• Title/Summary/Keyword: 행렬모형

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Design of Fuzzy State Cotroller and Fuzzy Control of Container Crane System (퍼지상태제어기의 설계와 컨테이너 크레인의 퍼지제어)

  • 김맹준;이원창;강근택
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.4 no.1
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    • pp.3-12
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    • 1994
  • 본 연구는, 복잡한 비선형시스템의 표현에 뛰어난 능력을 갖고 있는 TSK형 퍼지모델로 부터 전체시스템의 안정성을 보장할 수 있는 퍼지상태제어기의 설계방법을 제안한다. 그 퍼지상태제어기는 TSK형 퍼지모델과 같은 형태의 퍼지규칙들로 구성되며, 추론 방법 및 상태제어 파라미터 행렬을 구하는 방벙은 전체시스템의 상태천이행렬이 원하는 안정한 것이 될 수 있도록 정해진다. 또한 본 논문에서는, 현재 대부분이 숙련가에 의해 수동으로 조작되고 있는 컨테이너 크래인의 새로은 제어 방법을 제시하고 제안한 퍼지상태제어기를 적용한다.컨테이너 크래인의 모형을 만들어, 제어숙련가의 수동조작으로 결정되는 트롤리와 승강기의 규범속도를 퍼지모델로 표현하고, 트롤리와 승강기가 그 규범 속도에 따르도록 제안한 퍼지상태제어기로 제어한다. 제안된 방법을 실험한 결과 모형크레인의 궤적이 숙련가에 의해 만들어진 궤적과 매우 유사하게 됨을 알 수 있었다.

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무한요소(Infinite Elements)를 이용한 기초공학해석

  • 양신추
    • Computational Structural Engineering
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    • v.4 no.2
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    • pp.9-12
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    • 1991
  • 공학문제에 있어서, 해석적으로 접근할 수 없었던 많은 경우의 문제들이 유한요소법(Finite Element Methods)의 정형화된 모형화 및 해석과정을 통하여 쉽게 접근되어질 수 있었다. 최근 보다 효율적인 요소개발과 컴퓨터 기술의 발달로 유한요소법은 더욱 효과적인 해석 수단이 되어가고 있다. 그러나 지반공학 문제와 같은 무한영역 문제를 유한요소법으로 해석할 경우, 매우 큰 영역을 모형화하기 위하여 많은 수의 요소가 요구되며 이에 따른 자유도(Degree of Freedom) 수의 증가로 많은 계산시간을 요구하게 된다. 본 고는 무한영역 문제를 효과적으로 모형화하기 위하여 연구, 개발되어진 무한요소(Infinite Element)에 대하여 소개하려 한다. 무한요소의 기본개념과 강성행렬의 형성방법을 보인 후, 기초공학 문제를 예로 하여 이의 적용방법을 간략하게 설명하였다.

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일반화혼합회귀 추정량과 베이지안 회귀추정량의 비교

  • 김주성;김영권
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.3 no.3
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    • pp.1-9
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    • 1996
  • 본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.

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이원혼합모형에서 고정효과의 신뢰구간에 관한 분산성분추정량의 선택

  • 이장택
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.5 no.3
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    • pp.623-632
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    • 1998
  • 이원혼합모형에서 고정효과의 추정가능한 함수에 대한 신뢰구간을 구하는 경우에 어떤 분산성분추정량을 선택하는 것이 가장 바람직한가를 모의실험을 통하여 살펴본다 혼합모형에서는 t-분포와 일반화최소제곱추정량을 사용하여 신뢰구간을 구할 수 있는데, 일반적으로 분산성분을 알 수 없기 때문에 분산성분을 반드시 추정하여야만 한다. 이 경우 분산성분의 추정량으로 가장 많이 사용되는 추정량들인 Henderson의 방법 III 추정량, 사전추측값이 1인 MINQUE 추정량, MLE(최우추정량), REMLE(제한최우추정량)를 이용하여 분산행렬을 추정하고, 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 모의실험을 통하여 살펴본다. 모의실험의 결과는 4가지 추정량 모두 비슷한 신뢰구간의 포함범위확률과 평균길이를 갖는 것으로 판명되었다.

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포아송 반응을 갖는 로그 선형 회귀 모형에 대한 최우추정량과 모의실험 연구

  • 한정혜;조중재
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.2 no.1
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    • pp.22-31
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    • 1995
  • 본 논문에서는 포아송 반응을 갖는 로그 선형 회귀 모형에 붙스트랩 방법을 이용하여, 여러가지 통계적 추론을 위한 유용한 확률적 결과들을 연구.소개하고, 모의실험을 통한 소표본 성질들을 다양하게 제시하고자 한다. 특히 로그 선형 회귀 모형에 대한 최우 추정량 $\hat{\beta_n}$ 및 정보행렬 I(${\beta}_0$)의 추정량들 $I_1(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$$I_2(\hat{\beta_n}{\cdot}X)$에 대한 일치성 및 정규성등의 확률적 성질들, 그리고 붙스트랩 방법을 적용한 대표본 성질들과 관련하여 여러가지 모의실험 결과들을 분석.연구하였다.

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날으는 병원(항공기의 평화이용을 위하여)

  • Kim, Jong Seop
    • Aerospace Industry
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    • v.57
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    • pp.34-37
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    • 1997
  • 지난 6월의 파리 에어쇼에서 여러가지 최신형 항공기 실물이나 모형이 전시된 가운데 한쪽에서 특이한 대형 항공기가 전시되고 있었다. 그리고 이 항공기 앞에는 내부에 들어가 보려고 순서를 기다리는 관중들의 행렬이 길게 줄서 있어 눈길을 끌었다.

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Bayesian analysis of latent factor regression model (내재된 인자회귀모형의 베이지안 분석법)

  • Kyung, Minjung
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.33 no.4
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    • pp.365-377
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    • 2020
  • We discuss latent factor regression when constructing a common structure inherent among explanatory variables to solve multicollinearity and use them as regressors to construct a linear model of a response variable. Bayesian estimation with LASSO prior of a large penalty parameter to construct a significant factor loading matrix of intrinsic interests among infinite latent structures. The estimated factor loading matrix with estimated other parameters can be inversely transformed into linear parameters of each explanatory variable and used as prediction models for new observations. We apply the proposed method to Product Service Management data of HBAT and observe that the proposed method constructs the same factors of general common factor analysis for the fixed number of factors. The calculated MSE of predicted values of Bayesian latent factor regression model is also smaller than the common factor regression model.

Impact of Mathematical Modeling Schemes into Accuracy Representation of GPS Control Surveying (수학적 모형화 기법이 GPS 기준점 측량 정확도 표현에 미치는 영향)

  • Lee, Hungkyu;Seo, Wansoo
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.30 no.5
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    • pp.445-458
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    • 2012
  • The objective of GPS control surveying is ultimately to determine coordinate sets of control points within targeted accuracy through a series of observations and network adjustments. To this end, it is of equivalent importance for the accuracy of these coordinates to be realistically represented by using an appropriate method. The accuracy representation can be quantitively made by the variance-covariance matrices of the estimates, of which features are sensitive to the mathematical models used in the adjustment. This paper deals with impact of functional and stochastic modeling techniques into the accuracy representation of the GPS control surveying with a view of gaining background for its standardization. In order to achieve this goal, mathematical theory and procedure of the single-baseline based multi-session adjustment has been rigorously reviewed together with numerical analysis through processing real world data. Based on this study, it was possible to draw a conclusion that weighted-constrained adjustment with the empirical stochastic model was among the best scheme to more realistically describe both of the absolute and relative accuracies of the GPS surveying results.