Thang, Truong Cong;Le, Hung T.;Nguyen, Hoc X.;Pham, Anh T.;Kang, Jung Won;Ro, Yong Man
Journal of Communications and Networks
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제15권6호
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pp.635-644
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2013
Adaptive hypertext transfer protocol (HTTP) streaming has become a new trend to support adaptivity in video delivery. An HTTP streaming client needs to estimate exactly resource availability and resource demand. In this paper, we focus on the most important resource which is bandwidth. A new and general formulation for throughput estimation is presented taking into account previous values of instant throughput and round trip time. Besides, we introduce for the first time the use of bitrate estimation in HTTP streaming. The experiments show that our approach can effectively cope with drastic changes in connection throughput and video bitrate.
최근 몇 년간 도시교통문제의 해결책으로 부각되어온 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System)의 한 분야로 첨단여행자 정보체계(ATIS : Advanced Travellers Information System)는 자동차에 장착된 항법장치(CNS)를 통해 운전자에게 원하는 목적지까지 최적경로를 제공하거나 경로에 대한 통행시간 정보를 제공 또는 예측해 주는 시스템이다. 본 연구에서는 이러한 최적경로 제공이나 통행시간 예측에 있어 좀 더 효율적인 통행시간 예측모형을 개발하고자 하였다. 현재까지의 통행시간 예측은 운전자가 통행을 시작할 때의 교통상황에 대한 정보이기 때문에 운전 중에 달라지는 교통상황을 반영할 수 없어 이로 인해 운전자가 경험하는 통행시간과 큰 차이를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이러한 불합리적인 예측시스템을 개선시킬 수 있는 예측된(predicted) 통행시간 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 통행시간 예측모형을 특정링크에 적용시켜 모형들의 예측치와 실제 통행시간을 비교하여 교통량 흐름 패턴에 따라 어느 모형이 적합한지, 또 예측시간이 달라짐에 따라 모형들의 적합도와 첨두와 비첨두시 예측시간 간격에 따라 예측치와 실측치의 오차율을 알아보았다, 이를 통해 선정된 확률과정 모형과 칼만 필터링 예측모형을 서울시의 4개축에 대해서 다시 적용해 보았다. 그 결과 단기통행시간 예측에 있어서는 칼만필터링모형이, 장기 통행시간 예측에 있어서는 확률과정 모형이 통행시간 예측에 있어 우수한 모형임을 밝혀냈다. 마지막으로 서울시 28개 교통축의 5분 후 통행시간 예측에 칼만필터링 모형을 이용하여 오차분석을 적용하여 보았다. 그 결과 칼만필터링 모형이 신뢰할 만한 오차율을 보였다.
This paper discusses the state-of-the-art techniques in real-time state estimation for the Smart Microgrids. The most popular method used in traditional power system state estimation is a Weighted Least Square(WLS) algorithm which is based on Maximum Likelihood(ML) estimation under the assumption of static system state being a set of deterministic variables. In this paper, we present a survey of dynamic state estimation techniques for Smart Microgrids based on Belief Propagation (BP) when the system state is a set of stochastic variables. The measurements are often too sparse to fulfill the system observability in the distribution network of microgrids. The BP algorithm calculates posterior distributions of the state variables for real-time sparse measurements. Smart Microgrids are modeled as a factor graph suitable for characterizing the linear correlations among the state variables. The state estimator performs the BP algorithm on the factor graph based the stochastic model. The factor graph model can integrate new models for solar and wind correlation. It provides the Smart Microgrids with a way of integrating the distributed renewable energy generation. Our study on Smart Microgrid state estimation can be extended to the estimation of unbalanced three phase distribution systems as well as the optimal placement of smart meters.
본 논문에서는 다변량 DCC(dynamic conditional correlation) GARCH 모형에서 동태적 상관계수를 추정하기 위한 대표적 방법인 쌍별 추정법과 다차원 추정법의 효율성을 비교한다. 이를 위하여 금융 시장의 변동성을 반영하는 다변량 시계열을 생성하고 이에 대한 DCC GARCH 모형을 수립 및 추정하는 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 KOSPI 200 섹터지수를 이용하여 포트폴리오를 구성하고 이의 변동성 추정 및 VaR 계산을 통하여 동태적 상관계수 추정에 대한 정확성을 평가하였다. 그 결과로서, 전반적으로 다차원 추정법이 쌍별 추정법보다 우수함을 발견하였다. 특히, 다차원 추정법에서 상대적으로 상관관계가 낮은 시계열을 추가할수록 쌍별 시계열에 대한 동태적 상관계수 추정의 정확성을 높여줌을 발견하였다.
