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.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.20
no.1
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pp.37-44
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1983
A class of adaptive control algorithms applied to discrete-time single-input single-output deterministic linear systems is analyzed by using direct model reference adaptive control. Controller parameters are identified with weighted least square Method. And computer simulations reveal that proposed weighted least square method in which the value of depends on the identification error can be used regardless of the sufficient condition of reference input signal.
We present a fast 3D shape deformation method that achieves smoothly deformed result by approximating a rigid transformation based on moving least squares (MLS). Our modified MLS formulation reduces the computation cost for computing the optimal transformation of each point and still keeps the rigidity of the deformed results. Even complex geometric shapes are easily, intuitively, and interactively deformed by manipulating point and ellipsoidal handles.
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)
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2002.09a
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pp.156-160
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2002
실험적 베리오그램의 모델링에 SA(Simulated Annealing)기법을 이용하였다. 최소 자승법의 해를 구하기 위하여 기존의 상용 프로그램에서 많이 이용되고 있는 반복법에 근거한 방법에 비해서 SA 기법은 초기 가정값에 크게 영향을 받지 않고 일정한 모델 인자의 값을 제시하였다. 임의의 초기 가정값을 입력하여도 충분한 반복 계산을 통하여 목적함수의 값이 광역적 최소값으로 수렴하는 것을 확인할 수 있었다. 베리오그램 모델이 일반적으로 비선형 모델이기 때문에 목적함수의 지역적 최소값으로의 수렴이 문제가 되고 이로 인하여 구해지는 인자의 값이 정확하지 않을 수 있지만 SA 기법을 이용하여 최소 자승법의 해를 구하게 되면 정확한 인자의 값을 구할 수 있음을 확인하였다.
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.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2002.10a
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pp.567-574
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2002
새로운 자유격자 관사를 이용한 점별 계산법을 제안한다 이동 최소 자승법을 이용한 기저의 생성과 기저의 근사적 미분을 동시에 구해내는 자유격자 근사를 유도하여, 직접 점별 계산법을 고안하였다. 기존의 자유 격자 법에서는 기저의 직접 미분을 사용하므로 높은 계산 비용이 필요하지만, 이 논문에서 제안된 방법은 기저의 생성과 동시에 기저의 근사적 미분을 구하게 된다. 또한 기존의 방법에서 필요하였던, 창 함수(window function)의 미분가능성을 연속성으로 대치할 수 있으므로, 주어진 문제에 따라 다양한 창 함수를 이용할 수 있다. 기저의 재생성과 interpolation의 수렴성을 소개하고, 수치 예제로서, Poisson 문제를 통해 이 방법의 유효함을 보인다.
마이크로스트립선로의 특성파라메타 분석을 위한 새로운 방법이 제안되었다. 마이크로스트립선 로의 특성파라메타들은 최소자승법에 의해서 계산하였고, 이 방법에 의해 마이크로스트립선로의 구조와 차원에 따른 결과를 보였다. 이들 결과를 차분법에 의해서 얻어진 결과와 비교 검토하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4B
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pp.309-316
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2012
The compensation algorithm for localization using the least-squires method in NLOS(Non Line of Sight) environment is suggested and the performance of the algorithm is analyzed in this paper. In order to improve the localization correction rate of the moving node, 1) the distance value of the moving node that is moving as an constant speed is measured by SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging); 2) the location of the moving node is measured using the triangulation scheme; 3) the location of the moving node measured in 2) is compensated using the least-squares method. By the experiments in NLOS environment, it is confirmed that the average localization error rates are measured to ${\pm}1m$, ${\pm}0.2m$ and ${\pm}0.1m$ by the triangulation scheme, the Kalman filter and the least-squires method respectively. As a result, we can see that the localization error rate of the suggested algorithm is higher than that of the triangulation as average 86.0% and the Kalman filter as average 16.0% respectively.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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