• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.1078-1090
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• 2022

모바일 기기 배터리의 잔여 시간 예측은 배터리 잔량별 사용 시간 데이터의 분포 특성에 영향을 받는다. 특히 이상치 데이터가 존재하는 경우, 통계적 회귀 기법의 예측 성능을 왜곡시킬 수 있다. 이에 본 논문에서는 통계적 회귀 기법의 예측 성능 향상을 위해 이상치 데이터를 탐지 및 처리하는 프레임워크를 제안하였다. 제안한 프레임워크는 먼저 배터리 잔여 시간 예측에 영향을 주는 이상치 데이터를 탐지한다. 탐지된 이상치 데이터는 평활 과정을 통해 새로운 값으로 치환된 후, 이상치 데이터와 치환된 데이터 간의 차이를 개별 데이터에 분배한다. 마지막으로 개별 데이터를 재강화하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 제안한 프레임워크의 성능 분석을 수행한 결과, 배터리 잔여 시간의 예측 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.119-129
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• 2014

PURPOSES : This investigational survey is to observe a proper spatial aggregation method for path travel time estimation using the hi-pass DSRC system. METHODS : The links which connect the nodes of section detectors location are used for path travel time estimation traditionally. It makes some problem such as increasing accumulation errors and processing times. In this background, the new links composition methods for spatial aggregation are considered by using some types of nodes as IC, JC, RSE combination. Path travel times estimated by new aggregation methods are compared with PBM travel times by MAE, MAPE and statistical hypothesis tests. RESULTS : The results of minimum sample size and missing rate for 5 minutes aggregation interval are satisfied except for JC link path travel time in Seoul TG~Kuemho JC. Thus, it was additionally observed for minimum sample size satisfaction. In 15, 30 minutes and 1 hour aggregation intervals, all conditions are satisfied by the minimum sample size criteria. For accuracy test and statistical hypothesis test, it has been proved that RSE, Conzone, IC, JC links have equivalent errors and statistical characteristics. CONCLUSIONS : There are some errors between the PBM and the LBM methods that come from dropping vehicles by rest areas. Consequently, this survey result means each of links compositions are available for the estimation of path travel time when PBM vehicles are missed.

• 전자공학회논문지
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• 제54권8호
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• pp.12-19
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• 2017

본 논문에서는 희박신호 (sparse signal) 기법을 이용하여 대역확산 (spread spectrum) 신호의 지연시간을 추정하는 초 분해능 지연시간 추정 방식을 제안한다. 지금까지 대역확산 신호의 지연시간 추정은 코릴레이션 방식이 주로 이용되어 왔으나 이 방식은 신호들이 한 PN 칩(pseudo-noise chip) 이내의 시간 차로 입사하는 경우에는 지연시간을 정확히 추정할 수 없으며 보다 정확한 추정을 위해 코릴레이션 출력에 대한 추가적인 프로세싱이 필요하다. 최근 들어 희박 신호 (sparse signal) 알고리즘이 도래각 추정 분야에서 각광을 받고 있으며 그 중 SPICE 알고리즘이 가장 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 SPICE 알고리즘을 이용하는 초 분해능 지연시간 추정 알고리즘을 개발하고 ISO/IEC 24730-2.1 RTLS 시스템에 적용하여 MUSIC 알고리즘과 성능을 비교, 분석한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3D호
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• pp.307-315
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• 2008

본 연구의 목적은 수도권 남부 국도 ITS 시범구간인 국도 3호선의 장지IC~곤지암IC구간에서 수집되는 교통자료를 기반으로 자기조직형 신경망 이론을 도입하여 국도구간의 통행시간 추정모형을 개발하는 방안을 제시하는 것이다. 지점 검지기 적정 설치위치와 구간의 연장 및 연도의 토지이용특성이 단속류의 구간통행시간에 영향을 미침을 확인하였으며, 구간 통행시간 추정을 위해 기존의 인공신경망 모형이 가지는 추가학습이 불가능하다는 단점과 신경망 구조의 최적구성이 어려운 점 등을 고려하여 자기조직형 인공신경망 구조방법을 도입하였다. 통행시간 추정결과 기존 검지기에서 수집된 자료와 최적위치에서 수집된 자료를 이용하여 모형을 검증한 결과 통행특성을 가장 잘 반영하는 지점자료를 활용한 모형의 추정력이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 시도는 향후 국도 ITS 사업의 설계에서 검지기의 설치 위치 선정에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권3E호
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• pp.47-52
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• 1998

