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.
본 논문에서는 시스토릭 어레이 구조를 갖는 선택적 최소분산 비왜곡응답 (MVDR) 및 최소자승 회귀기법 (RLS) 빔형성기법에 대한 성능 분석을 하였다. 원하는 사용자 신호와 잡음을 포함한 스냅샷 벡터들이 어레이 안테나에 입사되는 경우, 수신신호의 품질을 향상시키기 위해서 MVDR 및 RLS 알고리즘을 이용한 빔형성기법이 적용될 수 있다. 이를 통해 채널 용량을 증가시키기 위해 각 안테나 소자의 출력에 복소 가중치를 곱하여 원하는 사용자 신호방향으로 안테나의 빔을 형성하도록 하여 원하는 신호의 다중경로 성분들은 강조하고, 간섭 성분들의 입사 방향들로는 널을 발생시켜 다중간섭과 잡음에 대한 전력을 상대적으로 감소시키는 공간필터링 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 필터 역할을 하는 MVDR기법과 RLS 기법을 병렬처리를 통해 수행할 수 있는 시스토릭 어레이 구조의 MVDR 및 RLS 빔형성기법에 대하여 소개하며, 이를 다중 경로와 다중 접속 간섭이 존재하는 채널 환경에 적용하여 수신 성능을 분석하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 시스토릭 어레이 구조의 빔 형성기법을 적용한 공간필터의 우수성을 보여주기 위해 사용자 증가에 따른 BER (Bit Error Rate) 곡선과 빔패턴을 제시하였고, 기대치와 실험치가 잘 부합됨을 확인하였다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.931-940
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2011
분류분석은 학습표본으로부터 분류규칙을 도출한 후 새로운 표본에 적용하여 특정 범주로 분류하는 방법이다. 데이터의 복잡성에 따라 다양한 분류분석 방법이 개발되어 왔지만, 데이터 차원이 높고 변수간 상관성이 높은 경우 정확하게 분류하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터차원이 상대적으로 높고 변수간 상관성이 높을 때 강건한 분류방법을 제안하고자 한다. 부분최소자승법은 연속형데이터에 사용되는 기법으로서 고차원이면서 독립변수간 상관성이 높을 때 예측력이 높은 통계기법으로 알려져 있는 다변량 분석기법이다. 벌점 부분최소자승법을 이용한 분류방법을 실제데이터와 시뮬레이션을 적용하여 성능을 비교하고자 한다.
computer의 활용이 증대됨에 따라 각종 자료의 회귀분석에 최소자승법이 널리 사용되고 있다. computer의 유효자리수에 따른 회귀계수의 불안정성과 표준최소자승법의 문제점을 기술하고, 이를 개선시키는 방안으로 직교함수를 이용한 최소자승법을 사용하였다. 또한 위의 두가지 방법의 결과를 수치검정예를 통하여 비교 분석하였으며 직교함수를 재직교화하여 정밀도를 향상시키는 기법도 다루었다. 적용예로 AR 과정의 적정차수를 결정하는 Akaike의 FPE(final prediction error)를 이용하여 평창관측소의 월유량 시계열의 AR 과정 적정차수를 구하였으며, AR(2)가 적합한 것으로 선정되었다.
본 논문에서는 여러 가지 충격하에서 압저항 고충격 미소가속도계의 과도 출력전압의 계산시 발생하는 방대한 계산 시간 문제를 모드중첩법 및 최소자승법을 이용하여 압저항 미소가속도계의 실시간 출력전압 계산이 가능하도록 효율적인 출력전압 과도해석 방법을 제안한다. 우선 정적 압저항-구조 해석을 통하여 미소가속도계의 변위와 출력전압을 계산하고 출력전압을 특정 위치의 변위에 관한 2차 다항식으로 근사화하여 그 회귀계수를 최소자승법을 통하여 결정한다. 이후에 모드중첩법을 통하여 여러 방향의 고충격하에서 미소가속도계의 과도 변위응답을 계산하고, 이 변위응답을 변위로 표현되는 출력전압 근사식에 대입하여 과도 출력전압을 예측한다. 100,000 G 고충격파, 사인파, 계단파 및 사각파 등의 여러 가지 고충격 입력에 대한 압저항 미소가속도계의 수치예제를 통하여 제안한 방법의 정확성 및 효율성을 검증하였다.
