이상치가 존재하는 회귀모형에서 이상치를 탐색하거나 로버스트 추정량에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 연구는 leave-one-out를 이용하여 회귀계수를 추정하고 잔차를 이용하여 오차 분산을 추정하여 이상치를 탐색하는데 있다. 본 연구는 회귀모형에서 회귀계수를 추정하지 않고 오차 분산을 추정할 수 있는 Rice 추정량의 적용을 소개한 것이다. 특히, 단순회귀모형에서 이상치의 유무에 따라 Rice 추정량의 통계적 성질을 비교하고 이상치 탐색에 있어 어떤 장점이 있는지를 탐색한 연구이다.
측량에서의 기본적 연산을 수행하기 위한 소프트웨어 패키지를 작성하였다. 수평측량망과 수준망의 최소제곱법에 의한 조정을 주기능으로 하여, 트래버스와 교회법에 의한 각종 계산을 가능하게 하였다. 아울러 좌표변환의 기능도 포함하였다. 측점좌표와 관측치의 자료기반을 구축하여 소프트웨어 내에서의 자료의 호환이 가능하도록 하였으며, 이를 위한 편집의 기능도 구현하였다.
본 연구에서는 Rolleiflex 6006 측정용 카메라로 촬영된 사진과 DCS 420 디지털 카메라로부터 촬영된 화상을 이용, 수치근접사진측량을 실시한 후, 조경석의 표면 거칠기 측정 정확도 향상을 위하여 최소제곱법으로 기준평면 또는 기준곡면을 찾아 사용하는 방법을 연구하였으며, 조경석 표면의 연마 이전과 연마 이후의 표면 거칠기를 측정, 비교하여 연마후의 거칠기 감소크기를 산출하고, 측정 정확도를 알아보기 위하여 거칠기가 거의 없는 평면인 돌과 곡면인 돌의 표면 거칠기를 측정한 결과, 그 거칠기를 기대정확도 이상인 각각 $\pm$0.lmm 및 $\pm$0.2mm의 정확도로 측정할 수 있었다. 또한 측정용 카메라인 경우 렌즈왜곡 보정에 있어서 검정자료를 토대로 기준점을 사용하지 않는 직접보정방법인 Newton-Raphson법을 적용하여 기하학적 정확도가 향상된 수치사진화상을 얻을 수 있었으며, DCS 420 디지털 카메라와 윈도우 운영체계인 Visual basic 6.0을 이용하여, 표면 거칠기 측정시스템을 구축함으로써 연마이전 조경석과 연마이후 조경석에 대한 표면 거칠기 및 형상을 정밀 측정할 수 있는 수치근접사진측량기법을 제시할 수 있었다.
Multilateration(MLAT) may complement secondary surveillance radar and also act as a real-time backup for the ADS-B system. This System is using time difference of arrival (TDOA) and based on triangulation principle. Each TDOA measurement defines a hyperbola describing possible aircraft locations. The accuracy in MLAT system depends on the positional relationship of the receiver and aircraft. There are various algorithms to localize aircraft based on TOA estimation. In this paper, we use least square method and extended Kalman filter and compare their results. Study results show that the extend Kalman filter provides a better performance than the least square method.
본 논문에서는 스테레오 영상에서 깊이 정보를 추출하여 사람의 자세를 학습된 2차원 깊이 영상들의 선형 결함으로 표현하여 3차원 인체 모델을 재구성하는 방법을 제안한다. 한 장의 2차원 깊이 영상으로 최소 제곱법을 이용하여 프로토타입 깊이 영상의 선형 결합으로 표현되는 최적의 계수를 찾을 수 있다. 입력된 깊이 영상의 3차원 인체 모델은 프로토타입 깊이 영상에서 예측된 계수를 적용하여 생성한다. 학습 단계에서는 데이터를 계층적으로 나누어 모델을 생성한다. 또한, 재구성 단계에서는 실루엣 영상과 깊이 영상으로부터 계층적으로 나누어진 학습 데이터를 이용하여 3차원 인체 자세를 재구성한다. 학습 및 재구성의 마지막 단계에서는 실루엣 영상 대신 깊이 영상을 이용하여 3차원 인체 모델을 재구성한다. 한 장의 실루엣 영상을 이용하면 영상의 노이즈에 민감하기 때문에 재구성 단계의 상위 레벨에서는 실루엣 영상의 누적 영상을 이용한다. 실험 결과는 제안된 방법이 효율적으로 3차원 인체 자세를 재구성함을 보여준다.
In this paper, we propose a constrained alternating least squares nonnegative matrix factorization algorithm (cALSNMF) to detect active brain regions from single subject's task-related fMRI data. In cALSNMF, we define a new cost function which considers the uncorrelation and noisy problems of fMRI data by adding decorrelation and smoothing constraints in original Euclidean distance cost function. We also generate a novel training procedure by modifying the update rules and combining with optimal brain surgeon (OBS) algorithm. The experimental results on visuomotor task fMRI data show that our cALSNMF fits fMRI data better than original ALSNMF in detecting task-related brain activation from single subject's fMRI data.
An initial rotor position estimation method is proposed in this study for an interior permanent-magnet synchronous motor without a resolver or an absolute encoder. This method uses least squares approximation to estimate the initial rotor position. The magnetic polarity is identified by injection of short pulses. The proposed estimation process is robust because it does not require complex signal processing that depends on the performance of a digital filter. In addition, it can be applied to various servo systems because it does not require additional hardware. Experimental results validate the effectiveness of the proposed method using a standard industrial servomotor with interior-permanent magnets.
We present a new global/local analysis with the aid of MLS(Moving Least Square)-based finite elements which can handle an arbitrary number of nodes on every element side. It give a great flexibility in constructing finite element meshes at the specified local regions without remeshing. Compared to other type global/local analysis, it does not require any superimposed mesh or need not solve the equilibrium equation twice as well as shows an excellent accuracy. To demonstrate the performance of proposed scheme, we will show several examples in relation to capturing highly local stress field.
본 연구에서는 선형회귀모형에서 이상치와 변수변환을 고려한 변수선택 알고리즘을 다룬다. 제안된 방법은 잠재적 이상치를 탐지하여 제거한 후 변수변환 추정을 위해 최소 절사 제곱 추정법을 적용하며 가능한 모든 회귀모형을 비교하여 최종적으로 변수를 선택한다. 정확한 변수 선택과 추정된 모델의 적합도의 맥락에서 방법의 효율성을 보여주기 위해 실제 데이터 분석 및 시뮬레이션 결과가 제시된다.
Surface detection and parameter estimation in point cloud is a relevant subject in CAD/CAM, reverse engineering, computer vision, coordinate metrology and digital factory. In this paper we present a software for a fully automatic surface detection and parameter estimation in unordered, incomplete and error-contaminated point cloud with a large number of data points. The software consists of three algorithmic modules each for object identification, point segmentation, and model fitting, which work interactively. Our newly developed algorithms for orthogonal distance fitting(ODF) play a fundamental role in each of the three modules. The ODF algorithms estimate the model parameters by minimizing the square sum of the shortest distances between the model feature and the measurement points. We demonstrate the performance of the software on a variety of point clouds generated by laser radar, computer tomography, and stripe-projection method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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