, Quan-Di
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제10권1호
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    • pp.205-215
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    • 2015
  • Common mode (CM) conducted interference are predicted and compared with experiments in a motor drive system of Electric vehicles in this study. The prediction model considers each part as an equivalent circuit model which is represented by lumped parameters and proposes the parameter extraction method. For the modeling of the inverter, a concentrated and equivalent method is used to process synthetically the CM interference source and the stray capacitance. For the parameter extraction in the power line model, a computation method that combines analytical method and finite element method is used. The modeling of the motor is based on measured date of the impedance and vector fitting technique. It is shown that the parasitic currents and interference voltage in the system can be simulated in the different parts of the prediction model in the conducted frequency range (150 kHz-30 MHz). Experiments have successfully confirmed that the approach is effective.

RF MOSFET의 기판 회로망 모델과 파라미터 추출방법 (Substrate Network Modeling and Parameter- Extraction Method for RF MOSFETs)

  • 심용석;강학진;양진모
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.147-153
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    • 2002
  • GHz에서 동작하는 초미세 MOSFET의 BSIM3 MOSFET 모델에 연결하여 사용할 수 있는 기판 회로망 모델과 그에 따른 물리적 의미를 가지는 직접 파라미터 추출법이 제안되었다. 제안된 기판 회로망에는 관례적인 저항과 링-형태의 기판콘택에 의해 생성된 단일의 인덕터가 포함되었다. 모델 파라미터는 최적화 과정 없이 단절된 게이트와 공통-벌크 구성을 갖는 MOS 트랜지스터에서 측정된 S-파라미터로부터 추출되었다. 제안된 모델링 기술은 다양한 크기의 MOS 트랜지스터에 적용되었고, 30GHz까지 그 타당성이 검증되었다.

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시변 파라메터를 갖는 선형시스템의 균형화된 모델 간략화 (A Balanced Model Reduction for Linear Parameter Varying Systems)

  • 류석환
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제8권5호
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    • pp.351-356
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    • 2002
  • This papaer deals with a model reduction problem for linear systems with time varying parameters. For this problem, a controllability Grammian and an observability Grammian are introduced and computed by solving linear matrix inequalities. Using the controllability/observability Grammian, a balanced state space realization for linear parameter varying systems is obtained. From the balanced state space realization, a reduced model can be obtained by truncating not only states but also time varying parameters and an upper bound of the model reduction error is derived as well.

AR(1)모형에서 자기회귀계수의 다중검정을 위한 베이지안방법 (Bayesian Method for the Multiple Test of an Autoregressive Parameter in Stationary AR(L) Model)

  • 김경숙;손영숙
    • 응용통계연구
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    • 제16권1호
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    • pp.141-150
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    • 2003
  • 본 논문은 베이즈인자(Bayes factor)를 이용하여 정상(stationary) AR(1)모형의 자기회귀계수에 대해 다중검정하는 방법을 제시한다. 모수들에 대한 사전분포로는 무정보 사전분포(noninformative prior distribution)를 가정한다. 이러한 경우에 통상적으로 사용되는 베이즈인자를 근사없이 정확히 계산하여 각 모형에 대한 사후확률(posterior probability)을 얻는다. 최종적으로 모의실험 자료 및 실제 자료에 적용하여 이론의 결과가 잘 부합되는지를 검토한다.

웨이브렛 평면 AR 모델을 이용한 초음파 비파괴 검사의 스펙클 잡음 감소 및 결함 검출 (Speckle Noise Reduction and Flaw Detection of Ultrasonic Non-destructive Testing Based on Wavelet Domain AR Model)

  • 이영석;임래묵;김덕영;신동환;김성환
    • Journal of Welding and Joining
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    • 제17권6호
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    • pp.100-107
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    • 1999
  • In this paper, we deal with the speckle noise reduction and parameter estimation of ultrasonic NDT(non-destructive test) signals obtained during weld inspection of piping. The overall approach consists of three major steps, namely, speckle noise analysis, proposition of wavelet domain AR(autoregressive) model and flaw detection by proposed model parameter. The data are first processed whereby signals obtained using vertical and angle beam transducer. Correlation properties of speckle noise are then analyzed using multiresolution analysis in wavelet domain. The parameter estimation curve obtained using the proposed model is classified a flaw in weld region where is contaminated by severe speckle noise and also clear flaw signal is obtained through CA-CFAR threshold estimator that is a nonlinear post-processing method for removing the noise from reconstructed ultrasonic signal.

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Robust Predictive Speed Control for SPMSM Drives Based on Extended State Observers

  • Xu, Yanping;Hou, Yongle;Li, Zehui
    • Journal of Power Electronics
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    • 제19권2호
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    • pp.497-508
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    • 2019
  • The predictive speed control (PSC) strategy can realize the simultaneous control of speed and current by using one cost function. As a model-based control method, the performance of the PSC is vulnerable to model mismatches such as load torque disturbances and parameter uncertainties. To solve this problem, this paper presents a robust predictive speed control (RPSC) strategy for surface-mounted permanent magnet synchronous motor (SPMSM) drives. The proposed RPSC uses extended state observers (ESOs) to estimate the lumped disturbances caused by load torque changes and parameter mismatches. The observer-based prediction model is then compensated by using the estimated disturbances. The introduction of ESOs can achieve robustness against predictive model uncertainties. In addition, a modified cost function is designed to further suppress load torque disturbances. The performance of the proposed RPSC scheme has been corroborated by experimental results under the condition of load torque changes and parameter mismatches.