본 논문에서는 범프 및 브레이크 하중조건 하에서 자동차 넉클의 강도설계에 관한 다양한 회귀모델 기반 근사최적화 기법 및 그 성능을 비교하고자 한다. 최적설계문제는 응력, 변형 및 진동주파수의 제한조건 하에서 중량을 최소화하여 설계변수인 단면치수가 결정되도록 정식화 된다. 비교 연구를 위해 사용된 근사화 기법은 순차적 근사최적화(SAO), 순차적 이점대각이차 근사최적화(STDQAO), 그리고 개선된 이동최소 자승법(MLSM) 기반 근사최적화 기법인 CF-MLSM 와 Post-MLSM 이다. SAO 와 STDQAO 적용을 위하여 상용 프로세스통합 설계최적화(PIDO) 코드를 사용하였다. 본 연구에 적용한 MLSM 기반 근사최적화 기법들은 제한조건의 가용성을 보장할 수 있도록 새롭게 개발되었다. 다양한 근사최적화 기법에 의한 설계결과는 설계 해의 개선 및 수렴속도 등 수치적 성능을 기준으로 실제 비근사최적화 결과와 비교검토 되었다.
대부분의 가정과 요식업체, 식품가공업계에서 이용하고 있는 식용유지는 저장 및 가공과정 중에 산패가 빈번하게 일어나게 된다. 기존에는 유지 산패를 측정하기 위해 산가, 과산화물가 등을 측정하는 이화학적인 적정방법을 이용하였는데 실험자의 숙련도에 따라 결과의 오차가 발생할 수 있고, 반복실험으로 인한 시간과 비용이 많이 소모되는 등 여러 제약사항을 포함하고 있어 식용유지의 산패를 실시간 비파괴적으로 분석할 수 있는 기술의 개발에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 식용유지의 저장조건에 따른 산패정도를 비파괴적으로 평가하기 위한 근적외선 분광분석과 인공신경망 분석기술을 개발하여 그 실효성을 평가하였다. 식물성 식용유지인 들기름을 특정 온도에서 일정한 시간동안 저장하면서 이화학적 적정방법을 통해 산가와 과산화물가를 측정하였으며 동일한 시료의 근적외선 투과스펙트럼을 획득하였다. 수집된 정보를 이용하여 유지 산패 예측 모델을 개발하기 위해 다변량 분석기법 (주성분 회귀분석, 최소자승 회귀분석과 인공신경망 분석)을 적용하였다. 분석 결과, 인공신경망 분석모델이 산가 ($R^2_{tra}:0.9037$, $R^2_{val}:0.8175$, $R^2_{test}:0.8555$)와 과산화물가 ($R^2_{tra}:0.9210$, $R^2_{val}:0.9341$, $R^2_{test}:0.8286$)의 예측 성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과들은 농산물과 식품의 성분 측정뿐만 아니라 다른 산업분야에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대되어진다.
This paper presents two algorithms based on the concept of the frequency domain adaptive filter(FDAF). First the frequency domain recursive least squares(FRLS) algorithm with the overlap-save filtering technique is introduced. This minimizes the sum of exponentially weighted square errors in the frequency domain. To eliminate discrepancies between the linear convolution and the circular convolution, the overlap-save method is utilized. Second, the sliding method of data blocks is studied Co overcome processing delays and complexity roads of the FRLS algorithm. The size of the extended data block is twice as long as the filter tap length. It is possible to slide the data block variously by the adjustable hopping index. By selecting the hopping index appropriately, we can take a trade-off between the convergence rate and the computational complexity. When the input signal is highly correlated and the length of the target FIR filter is huge, the FRLS algorithm based on the block processing technique has good performances in the convergence rate and the computational complexity.
기존의 전통적인 회귀분석 기반 교정방법에 비해 높은 교정정밀도를 얻을 수 있는 5-hole pressure probe의 교정방안을 연구하였다. 이 새로운 교정기법은 교정시험으로부터 획득한 데이터와 곡선적합 결과간의 차이를 이용하여 산정한 단일 영역에 대한 오차보간 반응곡면을 사용한다. 끝단의 직경이 4.0 mm인 5-hole probe를 자체 제작하고, 레이놀즈수$4.11{\times}10^6$/m와 흐름각 ${\pm}48$에서 교정시험을 수행하였다. 최소자승 회귀분석모델과 단일영역 오차보간 모델을 적용하여 자료처리를 수행하고 이들 두 교정방안에 대한 비교평가와 분석을 수행하였으며, 아울러 교정 정밀도에 대한 평가도 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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