PPG 신호는 심장의 박동에 동기된 유사 주기 신호이다. 본 논문에서는 PPG 신호의 유사주기성을 이용한 지수가중 이동평균필터 방법을 제안한다. 이 필터링 방법은 PPG 신호를 주기적으로 분리하여 각 주기 신호의 같은 순번에 있는 샘플들끼리 평균을 취하는 방법이다. 연속된 PPG 신호의 주기중에 동잡음이 혼입되었다면 주기를 기준으로 PPG 신호를 분리한 후, 각 주기의 샘플수를 조정하여 같은 샘플수를 가지게 만든다. 이 주기들을 2차원으로 배열한 후 현재 주기부터 이전 각 주기의 샘플끼리 평균을 취함으로써 훼손없이 동잡음을 제거할 수 있었다.
This paper analyze link-sharing mechanisms in packet networks based on the hierarchical class based queueing. The CBQ outlines a set of flexible, efficiently implemented gateway mechanisms that can meet a range of service and link-sharing requirements. We have analyzed the Class level(B, C, D) using the EWMA (Exponential Weighted Moving Average) weight value and EWMA average limit value.
This paper develops a short term forecasting model for household electric power consumption in Seoul, which can be used for the effective planning and control of utility management. The model developed is based on exponentially weighted moving average model and incorporates monthly average temperature as an exogeneous factor so as to enhance its forecasting accuracy. The model is empirically compared with the Winters' three parameter model which is widely used in practice and the Box-Jenkins model known to be one of the most accurate short term forecasting techniques. The result indicates that the developed hybrid exponential model is better in terms of accuracy measured by average forecast error, mean squared error, and autocorrelated error.
In start-up process control applications it may be necessary to limit the sample size to one measurement. A control chart for individual measurements is used whenever it is desirable to examine each individual value from the process immediately. A possible option would be to use an exponential weighted moving(EWM), using modifying statistics with individual measurement, chart for monitoring the process center, and using a moving range (MR) chart for monitoring process variability. In this paper it is shown that there is scheme in using the EWM procedure based on average run length. An expression for the ARL is given in terms of an integral equation, approximated using numerical quadrature. In this case, where it is reasonable to assume normality and negligible autocorrelation in the observations, provide graphs that simplify the design of EWM-MR chart and taking method of exponential smoothing constant(λ) and constant(K) are suggested. The charts suggested above evaluate using the conditional probability.
The long-tailed, positively skewed exponential distribution can be made into an almost symmetric distribution by taking the exponent of the data. In these situations, to use the traditional shewhart control limits on an individuals chart would be impractical and inconvenient. The transformed data, approximately bell-shaped, can be plotted conveniently on the individuals chart and exponentially weighted moving average chart. In this paper, using modifying statistics with transformed exponential of the data, we give a method for constructing control charts. Selecting method of exponent for individual chart is evaluated. And consider that smaller weight being assigned to the older data as time process and properties and taking method of exponent($\theta$), weighting factor($\alpha$) are suggested. Our recommendation, on the basis result of simulation, is practical method for EWMA chart.
In this paper, 1-168 hours ahead load prediction algorithm is developed for power system economic weekly operation. Total load is composed of three components, which are base load, week load and weather-sensitive load. Base load and week load are predicted by moving average and exponential smoothing method, respectively. The days of moving average and smoothing constant are optimally determined. Weather-sensitive load is modeled by linear form. The paramiters of weather load model are estimated by exponentially weighted recursive least square method. The load prediction of special day is very tedious, difficult and remains many problems which should be improved. Test results are given for the day of different types using the actual load data of KEPCO.
본 연구에서는 국내에서 발생한 가스사고를 분석하여 가스사고의 건수예측모델에 대하여 제시하였다. 가스사고 건수를 예측하기 위하여 단순이동평균법(3,4,5기간), 가중이동평균법 및 지수평활법을 적용해 본 결과, 4기간 이동평균법과 가중이동평균법에 의한 모델의 평균오차제곱합이 44.4와 43으로 가장 정확성이 높은 것으로 나타났다. 가스사고 발생건수 예측시스템을 개발함으로서 가스사고 예방활동에 적극 활용할 수 있을 것이다.
고속통신망에서 데이터 전송률의 결정은 폭주제어 기법을 갖는 되먹임 구조 통신망시스템의 안정성에 매우 중요한 요소이다. 비동기전송망에서, ABR 서비스는 하위 노드의 트래픽 정보를 전달할 수 있는 RM(resource management) 셀 기반의 되먹임 구조를 갖는다. 그러나 일반적인 IP 기반 통신망에서는 하위 노드 트래픽의 현재상태가 각 전송원으로 바로 전달되어 질 수 없다. 본 논문에서는 고속통신망에서의 폭주 제어를 위해 지수이동가중 평균(exponential weighted moving average: EWMA)을 이용한 전송률 기반의 효과적인 되먹임 통신망 제어 기법을 제안한다. 제안된 통신망 폭주 제어기법은 스위치 대기열의 안정성을 보장하고 보다 높은 통신망 활용 효율을 보인다. 또한, 제안된 폭주제어 기법은 통신망에서의 전송원의 수의 증가에 대하여 보다 유연성을 갖으며, 이를 통하여 망 확장성을 증가시킬 수 있다.
신형/장기 운영 무기체계 수리부속의 불균형적 수요발생에 따른 항공기 불가동을 해소하기 위한 수요예측기법 개선의 필요성이 대두되고 있다. 항공기 수리부품들은 고단가이고, 청구에 소요되는 기간이 길어 사전에 예측하지 못한다면 작전지원에 문제가 발생하게 된다. 신뢰성 있는 수요 예측은 과보유로 인한 재고비용을 줄일 수 있으며, 수요를 예측하기 위한 방법은 회귀분석, 단/다변량 시 계열분석, 데이터 마이닝 기법 등이 있다. 항공기 부품의 수요 예측은 그 부품의 수가 8만 가지 이상이며 각 부품간의 관계를 분석하기에 어려움이 있어 시간에 종속적인 단변량 시계열 분석을 통해 수요예측을 실시하였다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 자료를 기존 AMMIS 체계에서 고장 자료를 실수요로 가정하여 수집하였다. 고장이나 주기 검사, 시한성 기술지시 등으로 부품을 장 탈착하게 되면 정비부서에서 이를 전산프로그램인 AMMIS에 입력하도록 하고 있다. 따라서 실제 정비부서에서 부품을 사용한 현황을 실수요라고 인정할 수 있다. 둘째, 1999년 1월부터 2007년 2월까지의 월별 자료(98개)를 수집하였다. 자료의 수가 충분하므로 예측 정확성 향상을 위하여 ARIMA기법에 적용이 가능하다. 고장빈도가 높은 부품 50여개를 추출하여 Box-Jenkins의 ARIMA기법을 적용하여 예측을 실시하였다 실시 결과 적합한 모형식을 도출하였으며, 현용기법보다 예측 정확성이 높다는 결론을 얻었다.
본 논문에서는 연속적으로 관측되는 개별 관측치에 대하여, 모평균의 변화를 모니터링하는 데 적용 가능한 관리도에 대하여 고찰해 보고자 한다. 가장 대표적인 관리도로 슈하르트의 X 관리도, 지수가중이동평균 관리도와 이들의 결합관리도에 관하여 살펴보고 모의실험을 통하여 각 관리도의 성능을 비교 평가해 보고자 한다. 또한, 실제 자료분석을 통해 실질적인 문제에서 관리도를 어떻게 사용해야 하는지 알아보고, 각 관리도의 문제점에 대하여 살펴보기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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