For dual-channel time-frequency (TF) overlapped signals with low sparsity in underdetermined blind source separation (UBSS), this paper proposes an effective method based on interval probability to estimate and expand the types of mixing matrices. First, the detection of TF single-source points (TF-SSP) is used to improve the TF sparsity of each source. For more distinguishability, as the ratios of the coefficients from different columns of the mixing matrix are close, a local peak-detection mechanism based on interval probability (LPIP) is proposed. LPIP utilizes uniform subintervals to optimize and classify the TF coefficient ratios of the detected TF-SSP effectively in the case of a high level of TF overlap among sources and reduces the TF interference points and redundant signal features greatly to enhance the estimation accuracy. The simulation results show that under both noiseless and noisy cases, the proposed method performs better than the selected mainstream traditional methods, has good robustness, and has low algorithm complexity.
본 연구는 초등학교 3학년부터 단계적으로 확률 개념을 학생들이 배우게 하려는 의도에서 초등학교 학생들의 확률 개념 이해 실태를 분석한 자료를 바탕으로 3학년에 적용할 수 있는 확률 프로그램을 개발하고 그 적용 가능성을 모색해 보려는 목적으로 실시되었다. 그래서 초등학교 3학년에서 6학년까지의 확률 개념 이해 실태를 조사, 분석해보고 이를 바탕으로 확률 프로그램을 개발한 후, 수학학습 능력이 다른 초등학교 3학년 5명의 아동을 대상으로 총 8차시분의 확률 프로그램 적용을 실시하고, 아동의 프로그램 투입 전과 투입 중, 투입 후의 확률 개념 수준 변화를 분석하였다. 또한 그 적용 결과를 바탕으로 프로그램을 개선하였다.
Park, Seung-Keun;Cho, Pyung-Dong;Park, Ki-Shik;Cho, Kyung-Rok
ETRI Journal
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제25권6호
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pp.523-526
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2003
This letter presents an approximation of the outage probability of the pilot channel that can be used for CDMA cell planning. The approximation can determine system parameters for soft handover in IS-95-based cellular CDMA downlink design. Computer simulations show that our analytical results agree with empirical results.
Based on the recent developments of the reliability-based structural analysis and design as well as the extending knowledge on the probabilistic characteristics of loadings and resistances, the probability based design criteria have been successfully developed for many standards. Since the probabilistic characteristics depend highly on the local environments(loadings) and workmanship resistances), it is recognized to develop the design creterion compatible with domestic requirements. In this study, therefore, the proper probability based design criterion(load and resistance factor design formats) has been developed based on the safaty levels observed from calibration with existing standards, which applies to the ultimate limit states of reinforced concrete members.
본 논문에서는 데이터 마이닝에 필요한 클러스터링과정에서 불필요한 정보를 감축하기 위하여 베이지언 사후확률의 신뢰도를 이용한 새로운 척도를 제안한다. 데이터 감축을 위한 속성의 중요도가 클러스터링의 결과에 지배적이기 때문에 많은 속성의 변별력을 향상시키기 위하여 사후확률의 신뢰도에 정보 엔트로피를 적용하였다. 제안된 사후확률을 기반으로 한 러프 엔트로피 척도에 의한 속성의 신뢰도의 중복성은 엔트로피의 자연로그에 의하여 상당히 줄어든다. 따라서 제안된 척도에 의하여 생성된 군집화 알고리즘은 속성값의 변별력을 향상시켜 기존의 리덕트를 최소화하였고, 이는 분할의 효율성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 패턴분류 문제에 적용되는 ACME 데이터에 대하여 속성간의 변별력, 분할결과에 따른 분할의 순정도를 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다.
In this paper, we study a spectrum sharing network (SSN) where a spectrum sharing device (SSD) coexists with multiple wireless communication systems (WCSs) in the same channel. The SSD can operate with either a duty cycle (DC) channel access mechanism or a listen-before-talk (LBT) channel access mechanism, whereas WCSs operate with an LBT mechanism. An opportunistic channel selection scheme for the SSD in the SSN is first proposed to minimize the outage probability. The optimal data transmission time for the DC-based SSD is derived to further improve the outage probability. We also derive the exact and closed-form outage probability of the proposed channel selection in the SSN by assuming that the number of WCSs operating in each channel is uniformly distributed. The simulation results show that the proposed channel selection scheme outperforms other channel selection schemes. It was also observed that a DC-based SSD with an optimal data transmission time provides a better outage performance than an LBT-based SSD. As the number of available channels increases, the channel selection scheme plays an important role in minimizing the outage probability of the SSNs.
