본 연구는 레이더 강우와 분포형 수문모형의 공간해상도가 매개변수 추정 및 강우-유출 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 레이더 강우는 비슬산 S밴드 이중편파 강우레이더에서 2012년 관측된 강우사상을 대상으로, R-KDP, R-Z, R-ZDR의 관계식에 의해 추정된 레이더 강우를 지상관측 강우와 비교하였다. 세 가지 강우 추정식에 의한 레이더 강우를 지상 관측 강우와 비교 시 유역 평균에 대해서는 모두 높은 일치도를 보였으며, 이는 지상 관측 강우에 대한 레이더 강우 보정의 영향으로 판단되었다. 그 중에서도 R-KDP에 의한 추정 강우가 비교적 높은 정확도를 보였으며, 이를 강우-유출 모형의 입력자료로 적용하였다. 강우-유출 모형으로는 GRM (grid based rainfall-runoff model) 모형을 이용하여, 낙동강 수계 금호강 유역을 대상으로, 200m, 500m, 1000m의 공간해상도로 입력자료를 구축하였다. 또한, 범용 매개변수 최적화 모형인 PEST(model independent parameter estimation tool)로 초기 포화도, 지표면 조도계수 및 토양 투수계수의 보정계수를 각 공간해상도 및 호우사상 별로 추정하였다. 매개변수 추정 결과, 200m 공간해상도 모형에서는 비교대상 강우사상에 대해 지표면 조도계수와 토양 투수계수 관련 보정계수가 비교적 안정적으로 추정되었으나, 500m, 1000m 공간해상도 모형에서는 강우사상에 따라 매개변수의 최적 추정 값의 변동이 확인되었다. 초기 포화도는 강우사상 별, 공간해상도 별로 일정한 경향을 보이지 않았다. 또한, 200m와 1000m 공간해상도에 대해 최적화된 매개변수를 다른 공간해상도에 적용한 결과, 1000m 공간해상도에 대해 보정된 매개변수를 200m 공간해상도 모형에 적용하면 첨두 홍수량이 증가하는 경향이 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권2호
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pp.1-10
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2001
신경망은 점차 분류 및 함수추정을 위한 현대 통계적 방법론으로 부각되고 있다. 신경망은 특히 선형 회귀함수를 일반화시키는 유연한(flexible) 방법을 제공하며 일반적 비선형 함수를 모수화하는 방법으로 간주된다. 본 논문에서는 함수추정을 위한 신경망을 생각한다. 신경망이 훈련자료를 과대적합하는 것을 피할 수 있도록 하는 간단한 방법은 정칙화(regularization)이다. 신경망에서는 정칙화를 위해 주로 가중치 감소법(weight decay method)을 사용한다. 함수추정을 위해 가중치감소 신경망을 사용할 때 은닉노드수, 가중치모수, 학습률 및 학습반복회수가 중요한 모수이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 가중치감소 신경망의 중요한 모수들을 자동으로 최적화하는 방법을 제안하고 결과적으로 가중치감소 신경망을 자동학습하는 방법을 설명한다. 그리고 다른 함수추정방법들과 자동학습된 가중치감소 신경망을 비교분석한다.
작물 모형의 품종모수를 추정하기 위한 기상자료는 일반적으로 생육 관측 자료가 수집된 시험지의 인근에 위치한 종관기상 관측자료가 사용되어왔으나, 지형적인 원인이나 시험지와 기상관측소 사이의 거리로 인해 실제 시험지의 기상과 차이가 발생할 수 있다. 반면, 비교적 높은 밀도로 분포하는 방재기상 관측자료를 활용할 경우 이러한 문제점을 보완할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 종관기상 관측자료와 방재기상 관측자료를 각각 사용하여 출수기에 영향을 미치는 DSSAT 모형의 모수들을 추정하고, 추정된 모수들의 신뢰도를 비교하고자 하였다. 모수 추정을 위해 사용한 재배관리 및 생육 관측값은 지역장려품종 선발시험과 작황시험으로부터 수집하였다. 모수 추정은 Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) 방법을 사용하였으며, 불확실성을 고려하여 100번의 반복 추정을 통해 100개의 모수 집합을 생성하였다. 모수 추정에 소요되는 시간을 단축하기 위해 도커 컨테이너를 기반으로 병렬적으로 GLUE를 구동하였다. 추정된 모수들을 사용하여 모의된 출수기의 평균은, 방재기상자료를 사용하였을 때 최대 4일로, 종관기상자료를 사용하였을 때 최대 오차가 7일이었던 것에 비하여 크게 개선되었다. 그러나, 방재기상자료의 원활한 활용을 위해서는 해당 자료에 대한 접근성이 향상되어야 할 것으로 예상되었다.
