• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.36 no.2
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• pp.99-104
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• 2008

This study performed robust design optimization of fighter wing planform, considering uncertainty based on neural network model. To construct uncertainty model, aerodynamic performance and their sensitivity were evaluated by 3-dimensional Euler equations and adjoint variable method at experimental points selected from central composite design. In addition, because a neural network model has the advantage of capturing non-linear characteristic, it was possible to predict sensitivity of the aerodynamic performance efficiently and accurately . From the results of robust design optimization, it could be confirmed that the robustness of the objective function and constraints were improved if the variation of uncertainty and sigma level were increased.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.395-403
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• 2002

In the third phase of the response surface methods, the first-order model is assumed and the curvature of the response surface is checked with a fractional factorial design augmented by centre runs. We further assume that a true model is a quadratic polynomial. To choose an optimal design, Box and Draper(1959) suggested the use of an average mean squared error (AMSE), an average of MSE of y(x) over the region of interest R. The AMSE can be partitioned into the average prediction variance (APV) and average squared bias (ASB). Since AMSE is a function of design moments, region moments and a standardized vector of parameters, it is not possible to select the design that minimizes AMSE. As a practical alternative, Box and Draper(1959) proposed minimum bias design which minimize ASB and showed that factorial design points are shrunk toward the origin for a minimum bias design. In this paper we propose a robust AMSE design which maximizes the minimum efficiency of the design with respect to a standardized vector of parameters.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.5
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• pp.631-644
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• 2022

This paper considers robust estimation of the sparse vector autoregressive model (sVAR) useful in high-dimensional time series analysis. First, we generalize the result of Xu et al. (2008) that the adaptive lasso indeed has robustness in sVAR as well. However, adaptive lasso method in sVAR performs poorly as the number and sizes of outliers increases. Therefore, we propose new robust estimation methods for sVAR based on least absolute deviation (LAD) and Huber estimation. Our simulation results show that our proposed methods provide more accurate estimation in turn showed better forecasting performance when outliers exist. In addition, we applied our proposed methods to power usage data and confirmed that there are unignorable outliers and robust estimation taking such outliers into account improves forecasting.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.7 s.110
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• pp.671-678
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• 2006

In this paper, we propose a method for robustly estimating camera motion using fuzzy classification from the correspondences between two images. We use a RANSAC(Random Sample Consensus) algorithm to obtain accurate camera motion estimates in the presence of outliers. The drawback of RANSAC is that its performance depends on a prior knowledge of the outlier ratio. To resolve this problem the proposed method classifies samples into three classes(good sample set, bad sample set and vague sample set) using fuzzy classification. It then improves classification accuracy omitting outliers by iteratively sampling in only good sample set. The experimental results show that the proposed approach is very effective for computing a homography.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.229-239
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• 2018

This paper introduces how to adopt the concept of temporal hierarchies to forecast time series data. Similarly as in hierarchical cross-sectional data, temporal hierarchies can be constructed for any time series data by means of non-overlapping temporal aggregation. Reconciliation forecasts with temporal hierarchies result in more accurate and robust forecasts when compared with the independent base and bottom-up forecasts. As an empirical example, we forecast traffic accident counts with temporal hierarchies and observe that reconciliation forecasts are superior to the base and bottom-up forecasts in terms of forecast accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.4-5
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• 2016

최근 현실 세계의 기반 위에 가상의 정보를 증강하여 사용자와 상호작용하며 즐기는 증강 현실 컨텐츠가 대중들에게 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 증강 현실 콘텐츠는 현실 세계를 기반으로 한다는 점에서 실제의 3차원 공간을 정확하게 복원하는 것이 중요하다. 초기의 3차원 복원 방법으로 RGB-D 카메라를 이용한 KinectFusion 방법이 제안되었고 많은 연구자들에 의해 다루어지고 있다. 하지만 기존의 방법은 시간이 흐름에 따라 누적되는 오차에 의해 3차원 모델이 정확하게 복원되지 않는 객체 표류 문제가 발생한다. 이러한 문제는 깊이 카메라 센서의 잡음 때문에 정확하지 않은 표면 법선 벡터가 계산되는 것에 기인한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강건한 표면 법선 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 실험결과에서는 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법이 절대 궤적 오차 (absolute trajectory error)가 감소하는 것을 확인 했고 카메라 궤적이 정확하게 예측되는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.566-569
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• 2010

