An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.
Traditional acceptance sampling plans have focused on the proportion of nonconforming items as an attribute criterion for quality. In today's modern quality management under high quality production environments, the reduction of the deviation from a target value in a quality characteristic has become the most important purpose. In consequence, various inspection plans for the purpose of reducing the deviation from the target value in the quality characteristic have been investigated. In this case, a concept of the quality loss evaluated by the deviation from the target value has been accepted as the variable evaluation criterion of quality. Further, some quality measures based on the quality loss have been devised; e.g. the process loss and the process capability index. Then, as one of inspection plans based on the quality loss, the rigorous design procedure for the variable sampling plan having desired operating characteristics (VS-OC plan) indexed by the quality loss has been proposed by Yen and Chang in 2009. By the way, since the estimator of the quality loss obeys the non-central chi-square distribution, the rigorous design procedure for the VS-OC plan indexed by the quality loss is complicated. In particular, the rigorous design procedure for the VS-OC plan requires a large number of the repetitive and complicated numerical calculation about the non-central chi-square distribution. On the other hand, an approximate design procedure for the VS-OC plan has been proposed before the proposal of the above rigorous design procedure. The approximate design procedure for the VS-OC plan has been constructed by combining Patnaik approximation relating the non-central chi-square distribution to the central chi-square distribution and Wilson-Hilferty approximation relating the central chi-square distribution to the standard normal distribution. Then, the approximate design procedure has been devised as a convenient procedure without complicated and repetitive numerical calculations. In this study, through some comparisons between the rigorous and approximate design procedures, the applicability of the approximate design procedure has been confirmed.
Journal of the Korean Society of Physical Medicine
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v.10
no.1
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pp.37-43
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2015
PURPOSE: The purpose of this study is to investigate the effect of the physical therapy treatment room environment using microwave diathermy on the autonomic nervous system of human body. METHODS: Participants were 24 healthy adults. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences(RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were compared in microwave irradiation and non-irradiation group. Data were analyzed in Wilcoxon's signed-ranks test and Mann-Whitney U test. RESULTS: Standard deviation of all normal R-R intervals (SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different in microwave irradiation group. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different in microwave non-irradiation group. Standard deviation of all normal R-R intervals(SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF), LF/HF ratio were not significantly different between two groups. CONCLUSION: There was no significant change in the sympathetic nervous system and parasympathetic nervous system regardless of the presence of microwave irradiation. There was no significant change in the autonomic nervous system adaptability regardless of the presence of microwave irradiation.According to this study, microwave diathermy does not have significant effect on the autonomic nervous system.Future study is necessary to investigate the long term effect of the physical therapy treatment room environment using microwave diathermy on the autonomic nervous system of the human body.
PURPOSES : The nonlinear model of fatigue cracking is typically used for determining the maintenance period. However, this requires that the model parameters be known. In this study, the particle filter (PF) method was used to determine various statistical parameters such as the mean and standard deviation values for the nonlinear model of fatigue cracking. METHODS : The PF method was used to determine various statistical parameters for the nonlinear model of fatigue cracking, such as the mean and standard deviation. RESULTS : On comparing the values obtained using the PF method and the least square (LS) method, it was found that PF method was suitable for determining the statistical parameters to be used in the nonlinear model of fatigue cracking. CONCLUSIONS : The values obtained using the PF method were as accurate as those obtained using the LS method. Furthermore, reliability design can be applied because the statistical parameters of mean and standard deviation can be obtained through the PF method.
Kim, Hyung-Moo;Tcha, Dek-Kie;Nam, Guon-Mo;Yang, Chul-Soo
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.253-255
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2010
Needs to study on distance measurement accuracy in aerial and satellite photogrammetry are rapidly increased. However, conventional studies show some confused definitions between measurement accuracy and measurement precision as well as standard deviation(STDEV) and root mean square error(RMSE or RMSD). So, Finite definitions of measurement accuracy and measurement precision as well as STDEV and RMSD are addressed in this paper. Experiment result show using correct definitions improve the distance measurement accuracy in aerial and satellite photogrammetry rapidly, but not the distance measurement accuracy in aerial and satellite photogrammetry.
Because the magnetic bearing supports levitating body without contact, wear, noise and vibration are very small comparing with mechanical bearings, it is very useful to high revolution machinery. In general, the magnetic attractive force function that is proportional to square of control current(x), and inversely proportional to square of an air gap(i) has been widely used. This paper proposed the new magnetic attractive force function that is proportional to cube of the control current, and inversely proportional to square of the air gap. The function was optimized to minimize the cost function that is the percentage of deviation about the change of a proportional constant(k), using the experimental data, ie, control currents and air gaps.
This paper presents a Electrocardiogram(ECG) identification method using adaptive weight based on Least Mean Square Error(LMSE) optimization. With a preprocessing for noise suppression, we extracts the average ECG signal and its standard deviation at every time instant. Then the extracted information is stored in database. ECG identification is achieved by matching an input ECG signal with the information in database. In computing the matching scores, the standard deviation is used. The scores are computed by applying adaptive weights to the values of the input signal over all time instants. The adaptive weight consists of two terms. The first term is the inverse of the standard deviation of an input signal. The second term is the proportional one to the standard deviation between user SAECGs stored in the DB. Experimental results show up to 100% recognition rate for 32 registered people.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.12
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pp.3011-3016
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2015
Representing protein three-dimensional structure by concatenating a sequence of protein fragments gives an efficient application in analysis, modeling, search, and prediction of protein structures. This paper investigated the effective combination of distance measures, which can exploit large protein structure database, in order to construct a protein fragment library representing native protein structures accurately. Clustering method was used to construct a protein fragment library. Initial clustering stage used inter alpha-carbon distance having low time complexity, and cluster extension stage used the combination of inter alpha-carbon distance, Binet-Cauchy distance, and root mean square deviation. Protein fragment library was constructed by leveraging large protein structure database using the proposed combination of distance measures. This library gives low root mean square deviation in the experiments representing protein structures with protein fragments.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.7
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pp.216-224
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2013
The within-class variance of Otsu's method is moderate but improper in expressing class statistical distributions. Otsu's method uses a variance to represent the distribution of each class. The variance utilizes a distance square from the mean to a data. This process is not proper in denoting a real class statistical distribution because of the distance square. In this paper, to express more exact class statistical distributions, the within-class standard deviation as a criterion for threshold selection is proposed and then the optimal threshold is determined by minimizing it. In order to have validity, it is shown through the experimental results that the proposed method was more superior to the counterparts.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.14
no.7
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pp.685-691
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2003
This paper newly analyzes the effect of the phase noise in the frequency synthesizer on the performance of SFH/M-NCFSK system by standard frequency deviation(equation omitted) when noncoherent FSK demodulation of the square-law detector is considered. We derive the SER in the SFH system and analyze the effect of phase noise on the SFH/M-NCFSK system performance according to the hopping frequency spacing (1/T$\_$h/) and the variation of the standard frequency deviation (equation omitted). The required SNR is about 13.4 dB to meet Ps=10$\^$-3/ when the standard frequency deviation is about 4.0 Hz and the hopping frequency spacing (1/T$\_$h/) in the SFH/2-NCFSK system is 30. So, there is about 2.4 dB power penalty than the phase noise-free system. If the hopping frequency spacing 1/T$\_$h/ is under 30, the error floor may happen and SER considerably grows up. We show that the analytic results closely match with the simulation results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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