Recently, a study of prognosis and health management (PHM) was conducted to diagnose failure and predict the life of air craft engine parts using sensor data. PHM is a framework that provides individualized solutions for managing system health. This study predicted the remaining useful life (RUL) of aeroengine using degradation data collected by sensors provided by the IEEE 2008 PHM Conference Challenge. There are 218 engine sensor data that has initial wear and production deviations. It was difficult to determine the characteristics of the engine parts since the system and domain-specific information was not provided. Each engine has a different cycle, making it difficult to use time series models. Therefore, this analysis was performed using machine learning algorithms rather than statistical time series models. The machine learning algorithms used were a random forest, gradient boost tree analysis and XG boost. A sliding window was applied to develop RUL predictions. We compared model performance before and after applying the sliding window, and proposed a data preprocessing method to develop RUL predictions. The model was evaluated by R-square scores and root mean squares error (RMSE). It was shown that the XG boost model of the random split method using the sliding window preprocessing approach has the best predictive performance.
Kim, Kyung-Hoe;Kim, Pyoung-Yun;Youm, Sung-Kwan;Seok, Seung-Joon;Kang, Chul-Hee
전기전자학회논문지
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제11권4호
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pp.331-339
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2007
The problem of architecting a reliable transport system across an overlay network using split TCP connections as the transport primitive is mainly considered. The considered overlay network uses the application-level switch in each intermediate host. We first argue that natural designs based on store-and-forward principles that are maintained by split TCP connections of hop-by-hop approaches. These approaches in overlay networks do not concern end-to-end TCP semantics. Then, a new transport protocol-Overlay Transport Protocol (OTP)-that manages the end-to-end connection and is responsible for the congestion/flow control between source host and destination host is proposed. The proposed network model for the congestion and flow control mechanisms uses a new window size-Ownd-and a new timer in the source host and destination host. We validate our analytical findings and evaluate the performance of our OTP using a prototype implementation via simulation.
천리안(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성자료로부터 Cho et al.(2015)에 의해 개발된 분리대기창법(split-window method: CSW_v2.0)을 적용하여 현업적으로 지표면온도를 산출하고 있다. CSW_v2.0으로부터 산출된 지표면온도는 MODIS 지표면온도와 비교하였을 때 적절한 수준의 정확도로 산출되었으나 역전층이나 기온감률이 클 때 상대적으로 오차가 크게 발생하였다. 이를 해결하기 위해 지표 경계층에서의 기온의 일변동을 복사전달모델에 처방하여 모의자료를 구축한 후 이를 이용하여 지표면온도 산출 알고리즘을 개선하였다(CSW_v3.0). CSW_v3.0에서는 복사전달모델에 처방된 지표면온도와 복사전달모델로부터 산출된 지표면온도간의 상관계수가 기존 알고리즘과 동일한 수준인 0.99 이상을 유지하면서 편의는 -0.03 K에서 -0.012 K, RMSE는 1.39 K에서 1.138 K로 감소하였다. CSW_v2.0에서 역전층이나 기온감률이 클 때, 휘도온도차와 방출율 차가 클 때 발생하는 계통적 오차를 개선된 알고리즘에서는 편의와 RMSE를 10-30% 감소시켜 상당 부분 개선하였다. CSW_v3.0으로부터 산출된 지표면온도와 MODIS 지표면온도와의 간접 검증에서는 상관계수가 0.986에서 0.985로 높은 상관성을 유지하면서 편의는 0.629 K에서 -0.049 K, RMSE는 2.537 K에서 2.502 K로 오차를 감소시켰다.
This paper presents an efficient fast motion estimation algorithm and image segmentation method for low bit-rate coding. First, with region split information, the algorithm splits the image having homogeneous and semantic regions like face and semantic regions in image. Then, in these regions, We find the motion vector using adaptive search window adjustment. Additionally, with this new segment based fast motion estimation, we reduce blocking artifacts by intensively coding our interesting region(face or arm) in input image. The simulation results show the improvement in coding performance and image quality.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.135-139
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1999
Wind velocity is one of the primary variables for describing atmospheric state from GMS-5. And its accurate depiction is essential for operational weather forecasting and for initialization of NWP(Numerical Weather Prediction) models. The aim of this research is to incorporate imagery from other available spectral channels and examine the error characteristics of winds derived from these images. Multi spectral imagery from GMS-5 was used for this purpose and applied to Korean region with together BoM(Bureau of Meteorology). The derivation of wind velocity estimates from low and high resolution visible, split window infrared, and water vapor images, resulted in improvements in the amount and quality of wind data available for forecasting.
