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 Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.10
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pp.175-185
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1998
In this paper, we studied some design methodologies of typical FIR filters based on the peak-error constrained least square criterion which was first introducedd by Adams in 1991. This method is a mixed type of the classical least squared error method(LSM) and the so-called min-max error method (MMM). And by considering both the least squared error as well as the maximum error, the solution, i.e. the impulse response of the filter, can be found only when the restrictions on maximum gain, transition bandwidth, and the squared error are satisfied simultaneously under some trade-off conditions. We used the multiple exchange algorithms for optimization procedure and applied the design methodology to the cases of the multiband filter, the differentiator, and the Hilbert transformer by taking the balance of two design criteria into account. The results show that the peak-error constrained least weighted square error design method(PLEM) is superior in performance to the existing LSM and MMM from both the squared error and the maximum error standpoints. And it is verified that PLEM can be applied to not only the case of simple low pass filter, but also to various types of FIR filters.
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.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.9
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pp.2345-2352
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1998
The hyper-geometric distribution software reliability growth model was recently developed and successfully applied Due to mathematical difficultv of the maximum likclihmd method, the least squares method has hem suggested for parameter estimation by the previous studies. We first summarize and compare the minimization criteria adopted by the previous studies. It is theo shown that the weighted least squares method is more appropriate hecause of the nonhomogeneous variability of the number of newly detected faults. The adequacy of the weighted least squares method is illustrated by two numerical examples. Finally, we propose a new method fur predicting the number of faults newly discovered by next test instances. The new prediction method can be used for determining the time to stop testing.
This paper describes a recursive least-squares based convergent algorithm for driving characteristic classification for personalized autonomous driving. Recently, various researches on autonomous driving technology have been conducted for level 4 fully autonomous driving. In order for commercialization of the autonomous vehicle, personalized autonomous driving is required to minimize passenger's insecureness to the autonomous vehicle. To address this problem. this study proposes mathematical model that represents driving characteristics and recursive least-squares based algorithm that can estimate the defined characteristics. The actual data of two drivers has been used to derive driving characteristics and the hypothesis testing method has been used to classify two drivers. It is shown that the proposed algorithms can derive driving characteristics and classify two drivers reasonably.
Recently the velocity stack inversion is having many attentions as an useful way to perform various seismic data processing. In order to be used in various seismic data processing, the inversion method used should have properties such as robustness to noise and parsimony of the velocity stack result. The IRLS (Iteratively Reweighted Least-Squares) method that minimizes ${L_1}-norm$ is the one used mostly. This paper introduce another method, CGG (Conjugate Guided Gradient) method, which can be used to achieve the same goal as the IRLS method does. The CGG method is a modified CG (Conjugate Gradient) method that minimizes ${L_1}-norm$. This paper explains the CGG method and compares the result of it with the one of IRSL methods. Testing on synthetic and real data demonstrates that CGG method can be used as an inversion method f3r minimizing various residual/model norms like IRLS methods.
The least mean fourth (LMF) adaptive algorithm is a stochastic gradient method that minimizes the error in the mean fourth sense. Despite its potential advantages, the algorithm is much less popular than the conventional least mean square (LMS) algorithm in practice. This seems partly because the analysis of the LMF algorithm is much more difficult than that of the LMS algorithm, and thus not much still has been known about the algorithm. In this paper, we explore the statistical convergence behavior of the LMF algorithm when the input to the adaptive filter is zero-mean, wide-sense stationary, and Gaussian. Under a system idenrification mode, a set of nonlinear evolution equations that characterizes the mean and mean-squared behavior of the algorithm is derived. A condition for the conbergence is then found, and it turns out that the conbergence of the LMF algorithm strongly depends on the choice of initial conditions. Performances of the LMF algorithm are compared with those of the LMS algorithm. It is observed that the mean convergence of the LMF algorithm is much faster than that of the LMS algorithm when the two algorithms are designed to achieve the same steady-state mean-squared estimation error.
Kim, Se-Jin;Jeon, Sang-Wook;Park, Ju-Won;Jung, So-Young;Kim, Young-Tak;Lee, Young-Woo
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.11a
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pp.94-95
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2011
선박 엔진 크랭크 케이스 내부의 기계 결함으로 발생하는 윤활 오일 미스트 발생은 폭발뿐만 아니라 급격한 온도와 압력상승으로 2차 폭발을 야기하는 등 큰 피해를 가져와 현재 선박용 엔진의 크랭크 케이스에 오일미스트 검출장치의 설치를 의무화 하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이러한 피해를 줄이기 위하여 광 산란 방식을 이용한 오일 미스트 검출장치를 구현하였으며, 구현된 오일미스트 검출 장치의 오일미스검출 센서 센싱 성능은 전기적, 광학적 그 외 환경적 요인으로 인하여 출력값이 일정하지 못해 각각의 오일미스트 검출 센서를 보정해야 한다. 본 논문에서는 크랭크케이스마다 장착되는 오일미스트 검출 센서의 오차를 최소화하기 위하여 정밀하게 Calibration된 Reference Data를 기반으로 최소자승법을 적용하여 센서를 Calibration하였으며, 그 결과 각각의 오일미스 검출센서의 오차를 기존 방법과 비교하여 최소화할 수 있었다.
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.
This study presents a method of determining the optimum cable tension forces for the proper initial equilibrium state of a cable-stayed bridge using the least square method. The proposed method minimizes the errors, i.e., the differences, such as the deflection and the moments of the girder and the tower, between the target values from a continuous beam by considering the cable anchor point as supports of the girder and the responses obtained from the analysis of the entire cable-stayed bridge system. Especially, the proposed method can selectively control the adjustment of the tower moment, the girder moment, and the deflections by introducing the weighing matrix. Through numerical analysis and comparisons with existing studies, the usefulness and validity of the proposed method was verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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