레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.1
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• pp.35-44
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• 1996

This paper presents a new type of fuzzy-sliding mode controller for robust tip position control of a single-link flexible manipulator subjected to parameter variations. A sliding mode controller is formulated with an assumption that imposed parameter variations are bounded so that certain deterministic performance can be guaranted. In the design of the sliding mode controller, so called moving sliding surface is adopted to minimize the reaching phase and thus mitigate system sensitivity to the variations. The sliding mode controller is then incorporated with a fuzzy technique to reduce inherently ever-existing chattering which is impediment in position control of flexible manipulators. A set of fuzzy parameters and control rules are obtained from a relation between predetermined sliding surface and representative points in the state space. Computer simulations are undertaken in order to demonstrate superior control performance of the proposed methodology.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.812-815
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• 2008

이동 호스트의 이동에 따른 단절 또는 장애는 애드혹 네트워크에서 중요한 이슈중 하나이다. 응답 메시지를 전송하기 위해, DSR 이나 AODV 에서는 메시지 전송 요청을 위해 설정된 경로를 재사용한다. 즉, 설정된 경로를 이용해서 역방향으로 응답 메시지를 전송 하는 방식이다. 이러한 경우, 설정된 경로상에 있는 이동 호스트의 이동에 따른 장애는 매우 치명적이다. 이동 호스트에 의한 장애는 예측 가능성에 따라 예측 가능한 장애와 예측 불가능한 장애로 구분할 수 있다. 예측 가능한 장애는 이동 호스트가 스스로 장애의 발생 여부를 파악 할 수 있는 경우를 의미한다. 예를 들면, 이동호스트의 제한된 전원 또는 이동 호스트의 이동성에 의해 발생하는 장애가 대표적인 예이다. 반면에 예측 불가능한 장애는 이동 호스트가 스스로 장애를 예측 할 수 없는 경우를 의미하며, 이러한 장애의 대부분은 문제를 해결할 충분한 시간이 주어지지 않을 만큼 급작스럽게 발생한다. 본 논문에서는 예측 가능한 장애에 대해 능동적이고 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 새로운 방법을 제안한다. 이는 회사 내에서 업무를 인수 인계하는 방식과 매우 유사하다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 앞서 언급한 이동 호스트의 이동에 따른 장애 문제를 해결함에 있어서, DSR 또는 AODV 처럼 메시지 전송 요청 시 설정된 경로가 응답 메시지 전송을 위해 다시 사용되는 라우팅 알고리즘에 비해 경로 재설정 시간과 전송 되는 메시지의 총량 측면에서 매우 효과적이고, 이동 호스트들이 스스로 장애를 예측하고 이에 대해 능동적이고 지능적으로 대처 할 수 있도록 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.5
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• pp.23-34
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• 2004

In this paper we propose a feature point tracking algorithm using optical flow under non-prior taming active feature model (NPT-AFM). The proposed algorithm mainly focuses on analysis non-rigid objects[1], and provides real-time, robust tracking by NPT-AFM. NPT-AFM algorithm can be divided into two steps: (i) localization of an object-of-interest and (ii) prediction and correction of the object position by utilizing the inter-frame information. The localization step was realized by using a modified Shi-Tomasi's feature tracking algoriam[2] after motion-based segmentation. In the prediction-correction step, given feature points are continuously tracked by using optical flow method[3] and if a feature point cannot be properly tracked, temporal and spatial prediction schemes can be employed for that point until it becomes uncovered again. Feature points inside an object are estimated instead of its shape boundary, and are updated an element of the training set for AFH Experimental results, show that the proposed NPT-AFM-based algerian can robustly track non-rigid objects in real-time.