지표면의 파장별 방출율을 알고 있다는 가정하에 대기의 흡수효과가 상이한 두 파장역을 이용하여 대기효과를 보정해주는 일반적인 분리대기창(Generalized Split-Window) 방법으로 MTSAT-1R 자료로부터 지표면 온도(LST) 산출 알고리즘을 개발하였다. 지표면온도 산출 회귀식은 대기복사전달모델 MODTRAN4.0으로 위성으로부터 LST를 산출하는데 영향을 주는 여러 가지 요소(주/야간,수증기, 방출율,위성관측각 등)들을 고려하여 모의된 자료로부터 도출하였다. 개발한 LST 산출알고리즘의 수준을 분석하기 위해 MSGl SEVIRI 센서에 적합하도록 개 발된 Sobrino and Romaguera(2004)의 알고리즘과 GMS-5 VISSR 센서에 적합하도록 개발된 Prata and Cechet(1999)의 알고리즘과 비교하였다. 3 알고리즘을 MTSAT-1R 자료에 적용하여 LST를 산출한 결과 LST의 공간분포는 정성적으로 서로 유사하게 나타났으나,정량적으로는 지리적 위치,계절 및 주간/야간에 따라서 LST가 다르게 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권3호
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pp.377-390
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2010
In the case of time-series analysis, it is often more convenient to rely on the frequency domain than the time domain. Spectral density is the core of the frequency-domain analysis that describes autocorrelation structures in a time-series process. Possible ways to estimate spectral density are to compute a periodogram or to average the periodogram over some frequencies with (un)equal weights. This can be an attractive tool to measure the similarity between time-series processes. We employ the metrics based on a smoothed periodogram proposed by Park and Kim (2008) for the classification of different classes of time-series processes. We consider several lag windows with unequal weights instead of a modified Daniel's window used in Park and Kim (2008). We evaluate the performance under various simulation scenarios. Simulation results reveal that the metrics used in this study split the time series into the preassigned clusters better than do the raw-periodogram based ones proposed by Caiado et al. 2006. Our metrics are applied to an economic time-series dataset.
본 논문에서는 야구 동영상에서 민시프트 추적 프레임워크 하에 선수들을 병합-분리하는 방법을 제안한다. 민시프트 추적 방법은 추적대상 객체의 확률분포에 대해 현재 추적영역에서 확률 값이 최대가 되는 위치로 중심점을 이동하여 객체를 추적한다. 민시프트 추적은 처리속도가 빨라 실시간 추적 문제에 널리 사용되고 있다. 그러나, 다수 객체 추적에서 겹침 문제를 처리하기 어렵다. 이와 같은 문제는 일반적으로 데이터 연관 방법을 적용하여 해결한다. 하지만, 야구선수의 겹침 문제는 선수영역의 해상도가 낮고, 여러 객체가 한 모델을 공유하기 때문에 데이터 연관 방법을 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 데이터 연관 방법 적용 이전에 선수 겹침 상황에서 병합-분리을 관리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 선수의 겹침 상황에서 추적영역 내의 추적 맵 값을 조정하여 선수의 병합-분리를 관리한다. 본 논문에서 제안하는 방법과 민시프트 알고리즘의 추적성능을 비교하여 제안방법의 성능이 우수함을 보였다.
A computer program was developed for simulating performance(capacity, power consumption and etc.) of air-conditioners using compressor, fin-tube heat exchanger and capillary tube. The program consists of five modules, condenser, evaporator, compressor, capillary tube simulation modules and properties modules of refrigerant and moist air, The present program is focused on R22 only, however can be easily extended for other refrigerants such as R407C and R410A just by adding property modules. The compressor simulation module utilizes performance maps supplied by manufacturers-map-based model. The condenser and evaporator simulation modules are modeled using tube-by-tube method. Simulation results(capacity and power consumption) were compared with calorimeter test results of actual air-conditioners of window and split types, where more than 82% of the data lied within ${\pm}5$% of the predicted results.
This study estimated surface temperature by using split-window technique and NOAA/AVHRR data was used. For surface monitoring, cloud masking procedure was carried out using threshold algorithm. The daily maximum air temperature is estimated by multiple regression method using independent variables such as satellite-derived surface temperature, EDD, and latitude. When the EDD data added, the highest correlation shown. This indicates that EDD data is the necessary element for estimation of the daily maximum air temperature. We derived correlation and experience equation by three approaching method to estimate daily maximum air temperature. 1) non-considering landcover method as season, 2) considering landcover method as season, and 3) just method as landcover. The last approaching method shows the highest correlation. So cross-validation procedure was used in third method for validation of the estimated value. For all landcover type 5, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.97, intercept=-0.30, R$^2$=0.84, RMSE=4.24$^{\circ}C$). Also, for all landcover type 7, the results using the cross-validation procedure show reasonable agreement with measured values(slope=0.993, Intercept=0.062, R$^2$=0.84, RMSE=4.43$^{\circ}C$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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