본 논문은 큐잉 이론을 이용한 멀티 프로세서 시스템-온-칩(MPSoC)의 버스 매트릭스 기반 통신 구조에 대한 성능 예측 기법을 제안한다. 버스 매트릭스 기반 통신 구조는 다양한 설계 인자를 가지고 있어 이에 대한 성능 최적화는 방대한 설계 공간의 탐색을 필요로 하지만, 현재 널리 사용되고 있는 시뮬레이션에 기반한 방법은 많은 시간을 요하기 때문에 점점 짧아지고 있는 시장 적기 출하(time-to-market) 제약 조건을 만족하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 시뮬레이션보다 훨씬 빠르면서 정확하게 성능을 예측할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안한 성능 분석 기법은 고성능의 버스 매트릭스를 위해 사용되는 버스 프로토콜인 multiple outstanding transaction을 고려한다. 또한 지수 분포(exponential distribution)를 이용하여 비현실적으로 메모리 시스템을 모델하였던 기존의 연구들과 달리 실제적인 메모리 시스템 모델을 위하여 일반 분포(general distribution)를 이용하였다. 제안한 성능 예측 기법의 정확도 및 효율성을 검증하기 위하여 무작위로 생성된 버스 트랜잭션들과 4-채널 DVR 예제에 적용하였을 때, 사이클 단위의 정확도를 갖는 시뮬레이션과 비교하여 $10^5$배 이상 빠르면서 평균 94% 이상의 정확도를 갖는 것으로 분석되었다.
능동 소나에서 시간 지연 추정은 목표와 소나 사이의 거리를 알아내기 위해서 사용하고 있다. 능동 소나에서 시간 지연을 추정할 때 주파수 영역에서 계산하면 시간 지연 추정이 주파수 추정으로 바꾸어 생각할 수 있어서 비교적 쉽게 사용할 수 있다. 그러나 이 방법은 잡음에 의해 오류가 급증할 요소가 포함되어 있다. 본 논문에서는 이런 오류 급증 현상을 줄일 수 있는 가중 딕션너리를 사용하는 희소성 기반 추정 방법을 새롭게 제안한다. 또 이 방법을 두 개의 수신기로 확대 적용하여 두 수신기 간 시간 지연을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 백색 잡음 환경에서 제안한 방법을 적용한 것과 일반 상호 상관 알고리즘(Generalized Cross Correlation-Phase transform, GCC-PHAT) 및 일반 주파수 영역 방법을 포함한 제안한 방법을 적용하지 않은 방법들을 서로 비교한다. 그리고 새로 제안한 방법이 다른 비교 대상 알고리즘들보다 약 15 dB에서 약 60 dB의 성능 이득이 있음을 보인다.
본 논문에서는 시변 최적 FIR 필터를 이용한 전력 신호의 고조파 검출 방법을 제안한다. 잡음이 고려된 전력 신호에 대해 고조파의 진폭과 위상각의 변화량이 확률적 정보로 고려된 시변 상태 방정식 모델에 대해 시변 최적 FIR 필터를 설계하여 고조파 성분을 검출한다. 제안한 검출 방법에 사용된 시변 FIR 필터는 유한 구간의 정보만을 사용하고 어떠한 초기 조건도 사용하지 않도록 설계되어 칼만 필터 기반의 검출 방법의 오차 누적에 따른 검출 성능 저하나 발산 문제를 해결할 수 있다. 또한 FIR 구조의 필터 사용을 통해 칼만 필터 대비 불확실성에 대해 보다 강인한 검출이 가능하다. 시변 최적 FIR 필터의 사용을 통해 시불변 최적 FIR 필터 기반 고조파 검출 방법 대비 보다 일반적인 해를 제공한다. 제안하는 검출 방법의 우수성을 검증하기 위해 시변 칼만 필터 및 적응 칼만 필터 기반 고조파 검출 방법과의 비교 시뮬레이션을 수행한다.
This paper describes a simple and practical approach through the application of Linear Stochastic Estimation (LSE) to reconstruct wind-induced pressure time series from the covariance matrix for structural load analyses on a low building roof. The main application of this work would be the reduction of the data storage requirements for the NIST aerodynamic database. The approach is based on the assumption that a random pressure field can be estimated as a linear combination of some other known pressure time series by truncating nonlinear terms of a Taylor series expansion. Covariances between pressure time series to be simulated and reference time series are used to calculate the estimation coefficients. The performance using different LSE schemes with selected reference time series is demonstrated by the reconstruction of structural load time series in a corner bay for three typical wind directions. It is shown that LSE can simulate structural load time series accurately, given a handful of reference pressure taps (or even a single tap). The performance of LSE depends on the choice of the reference time series, which should be determined by considering the balance between the accuracy, data-storage requirements and the complexity of the approach. The approach should only be used for the determination of structural loads, since individual reconstructed pressure time series (for local load analyses) will have larger errors associated with them.
Using the fuzzified coefficients, ARMA processes can be extended to fuzzy time series model. In this paper, the estimation of parameters in the fuzzy time series model with asymmetric triangular fuzzy coefficients is studied. Nonlinear programming is applied to get solutions of parameters.
A practical real-time LOS rate estimator is proposed to handle the time-varying measurement noise statistics. To calculate the optimal Kalman gain, the algebraic transformation method is taken into account. By using the algebraic transformation, the differential algebraic Riccati equation(DARE) regarding estimation error covariance is replaced by the simple algebraic Riccati equation(ARE). The proposed LOS estimation filter gain is only a function of relative range. Consequently, the proposed method is computationally very efficient and suitable for embedded environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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