Recent technological advances in sensor fabrication and bio-signal processing enabled non-constraint and non-intrusive measurement of human bio-signals. Especially, non-constraint measurement of ECG makes it available to estimate various human health parameters such as heart rate. Additionally, non-constraint ECG measurement of wheelchair user provides real-time health parameter information for emergency response. For accurate emergency response with low false alarm rate, it is necessary to discriminate quality levels of ECG measured using non-constraint approach. Health parameters acquired from low quality ECG results in inaccurate information. Thus, in this study, a machine learning based approach for three-class classification of ECG quality level is suggested. Three sensors are embedded in the back seat, chest belt, and handle of automatic wheelchair. For the two sensors embedded in back seat and chest belt, capacitively coupled electrodes were used. The accuracy of quality level classification was estimated using Monte Carlo cross validation. The proposed approach demonstrated accuracy of 94.01%, 95.57%, and 96.94% for each channel of three sensors. Furthermore, the implemented algorithm enables classification of user posture by detection of contacted electrodes. The accuracy for posture estimation was 94.57%. The proposed algorithm will contribute to non-constraint and robust estimation of health parameter of wheelchair users.
A new improved excitation control system for power plant synchronous generators has been developed by KEPRI(Korea Electric Power Research Institute). In this paper a description of the developed control system with detailed design concept is given. Field tests are conducted to show the system performance and to obtain the model parameters. Based on the measurement approached by field tests excitation model parameters supposing a mathmatical model is given can be determinded. This paper also proposes a algorithm of parameter estimation and identification in the synchronous Generator Excitation Control System.
In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure non-homogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied extreme distribution which used to find the minimum (or the maximum) of a number of samples of various distributions. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than automatic error that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a numerical example of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error.
Applicability of 8 day interval flow data for the calibration of hydrologic model was evaluated using Hydrological Simulation Program-Fortran (HSPF) at Kyungan watershed. The 8 day interval flow monitored by Ministry of Environment located at upstream was calibrated and periodically validated during 2004-2008. And continuous daily flow monitored by Ministry of Construction & Transportation (MOCT) and located at the mouth was compared with daily simulated data during 2004-2007 as spatial validation. Automatic calibration tool which is Model-Independent Parameter Estimation & Uncertainty Analysis (PEST) was applied for HSPF calibration procedure. The model efficiencies for calibration and periodic validation were 0.63 and 0.88, and model performances were fair and very good, respectively, based on criteria of calibration tolerances. Continuous daily stream flow at the mouth of Kyungan watershed were good agreement with observed continuous daily stream flow with showing 0.63 NS value. The PEST program is very useful tool for HSPF hydrologic calibration using non-continuous daily stream flow as well as continuous daily stream flow. The 8 day interval flow data monitored by MOE could be used to calibrate hydrologic model if the continuous daily stream flow is unavailable.
본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이며 잡음과 시간지연이 있고 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수를 온라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수 값은 확률 근사법인 Robbins-Monro알고리즘을 이용하여 온라인으로 얻으며 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하였다. 제안한 자기동조 제어 방법은 다른 자기동조 제어 방법들11.21보다 간단하고 효과적이다. 제어 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다.
본 연구에서는 미국 지질조사국에서 개발한 PRMS 모형을 국내 7개 댐유역에 적용하여 국내 적용성과 모의한 계를 분석하였다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 모형 이론과 매개변수에 대해 검토하고, 국내 실정을 고려한 입력자료와 매개변수 추정의 가용성을 분석하였다. 각 적용유역들에서 GIS자료를 활용하여 추정 가능한 매개변수들은 추정하고 나머지 변수들은 Rosenbrock 방법을 이용하여 보정하였다. 모의결과를 다각적으로 분석하여 PRMS 모형의 모의 능력과 한계를 분석한 결과 PRMS 모형은 모든 적용유역에서 관측치에 높은 적합성을 나타내었다. 기본값을 사용한 융설모의에서도 비교적 정확한 모의가 가능한 것으로 나타났다. 적용 유역면적에 상관없이 신뢰성 높은 유출분석이 가능하였으나, 대유역인 경우 준분포형적인 특성보다는 일체형모형에 가까운 유출모의를 하는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1040-1057
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2014
In this paper, a new bit rate estimation scheme is proposed to determine the bit rate for each subclass in an MPEG-2 TS to H.264/AVC transcoder after dividing an input MPEG-2 TS sequence into several subclasses. Video format transcoding in conventional IPTV and Smart TV services is a time-consuming process since the input sequence should be fully transcoded several times with different bit-rates to decide the bit-rate suitable for a service. The proposed scheme can automatically decide the bit-rate for the transcoded video sequence in those services which can be stored on a video streaming server as small as possible without losing any subject quality loss. In the proposed scheme, an input sequence to the transcoder is sub-classified by hierarchical clustering using a parameter value extracted from each frame. The candidate frames of each subclass are used to estimate the bit rate using a statistical analysis and a mathematical model. Experimental results show that the proposed scheme reduces the bit rate by, on an average approximately 52% in low-complexity video and 6% in high-complexity video with negligible degradation in subjective quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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