• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12A
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• pp.1781-1786
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• 2000

본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.08a
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• pp.40-41
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• 2000

광학설계의 최적화에서는 최소자승법과 감쇠최소자승법이 주로 사용되고 있다. 최소자승법은 error의 제곱의 합을 최소화하는 방법으로, 이 방법은 최적점 부근에서의 불안정성이 발생하는 문제점이 있다. 감쇠최소자자승법은 최소자승법에 적절한 감쇠항을 부가함으로써 최적점 부근에서의 불안정성을 줄여주고 있다. 본 연구에서는 광학설계의 제한조건을 Lagrange 부정승수$^{(1)}$ 를 사용하여 감쇠최소자승법의 정규방정식에 결합하여 제한조건을 유지하면서 merit function을 줄이는 방법에 대하여 연구하였다. 이 방법에서는 제한조건이 merit function의 error 함수보다 우선적으로 보정되며, 이를 이용하여 매 iteration 마다 merit function에서 절대값이 큰 error를 감쇠최소자승법의 정규방정식에서 제거하고 이 보정조건을 제한조건에 추가함으로서 다른 error항 보다 우선적으로 보정되도록 하였다. 이 때 이 error를 한번에 보정하는 경우에는 merit function의 진동이 심하고 광학계가 사용불가능한 형태로 변화하는 경우가 많아 적절한 target ratio를 설정하여 반복과정을 통하여 점진적으로 보정되도록 하였으며, 이를 통하여 최적화의 안정성을 개선할 수 있었다. (중략)

• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.15 no.4
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• pp.311-315
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• 2013

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.559-562
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• 2011

In this research, We derived Recursive Least Squares(RLS) algorithm with adaptive maximum-likelihood channel estimate for digital pulse amplitude modulated sequence in the presence of intersymbol interference and additive white Gaussian noise. RLS algorithms have better convergence characteristics than conventional algorithms, LMS (Least Mean Squares) algorithms.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.15 no.4
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• pp.93-97
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• 1996

The Total Least Squares(TLS) method is an unbiased estimator for solving overdetermined sets of linear equations Ax${\simeq}$b when errors occur in all data. However, as well as Least Squares(LS) method it doesn't show robustness while the errors have a heavy tailed probability density function. In this paper we proposed a robust method of TLS (Robust TLS, ROTLS) based on the characteristics of TLS solution. And the ROTLS is verified by applying it to system identification problems.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.12
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• pp.3200-3210
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• 1997

In image processing we encounter some tasks to detect ellipse or to discriminate the curves. LSM is well used to fit curves to ellipse but it can fail to fit correctly when fitting to defected one. To overcome this problem, we propose Modified LSM. Only 2-parameters among 5-paramaters are to be determined by LSM, while 3-parameters are to be calculated by the constrain that the curve must pass 3 given points. Those 3 points are selected by operator so as to have elliptic feature. Such proposed MLSM shows better result than genunal LSM in case when the ellipse is severely defected. and is proved to be good method for determing the human dentition.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.7 no.3
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• pp.94-98
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• 2012

In order to serve the exact torque clamping force, the torque measurement system use the curve fitting algorithm by the least square. The corrected least square curve fitting algorithm which suggested in this paper can surpport more exact clamping force for fastner in variable industry field using the torque. At first, This paper introduces mathematical modeling for curve fitting algorithm, and simulate it. As a result, the corrected least square algorithm have shown lower standard error value than that of the used algoritm with torque, and so this corrected least square algorithm prove high accuracy than nomal least square algorithm. The suggested algorithm will contribute to improvement of cost and safety on industry field with bolt clamping force for precision industry parts, electronics parts, aircraft, aerospace, etc.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.11 no.2
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• pp.235-245
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• 2000

In this paper, we consider the Regression Quantiles Estimators in nonlinear regression models. This paper provides the sufficient conditions for strong consistency and asymptotic normality of proposed estimation and drives asymptotic relative efficiency of proposed estimatiors with least square estimation. We give some examples and results of Monte Carlo simulation to compare least square and regression quantile estimators.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.23-27
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• 1991

RLS(Recursive Least Squares)나 LMS(Least mean square)등은 알고리듬 고유의 성질상 잡음이 섞인 시스템에 있어서는 올바른 역 모델링을 할 수 없다. 따라서, 잡음의 영향을 받지않는 견실한(robust) 모델 추정 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서는 잡음환경하에 있는 시스템을역 모델링하는데 있어서, 잡음의 영향을 줄이기위해 완전최소자승법을 도입하고 기존의 최소자승법과 비교 실험하였다. 그리고, 이 방법의 적응 알고리듬을 제안하였으며, RLS(Recursive least squares)와 그 성능을 비교하여 타당성을 검토하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.11 no.2
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• pp.159-163
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• 2006

In order to tune the speed controller in the linear servo applications an accurate information of a mover mass including a load mass is always required. This paper suggests the mass estimation method of a permanent magnet linear synchronous motor(PMLSM) 4y using the parameter estimation method of Least-Squares algorithm. First, the deterministic autoregressive moving average(DARMA) model of the mechanical dynamic system is derived. Then the application of the Least-Squares algorithm shows that the mass can be accurately estimated both in the simulation results and in the experimental results.