Yeom, Jeong Seon;Noh, Gosan;Chung, Heesang;Kim, Ilgyu;Jung, Bang Chul
ETRI Journal
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제42권5호
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pp.712-720
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2020
Recently, to make the best use of limited and precious spectrum resources, spectrum sharing between satellite and cellular networks has received much interest. In this study, we mathematically analyze the success probability of a fixed (satellite) earth station (FES) based on a stochastic geometry framework. Both the FES and base stations (BSs) are assumed to be equipped with a directional antenna, and the location and the number of BSs are modeled based on the Poisson point process. Furthermore, an exclusion zone is considered, in which the BSs are prohibited from locating in a circular zone with a certain radius around the FES to protect it from severe interference from the cellular BSs. We validate the analytical results on the success probability of the cognitive satellite-terrestrial network with directional antennas by comparing it using extensive computer simulations and show the effect of the exclusion zone on the success probability at the FES. It is shown that the exclusion zone-based interference mitigation technique significantly improves the success probability as the exclusion zone increases.
The fire brigade non-suppression probability model is a major factor that should be considered in evaluating fire-induced risk through fire probabilistic risk assessment (PRA), and also uncertainty is a critical consideration in support of risk-informed performance-based (RIPB) fire protection decision-making. This study developed an optimal integrated probabilistic fire brigade non-suppression model considering uncertainty of parameters based on the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach on electrical fire which is one of the most risk significant contributors. The result shows that the log-normal probability model with a location parameter (µ) of 2.063 and a scale parameter (σ) of 1.879 is best fitting to the actual fire experience data. It gives optimal model adequacy performance with Bayesian information criterion (BIC) of -1601.766, residual sum of squares (RSS) of 2.51E-04, and mean squared error (MSE) of 2.08E-06. This optimal log-normal model shows the better performance of the model adequacy than the exponential probability model suggested in the current fire PRA methodology, with a decrease of 17.3% in BIC, 85.3% in RSS, and 85.3% in MSE. The outcomes of this study are expected to contribute to the improvement and securement of fire PRA realism in the support of decision-making for RIPB fire protection programs.
This paper presents a technique for determining the optimal number of elements in stochastic finite element analysis based on reliability analysis. Using the change-of-variable perturbation stochastic finite element approach, the probability density function of the dynamic responses of stochastic structures is explicitly determined. This method combines the perturbation stochastic finite element method with the change-of-variable technique into a united model. To further examine the relationships between the random fields, discretization of the random field parameters, such as the variance function and the scale of fluctuation, is also performed. Accordingly, the reliability index is calculated based on the explicit probability density function of responses with Gaussian or non-Gaussian random fields in any number of elements corresponding to the random field discretization. The numerical examples illustrate the effectiveness of the proposed method for a one-dimensional cantilever reinforced concrete column and a two-dimensional steel plate shear wall. The benefit of this method is that the probability density function of responses can be obtained explicitly without the use simulation techniques. Any type of random variable with any statistical distribution can be incorporated into the calculations, regardless of the restrictions imposed by the type of statistical distribution of random variables. Consequently, this method can be utilized as a suitable guideline for the efficient implementation of stochastic finite element analysis of structures, regardless of the statistical distribution of random variables.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제4권6호
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pp.12-19
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2003
This paper presents the effect of boundary conditions in various failure pressure models published for the estimation of failure pressure. Furthermore, this approach is extended to the failure prediction with the aid of a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function is used in order to estimate the probability of failure associated with each corrosion defect in buried pipelines for long exposure period with unit of years. A failure probability model based on the von-Mises failure criterion is adapted. The log-normal and standard normal probability functions for varying random variables are adapted. The effects of random variables such as defect depth, pipe diameter, defect length, fluid pressure, corrosion rate, material yield stress, material ultimate tensile strength and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically investigated for the corrosion pipeline by using an adapted failure probability model and varying failure pressure model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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