• 제목/요약/키워드: Least Mean Square Error

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최소자승 예측오차 확장 기반 가역성 DNA 워터마킹 (Least Square Prediction Error Expansion Based Reversible Watermarking for DNA Sequence)

  • 이석환;권성근;권기룡
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권11호
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    • pp.66-78
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    • 2015
  • 바이오컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 DNA 정보를 매개물로 한 DNA 워터마킹에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 DNA 정보는 일반 멀티미디어 데이터와는 달리 생물학적으로 중요한 정보이므로, 원본 DNA가 복원이 되는 가역성 DNA 워터마킹 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최소자승 (Least square) 예측오차 확장 (prediction error expansion) 기반으로 비부호 DNA 서열의 가역성 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 비부호 영역의 4-문자 염기서열들을 인접한 개 염기에 의한 정수형 부호계수로 변환한다. 그리고 현재 부호계수에 대한 최소자승 예측 오차를 구한 다음, 예측오차 확장 조건에 따라 결정된 비트수만큼 예측오차를 확장한다. 이때 은닉된 인접 염기서열 간의 비교탐색을 통하여 허위개시코돈 생성을 방지한다. 실험 결과로부터 제안한 예측오차 확장 방법이 기존 방법과 평균 예측오차 확장 방법보다 높은 워터마크 용량을 가지며, 생물학적 변이 및 허위개시코돈이 발생되지 않음을 확인하였다.

최소 자승법을 이용한 TSIUVC 근사합성법에 관한 연구 (A Study on TSIUVC Approximate-Synthesis Method using Least Mean Square)

  • 이시우
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권2호
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    • pp.223-230
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    • 2002
  • 유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 같은 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 최소 자승법을 적용한 새로운 TSIVUC 근사합성법을 제시하였다. 이 방법에서 TSlUVC의 추출에는 zero crossing rate과 FIR-STREAK 필터의 잔차신호를 이용한 개별피치 추출 알고리즘을 사용하였다. 실험결과, 최소 자승법을 적용하여 양호한 TSIUVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었다. 또한 최대 오타신호에 있어서의 주파수 신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것이다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

LMS를 이용한 TSIUVC의 음성신호처리에 관한 연구 (A Study on Speech Signal Processing of TSIUVC using Least Mean Square)

  • 이시우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권6호
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    • pp.1175-1179
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    • 2006
  • 유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 LMS를 적용한 새로운 TSIUVC 근사합성법을 제시하였다. 실험결과, LMS를 적용하여 양호한 TSRIVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었으며, 오차신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

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최소제곱법을 적용한 지적도근점측량 계산의 정확도 분석 (Accuracy Comparisons between Traditional Adjustment and Least Square Method)

  • 이종민;정완석;이사형
    • 지적과 국토정보
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    • 제45권2호
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    • pp.117-130
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    • 2015
  • 도근점측량과 같은 수평위치를 결정하는 방법 중 최소제곱법은 확률이론에 근거하여 잔차의 분산이 최소가 되는 조건을 만족하는 최확값을 산출하는 방법이다. 본 논문에서는 도선법으로 계산되는 현행 지적도근점측량의 성과와 최소제곱법을 적용한 도근점의 계산성과를 비교하고, 네트워크-RTK 측량결과와 각각의 조정방법에 대한 평균오차를 확인하였다. 실험 결과 최소제곱법이 도선법에 비해 폐합오차를 각 측점에 균등하게 배분하는 것을 확인하였으며, 네트워크-RTK 성과와의 평균오차도 도선법은 2.7cm, 최소제곱법은 2.2cm 산출되었다. 또한 과대오차가 발생한 경우 이를 확인하기 위한 방법으로 정방향 초기값과 역방향 초기값을 이용하여 수평각 과대오차를 확인할 수 있었으며, 관측된 측선거리와 계산된 측선 거리의 차이를 이용하여 거리 과대오차가 발생한 측선을 예측할 수 있었다.

확장된 깊이-우선 탐색 알고리듬을 적용한 다중표적 위치 좌표 추정 기법 (Location Estimation for Multiple Targets Using Expanded DFS Algorithm)

  • 박소령;노상욱
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38C권12호
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    • pp.1207-1215
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    • 2013
  • 이 논문에서는 장애물이 존재하는 환경에서 적외선 센서를 가진 다수의 감시 로봇이 획득한 정보를 융합하여 분산되어있는 표적의 위치 좌표를 추정하는 기법을 제안한다. 방위각(azimuth)과 표적을 대응시키는 방법으로는 장애물이 존재하지 않는 경우에서 제안되었던 깊이-우선(depth-first) 트리 탐색(tree search) 기법을 바탕으로, 우회경로 탐색, 중간 단계 탐색 종료, 하위 단계 부분 탐색, 결정기준 보완 등을 추가함으로써 트리 탐색을 확장한 새로운 기법을 제시하였다. 방위각과 표적이 대응된 후에는 하나의 표적을 가리키는 방위각들에 최소 제곱 오차(least square error) 알고리듬을 적용하여 최적 교점을 구함으로써 표적의 위치 좌표를 추정한다. 제안한 위치 추정 기법의 좌표 추정 성능과 복잡도를 모의실험으로 제시하고 분석한다.

