In the context of the fourth industrial revolution, data-driven decision-making has increasingly become pivotal. However, the integrity of data analysis is compromised if data quality is not adequately ensured, potentially leading to biased interpretations. This is particularly critical for water level data, essential for water resource management, which often encounters quality issues such as missing values, spikes, and noise. This study addresses the challenge of noise-induced data quality deterioration, which complicates trend analysis and may produce anomalous outliers. To mitigate this issue, we propose a noise removal strategy employing Wavelet Transform, a technique renowned for its efficacy in signal processing and noise elimination. The advantage of Wavelet Transform lies in its operational efficiency - it reduces both time and costs as it obviates the need for acquiring the true values of collected data. This study conducted a comparative performance evaluation between our Wavelet Transform-based approach and the Denoising Autoencoder, a prominent machine learning method for noise reduction.. The findings demonstrate that the Coiflets wavelet function outperforms the Denoising Autoencoder across various metrics, including Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Mean Squared Error (MSE). The superiority of the Coiflets function suggests that selecting an appropriate wavelet function tailored to the specific application environment can effectively address data quality issues caused by noise. This study underscores the potential of Wavelet Transform as a robust tool for enhancing the quality of water level data, thereby contributing to the reliability of water resource management decisions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.3
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pp.450-456
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2016
STDR (sequence time domain reflectometry) to detect a cable fault using a pseudo noise sequence as a reference signal, and time correlation analysis between the reference signal and reflection signal is robust to noisy environments and can detect intermittent faults including open faults and short circuits. On the other hand, if the distance of the fault location is far away or the fault type is a soft fault, attenuation of the reflected signal becomes larger; hence the correlation coefficient in the STDR becomes smaller, which makes fault detection difficult and the measurement error larger. In addition, automation of the fault location by detection of phase and peak value becomes difficult. Therefore, to improve the cable fault detection of a conventional STDR, this paper proposes the algorithm in that the peak value of the correlation coefficient of the reference signal is detected, and a peak value of the correlation coefficient of the reflected signal is then detected after removing the reference signal. The performance of the proposed method was validated experimentally in low-voltage power cables. The performance evaluation showed that the proposed method can identify whether a fault occurred more accurately and can track the fault locations better than conventional STDR despite the signal attenuation. In addition, there was no error of an automatic fault type and its location by the detection of the phase and peak value through the elimination of the reference signal and normalization of the correlation coefficient.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.3
no.3
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pp.439-448
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1996
Extraction and selection of the informative features play a central role in pattern recognition. This paper describes a modified back-propagation algorithm that performs selection of the informative features and trains a neural network simultaneously. The algorithm is mainly composed of three repetitive steps : training, connection pruning, and input unit elimination. Afer initial training, the connections that have small magnitude are first pruned. Any unit that has a small number of connections to the hidden units is deleted,which is equivalent to excluding the feature corresponding to that unit.If the error increases,the network is retraned,again followed by connection pruning and input unit elimination.As a result,the algorithm selects the most im-portant features in the measurement space without a transformation to another space.Also,the selected features are the most-informative ones for the classification,because feature selection is tightly coupled with the classifi-cation performance.This algorithm helps avoid measurement of redundant or less informative features,which may be expensive.Furthermore,the final network does not include redundant parameters,i.e.,weights and biases,that may cause degradation of classification performance.In applications,the algorithm preserves the most informative features and significantly reduces the dimension of the feature vectors whiout performance degradation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.5
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pp.837-844
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2017
The weir to regulate water level in a tide generation tank is above and below carried by two electric cylinders which are mounted on right and left of weir itself. In this case, a movement difference between right and left cylinder causes unbalance of weir and friction between weir and guide. And then, the weir will not be sent to target point. In this study, a synchronous control system is developed to take accurate and quick equilibrium of the weir. The control system based on cross coupled structure consists of two I-PD controllers and a lead compensator. Each of the I-PD controllers is designed in order that the electric cylinder may exactly follow the reference signal without overshoot and input saturation. And the lead compensator is designed to achieve stable and accurate synchronization. Finally, the simulation result shows that the designed synchronous control system is effective for elimination of synchronous error.
