• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.571-575
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• 2003

In this paper, we describe a method for fuzzy polynomial regression analysis for fuzzy input--output data using shape preserving operations for least-squares fitting. Shape preserving operations simplifies the computation of fuzzy arithmetic operations. We derive the solution using mixed nonlinear program.

• 대한수학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.397-407
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• 2006

We construct polynomial-fitting interpolation rules to agree with a function f and its first derivative f' at equally spaced nodes on the interval of interest by introducing a linear functional with which we produce systems of linear equations. We also introduce a matrix whose determinant is not zero. Such a property makes it possible to solve the linear systems and then leads to a conclusion that the rules are uniquely determined for the nodes. An example is investigated to compare the rules with Hermite interpolating polynomials.

• 대한수학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.1029-1047
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• 2019

We are interested in the problem of determining the best fitted circle to a set of data points in space. This can be usually obtained by minimizing the geometric distances or various approximate algebraic distances from the fitted circle to the given data points. In this paper, we propose an algorithm in such a way that the sum of the squares of the geometric distances is minimized in ${\mathbb{R}}^3$. Our algorithm is mainly based on the steepest descent method with a view of ensuring the convergence of the corresponding objective function Q(u) to a local minimum. Numerical examples are given.

• 대한핵의학회지
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• 제39권4호
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• pp.257-262
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• 2005

목적 : 위배출신티그래피는 일반적으로 15분 간격으로 2시간 동안 촬영된다. 본 연구는 수학적 함수를 이용하여 90분까지 얻은 위잔류율 측정치를 가지고 비선형 곡선을 구한 후, 120분의 위잔류율을 예측함으로써 90분 이후의 지연영상 촬영시간을 절약할 수 있는지에 대하여 알아보았다. 대상 및 방법 : 환자들은 74 MBq (2 mCi) Tc-99m DTPA가 들어 있는 계란찜을 섭취한 직후 촬영을 시행하였다. 환자들을 반위배출시간에 따라 두 군으로 나누어 후향적으로 연구하였다. Group I은 반위배출시간이 90분 이하($T_{1/2}\;{\leq}90\;min$)인 51명(남자 21명, 여자: 30명, 평균나이: $44.6{\pm}13.5$세)이었고, Group II는 90분 초과 120분 이하($90\;min)인 45명(남자: 15, 여자:30, 평균나이 $45.6{\pm}15.9$)이었다. 0, 15, 30, 45, 60, 75, 90분에서의 위잔류율을 측정하여 비선형 곡선인 단순지수함수, power exponential function, modified power exponential function을 구하였고, 또한 50, 75, 90분의 측정치로 후기 단순지수함수를 구하였다($MATLAB^{\circledR}$ 5.3). 얻어진 함수식을 통해 120분에서의 위잔류율 예측치를 구한 후, 120분 측정치와의 상관관계를 알아보았다. ($MedCalc^{\circledR}$ 6.0). 결과: 120분 위잔류율의 측정치와 예측치의 상관계수(r)는 각각의 함수식에 따라 다음과 같다; 단순지수함수 (Group I: 0.8858, Group II: 0.5982, p<0.0001), power exponential function (Group I: 0.8755, Group II: 0.6008, p<0.0001), modified power exponential function (Group I: 0.8892, Group II: 0.5882, p<0.0001), 후기 단순지수함수 (Group I:0.9085, Group II:0.6832, p<0.0001). Group I에서만 함수식 모두에서 측정치와 예측치 간에 통계학적으로 의미있게 강한 상관관계를 보였다. 각 상관계수 간에 유의한 차이는 없었으나 후기지수함수식이 다른 함수식에 비하여 변수(parameter)와 입력될 측정치의 개수가 적어 예측치를 구하기가 간편하였다. 결론: 반위배출 시간이 90분 이하인 경우에 120분에서의 위잔류율을 예측할 수 있어 90분 이후의 촬영시간을 절약할 수 있다. 또한, 후기지수함수식이 다른 함수식에 비하여 예측치를 구하기가 간편하므로 임상적으로 더 유용하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.357-365
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• 2005