This paper prolposes a VFM (Variable Fading Memory)Kalman filtering and applies it to the parameter estimation for time-varying signals. By adaptively calculating the fading memory, the proposed algorithm does not require any predetermined fading memory when estimating the time-varying signal parameter. Moreover, the proposed algorithm has faster convergence speed than fixed fading memory one in case the signal contains an impulsive outlier. The performance of parameter estimation for time-varying signal is evaluated by computer simulation for two cases, one of which is the chirp signal whose frequency varies linearly with time and the other is the chip signal with an impulsive outlier. The experimental results show that the VFM Kalman filtering estimates the parameter of the chirp signal more rapidly than the fixed fading memory one in the region of an outlier.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제17권1호
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• pp.44-50
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• 2020

For the requirement of accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Because of the complexity of humanoid robot dynamics, the TDC (time-delay control) is practical because it does not require a dynamic model. However, there occurs a considerable error due to discontinuous non-linearities. To solve this problem, the TDC-FLC (fuzzy logic compensator) is applied to humanoid robots. The applied controller contains three factors: a TDE (time-delay estimation) factor, a desired error dynamic factor, and FLC to suppress the TDE error. The TDC-FLC is easy to execute because it does not require complicated humanoid dynamic calculations and the heuristic fuzzy control rules are intuitive. TDC-FLC is implemented on the whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the TDC-FLC for humanoid robots.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제22권3호
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• pp.105-114
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• 2015

This paper presents a fast Time Difference of Arrival (TDOA) estimation for sound source localization. TDOA is the time difference between the arrival times of a signal at two sensors. We propose a partial cross correlation method to increase the speed of TDOA estimation for sound source localization. We do this by predicting which part of the cross correlation function contains the required TDOA value with the help of the signal energies, and then we compute the cross correlation function in that direction only. Experiments show approximately 50% reduction in the cross correlation computation time thereby increasing the speed of TDOA computation. This makes it very relevant for real world surveillance.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.204-208
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• 2001

Position control of the electro-hydraulic servo indexing system in a flexible forging machine was investigated Flexible forging machine forges an axial type workpiece in the radial direction as well as in the axial direction. The role of the indexing system is to rotate a workpiece fast and accurately to a desired position for continuous shaping. Since the inertia of a workpiece changes during each forging step, a control technique which is robust to inertia variation should be adopted to the position control of the workpiece. In this study, time delayed control technique is applied to the servo system. Time delayed control method does not depend on estimation of specific parameters. Rather, it depends on the direct estimation of a function representing the effect of uncertainties. Direct estimation is accomplished using time delay and the gathered information is used to cancel the unknown dynamics is accomplished using disturbances simultaneously. Experimental result show that the time delayed controller is robust to inertia variation of the load, and satisfactory performance on the sposition accuracy is obtained compared to the contentional feedback control.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권1호
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• pp.1-13
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• 2017

This manuscript summarized advances in bootstrap methods for long-range dependent time series data. The stationary linear long-memory process is briefly described, which is a target process for bootstrap methodologies on time-domain and frequency-domain in this review. We illustrate time-domain bootstrap under long-range dependence, moving or non-overlapping block bootstraps, and the autoregressive-sieve bootstrap. In particular, block bootstrap methodologies need an adjustment factor for the distribution estimation of the sample mean in contrast to applications to weak dependent time processes. However, the autoregressive-sieve bootstrap does not need any other modification for application to long-memory. The frequency domain bootstrap for Whittle estimation is provided using parametric spectral density estimates because there is no current nonparametric spectral density estimation method using a kernel function for the linear long-range dependent time process.