Kim, Hee-Seok;Han, Dong-Guk;Hong, Seok-Hie;Yi, Ok-Yeon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.139-149
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2010
Random scalar countermeasures, which carry out the scalar multiplication by the ephemeral secret key, against the differential power analysis of ECIES and ECDH have been known to be secure against various power analyses. However, if an attacker can find this ephemeral key from the one power signal, these countermeasures can be analyzed. In this paper, we propose a new power attack method which can do this analysis. Proposed attack method can be accomplished while an attacker compares the elliptic curve doubling operations and we use the principle component analysis in order to ease this comparison. When we have actually carried out the proposed power analysis, we can perfectly eliminate the error of existing function for the comparison and find a private key from this elimination of the error.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.11
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pp.32-39
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2009
In this thesis, design effective elimination interference algorithm of ICS repeat system for repeater that improve frequency efficiency. Gennerally, LMS Algorithm apply to ICS repeat system. Error convergence speed and accuracy of LMS Algorithm are influenced by reference signal. For improve LMS Algorithm, suggest Adaptive searching channel estimate algorithm. For using channel characteristic, adaptive searching channel estimate algorithm make reference signal similar interference signal by convolution operation and complement LMS algorithm demerit. For make channel similar pratical channel, apply Jake's Rayleigh multi-path model. LMS algorithm and suggested adaptive searching channel estimate algorithm that have 16 taps apply to ICS repeat system under Rayleigh multi-path channel, so simulate with MATLAB. According to simulate, ICS repeat system with LMS algorithm show -40 dB mean square error convergent after 110 datas iteration and ICS repeat system with adaptive searching channel estimate algorithm show -80 dB mean square en-or convergent after 120 datas iteration. Analyze simulation result, suggested adaptive searching channel estimate algorithm show 40 dB accuracy than LMS algorithm.
Sun, Qiang;Wei, Kexin;Gao, Chenghai;Wang, Shasha;Liang, Bin
Journal of Power Electronics
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v.16
no.3
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pp.1110-1121
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2016
The mathematical model of a three phase PWM converter under the stationary αβ reference frame is deduced and constructed based on a Proportional-Resonant (PR) regulator, which can replace trigonometric function calculation, Park transformation, real-time detection of a Phase Locked Loop and feed-forward decoupling with the proposed accurate calculation of the inductance voltage vector. To avoid the parallel resonance of the LCL topology, the active damping method of the proportional capacitor-current feedback is employed. As to current vector error elimination, an optimized PR controller of the inner current loop is proposed with the zero-pole matching (ZPM) and cancellation method to configure the regulator. The impacts on system's characteristics and stability margin caused by the PR controller and control parameter variations in the inner-current loop are analyzed, and the correlations among active damping feedback coefficient, sampling and transport delay, and system robustness have been established. An equivalent model of the inner current loop is studied via the pole-zero locus along with the pole placement method and frequency response characteristics. Then, the parameter values of the control system are chosen according to their decisive roles and performance indicators. Finally, simulation and experimental results obtained while adopting the proposed method illustrated its feasibility and effectiveness, and the inner current loop achieved zero static error tracking with a good dynamic response and steady-state performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.10A
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pp.784-795
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2009
An accurate positioning estimation in the wireless sensor networks (WSN) is very important in which each sensor node is aware of neighbor conditions. The multi-hop positioning estimation technique is considered as one of the suitable techniques for the WSN with many low power devices. However geographical holes, where there is no sensor node, may severely decrease the positioning accuracy so that the positioning error can be beyond the tolerable range. Therefore in this paper, we analyze error factors of DV-hop and hole effect to obtain node's accurate position. The proposed methods include boundary node detection, distance level adjustment, and unreliable anchor elimination. The simulation results show that the proposed method can achieve higher positioning accuracy using the hole detection and enhanced distance calculation methods compared with the conventional DV-hop.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2745-2752
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2014
In recent years, Transport Demand Management has been conducted for the efficient management of transport. In ITS applications in particular, the prerequisite is accurate and reliable positioning. However, the major problems are satellite signal outage, and multipath. This paper proposes that outage and multipath measurement can be detected and estimated using elevation angle and signal to noise ratio data association relation in stand-alone GPS. In order to verify the performance of the proposed method, it is then evaluated by the car test. the evaluation test environment has low accuracy and unreliable positioning because of signal outage or multipath such as steep hill and high buildings. In the evaluation test result, 918times abnormal signal occurred and it was confirmed that the proposed method showed more improved 9.48m(RMS) horizontal positioning error than without proposed method.
In this paper, the pitch is detected after the elimination of formant ingredients by flattening the spectrum in frequency domain. In order to remove impact of formant and transition frequency in the signal spectrum, formant envelop is made by linear interpolation with any points each sub-band and the spectrum of speech signal is compensated by the reverse of the envelop interpolated linearly after we divide frequency band into several segment based on LSP and detect the points. The experimental result showed the proposed method appeared an outstanding performance in compared with LPC, Cepstrum, Lifter methods. The method reduced the gross error rate 1.30% than the LPC method which appeared a good performance except the proposed method. Also, the proposed method showed low error rate in noise environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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