본 연구에서는 유사한 여러 물체들이 인접하여 나타나는 영상열로부터 물체들을 개별적으로 분리할 수 있는 B-spline 적합(fitting) 알고리즘을 제안한다. 기존의 스네이크(snake) 알고리즘들은 초기화의 어려움과 다수의 극점 존재로 인해서 이러한 영상자료에서 물체의 영역을 개별적으로 분리하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이 문제를 극복하고 다양한 형태의 물체가 인접해 있는 유사한 물체들로부터 효과적으로 분할 할 수 있는 유전자(genetic) 알고리즘 기반 B-spline 적합방안을 제안한다. 실제 상황을 고려하여 생성된 영상자료와 실제 치아 CT 영상을 이용한 평가에서 제안된 방법은 서로 인접해 있는 유사한 형태와 자기의 물체들을 개별적으로 정확하게 분할할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘의 결과는 이상적으로 추출된 영역과의 일치성과 false positive 오류 그리고 false negative오류가 계산되어 검증되었다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권2호
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• pp.271-277
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• 2011

이 연구에서는 유전알고리즘을 이용하여 강봉의 감쇠행렬을 산출하는 방법을 제안하다. 감쇠행렬이 강성행렬과 비례한다는 가정을 전제로 각 요소강성행렬에 임의의 정수를 곱하여 감쇠행렬을 구성하여 주파수응답함수를 구성하고, 이를 실험 주파수응답함수와 비교한 값을 목적함수로 하여 목적함수가 가장 작은 정수의 감쇠행렬을 구한다. 비감쇠 해석의 경우보다 목적함수의 값이 약 1/60로 작아지는 것을 알 수 있었다. 이를 이용하면 큰 구조물의 감쇠가 큰 일부 부분구조물을 떼어내어 감쇠행렬을 구할 수 있어 구조물의 감쇠진동해석을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권2호
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• pp.327-336
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• 2001

This work concerns estimating a regression function, which is not linear, using aggregate data. In much of the empirical research, data are aggregated for various reasons before statistical analysis. In a traditional parametric approach, a linear estimation of the non-linear function with aggregate data can result in unstable estimators of the parameters. More serious consequence is the bias in the estimation of the non-linear function. The approach we employ is the kernel regression smoothing. We describe the conditions when the aggregate data can be used to estimate the regression function efficiently. Numerical examples will illustrate our findings.

• 한국CDE학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.27-38
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• 2007

This paper describes a multiresidual approximation method for scattered volumetric data modeling. The approximation method employs a volumetric NURBS or VNURBS as a data interpolating function and proposes two multiresidual methods as a data modeling algorithm. One is called as the residual series method that constructs a sequence of VNURBS functions and their algebraic summation produces the desired approximation. The other is the residual merging method that merges all the VNURBS functions mentioned above into one equivalent function. The first one is designed to construct wavelet-type multiresolution models and also to achieve more accurate approximation. And the second is focused on its improvement of computational performance with the save fitting accuracy for more practical applications. The performance results of numerical examples demonstrate the usefulness of VNURBS approximation and the effectiveness of multiresidual methods. In addition, several graphical examples suggest that the VNURBS approximation is applicable to various applications such as surface modeling and fitting problems.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.653-656
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• 2006

본 논문은 Cumulative Distribution Function(CDF) 부합에 의한 영상 개선 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 방법은 원본 영상의 히스토그램 분포도를 조사하여 히스토그램 그래프상의 특정 색도값들을 선정, 이 점들을 보간법을 이용하여 히스토그램을 재 작성한다. 이를 이용하여 원본 CDF 그래프를 크게 벋어나지 않고, 즉 밝기 정보가 크게 훼손 되지 않은 상태로 색도 값을 재 배치 함으로써 히스토그램 평활화와 스트레칭 효과를 모두 만족하는 영상 향상의 결과를 얻을 수 있다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.93-100
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• 2003

It is necessary to check the curvature of selected covariates in regression diagnostics. There are various graphical methods using residual plots based on least squares fitting. The sensitivity of LS fitting to outliers can distort their residuals, making the identification of the unknown function difficult to impossible. In this paper, we compare combining conditional expectation and residual plots(CERES Plots) between least square fit and robust fits using Huber M-estimator. Robust CERES will be far less distorted than their LS counterparts in the presence of outliers and hence, will be more useful in identifying the unknown function.