• Title/Summary/Keyword: 오차함수 최소화

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Overlap and Add Sinusoidal Synthesis Method of Speech Signal using Amplitude-weighted Phase Error Function (정현파 크기로 가중치 된 위상 오류 함수를 사용한 음성의 중첩합산 정현파 합성 방법)

  • Park, Jong-Bae;Kim, Gyu-Jin;Hyeok, Jeong-Gyu;Kim, Jong-Hark;Lee, In-Sung
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.32 no.12C
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    • pp.1149-1155
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    • 2007
  • In this paper, we propose a new overlap and add speech synthesis method which demonstrates improved continuity performance. The proposed method uses a weighted phase error function and minimizes the wave discontinuity of the synthesis signal, rather than the phase discontinuity, to estimate the mid-point phase. Experimental results show that the proposed method improves the continuity between the synthesized signals relative to the existing method.

HDD Cover FE Model Updating using Multiobjective Optimization (다목적 최적화 기법을 이용한 하드디스크 커버 유한요소 모델개선)

  • 김경호;박윤식
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.565-570
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    • 2001
  • 대상 기계구조물의 유한요소 모델로부터 구한 해석결과가 실험결과와 오차를 나타낼 때, 이러한 오차를 줄일 수 있도록 유한요소 모델의 변경이 요구된다. 유한요소 모델개선은 이러한 역문제(Inverse Problem)를 다루는 체계적인 접근법이다. 일반적으로 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 유한요소 모델은 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 변경량에 제한을 주면 일반적으로 초기 유한요소 모델에 비해 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델개선 과정을 통해 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델개선 방법에서는 단 하나의 오차 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화 하는 모델을 구한다. 개선된 모델을 구하기 이전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 오차 평가기준을 소개하고 이를 하드디스크커버 유한요소 모델개선에 응용한다.

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Optimization of Thinned Sensor Arrays Using A Weighted Leastd Square Method (계수 최소 자승 방법을 사용한 희소어레이의 최적화)

  • 장병건;전창대
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.117-120
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    • 1999
  • 본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 주빔 부근의 측면롭의 효과적인 제어를 위하여 지수 함수적인 계수를 제안하였으며 그 결과 측면롭의 수준이 전체적으로 균등하게 분포되는 패턴을 얻을 수 있었다. 이 결과는 입력잡음신호가 어레이 공간상에 균등하게 입사될 때 효과적으로 사용될 수 있다.

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A New Constant Modulus Algorithm based on Minimum Euclidian Distance Criterion for Blind Channel Equalization (블라인드 등화에서 유클리드 거리 최소화에 근거한 새로운 CMA 알고리듬)

  • Kim, Nam-Yong
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.10 no.6
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    • pp.19-26
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    • 2009
  • In this paper, a minimum Euclidian distance criterion between error PDF and Dirac delta function is introduced and a constant modulus type blind equalizer algorithm based on the criterion is proposed. The proposed algorithm using constant modulus error in place of actual error term of the criterion has superior convergence and steady state MSE performance, and the error signal of the proposed algorithm exhibits more concentrated density function in blind equalization environments. Simulation results indicate that the proposed method can be a reliable candidate for blind equalizer algorithms for multipoint communications.

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Study on Quantized Learning for Machine Learning Equation in an Embedded System (임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 위한 양자화 오차보상에 관한 연구)

  • Seok, Jinwuk;Kim, Jeong-Si
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.110-113
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    • 2019
  • 본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.

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Finite Element Model Updating using Interactive Multiobjective Optimization Technique (대화식 다목적 최적화 기법을 이용한 유한요소 모델 개선)

  • 김경호;박윤식
    • Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.660-665
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    • 2002
  • 일반적으로 유한요소 모델로부터 구한 해석결과는 대상 구조물의 모드 실험결과와 오차를 보인다. 이러한 오차로 인해서 유한요소 모델의 효용성에 한계가 발생하게 되면, 모델의 신뢰성을 높일 수 있도록 모델을 보정하는 절차가 필요하다. 유한요소 모델 개선은 이러한 오차를 줄이기 위해서 유한요소 모델을 변경하는 체계적인 접근법이다. 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 훨씬 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 모델의 수는 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 선택과 변경에 제한을 주면 초기 유한요소 모델에 비해서 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델 개선 과정을 통해서 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라서 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델 개선 방법에서는 실험결과와의 오차를 나타내는 단 하나의 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화하는 모델을 구한다. 최적화 결과를 얻기 전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오 방법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다목적 최적화 개념을 이용한 평가기준을 소개하고 특히, 대화식 다목적 최적화 기법을 이용하여 유한요소 모델을 개선한다.

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Characteristics of Everett Function Formulated with Gaussian Distribution (가우스 분포에 의해 정식화된 에버렐 함수의 특성)

  • Hong, Sun-Ki;Kim, Hong-Kyu;Lee, Chang-Hwan;Jung, Hyun-Kyo
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1997.07a
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    • pp.15-17
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    • 1997
  • 에버�� 함수는 상호자계 축을 따라 가우스 분포를 가지므로 정식화될 수 있다. 본 연구에서는 에버렐 함수의 정식화 원리를 설명하고, 오차를 최소화하기 위해 최소 자승법을 도입한다. 이로부터 얻은 에버렐 함수로부터 히스테리시스 루프를 시뮬레이션하고, 이를 통해 제안된 방법의 타당성을 확인한다.

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A Weighted Least Square Method Using a Fine Search (미세탐색을 이용한 계수 최소 자승 방법)

  • Jeon Chang-Dae;Chang Byong-Kun
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.193-196
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    • 2000
  • 본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 미세탐색을 이용하여 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 미세탐색을 이용함으로써 계수 최소 방법의 성능이 주빔 부근의 측면롭에 관련하여 향상되는 것이 판명되었다.

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Pattern Optimization Using a Fine Search- (미세탐색을 이용한 빔패턴의 최적화)

  • Chang Byong-Kun;Jeon Chang-Dae
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • autumn
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    • pp.285-288
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    • 2000
  • 본 논문은 시간영역에서 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 Taylor 급수 근사와 미세탐색을 이용하여 최소화하여 빔패턴을 최적화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 비대칭인 경우에 대하여 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 미세탐색을 이용함으로써 계수 최소 방법의 성능이 주 빔 부근의 측면롭에 관련하여 향상되는 것이 판명되었다.

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지자기 전달함수의 로버스트 추정

  • Yang, Jun-Mo;O, Seok-Hun;Lee, Deok-Gi;Yun, Yong-Hun
    • Journal of the Korean Geophysical Society
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    • v.5 no.2
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    • pp.131-142
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    • 2002
  • Geomagnetic transfer function is generally estimated by choosing transfer to minimize the square sum of differences between observed values. If the error structure sccords to the Gaussian distribution, standard least square(LS) can be the estimation. However, for non-Gaussian error distribution, the LS estimation can be severely biased and distorted. In this paper, the Gaussian error assumption was tested by Q-Q(Quantile-Quantile) plot which provided information of real error structure. Therefore, robust estimation such as regression M-estimate that does not allow a few bad points to dominate the estimate was applied for error structure with non-Gaussian distribution. The results indicate that the performance of robust estimation is similar to the one of LS estimation for Gaussian error distribution, whereas the robust estimation yields more reliable and smooth transfer function estimates than standard LS for non-Gaussian error distribution.

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