잡음주파수특성 성형에 의한 오차확산 영상이진화 기법 (An error- diffusion halftoning technique based on noise spectrum shaping)

  • 이광기;이재천;권용무;김형곤
    • 전자공학회논문지B
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    • 제32B권11호
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    • pp.1464-1472
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    • 1995
  • In this paper, we propose an error diffusion image halftoning technique based on the noise spectrum shaping. The new technique can arbitrarily control the shape of the display error spectrum whereas conventional halftoning algorithms have been known to minimize dc errors only in which case edge information cannot be properly rendered. As a method for estimating the error diffusion coefficients, a least mean square (LMS) approach is adopted.

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와이블 분포와 정시중단 하에서의 MLE와 LSE의 정확도 비교 (A Comparison of Estimation Methods for Weibull Distribution and Type I Censoring)

  • 김성일;박민용;박정원
    • 품질경영학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.480-490
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    • 2010
  • In this paper, two estimation methods(least square estimation and maximum likelihood estimation) were compared for Weibull distribution and Type I censoring. Data obtained by Monte Carlo simulation were analyzed using two estimation methods and analysis results were compared by MSE(Mean Squared Error). Comparison results show that maximum likelihood estimator is better for censored data and complete data with more than 30 samples and least square estimator is better for small size complete data(less than and equal to 20 samples).

개선된 터보 등화기의 설계와 성능 평가 (Design and Performance Evaluation of Improved Turbo Equalizer)

  • 안창영;유흥균
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권8호
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    • pp.28-38
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    • 2013
  • 본 논문에서는 단일 반송파 시스템에서 LDPC(low density parity check) 부호와 LMS(least mean square) 알고리즘을 이용한 적응 등화기를 사용한 시스템에서 간단한 계산을 통한 궤환 신호를 생성하여 성능을 향상 시키는 개선된 터보 등화기를 제안한다. LDPC부호는 오류를 정정하는데 있어서 매우 좋은 성능을 보인다. 그러나 LDPC 부호는 열악한 환경에서 좋은 성능을 내기 위하여 긴 패리티 검사행렬을 사용하고 LDPC 부호의 반복을 증가시켜 계산량이 크게 늘어난다. 추가로 성능을 더욱 향상시키기 위해 LDPC 부호 기반의 터보 등화 방법을 사용한다. 이 시스템의 경우 반복횟수의 증가로 계산량이 매우 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 계산량의 증가를 보완하기 위하여 LDPC 부호와 연판정 이후의 신호를 이용하여 적응 등화기를 조절한다. 시뮬레이션 결과 더 적은 계산량으로 LDPC 부호를 사용하고 SISO-MMSE(soft input soft output minimum mean square error)알고리즘 기반인 터보 등화기에 근접하는 성능을 내는 것을 확인하였다.

기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 최소 평균 사승을 사용한 음향 채널 추정기 (An acoustic channel estimation using least mean fourth with an average gradient vector and a self-adjusted step size)

  • 임준석
    • 한국음향학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.156-162
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    • 2018
  • LMF(Least Mean Fourth) 알고리즘은 특히 비정규 잡음 상황에서 안정성 및 빠른 수렴성을 나타낼 뿐만아니라 추정 오차도 낮은 것으로 잘 알려져 있다. 최근 LMS (Least Mean Square) 알고리즘 분야에서는 가변 스텝 크기를 적용한 알고리즘들에 대한 관심이 증대되어 왔다. 그 이유는 가변 스텝 크기 LMS가 다양한 환경에서 고정 스텝 크기 LMS보다 우수한 결과를 내기 때문이다. 본 논문에선 LMF에 대한 가변 스텝 크기의 한 방법으로 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 크기를 사용하는 LMF 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가변 스텝 크기 LMS와 마찬가지로 고정 스텝 크기 LMF보다 우수할 것이 예상된다. 본 논문은 그 우수성을 시불변 채널과 시변 채널 각각의 채널 환경하에서 시뮬레이션을 통하여 보인다.

Large-sample comparisons of calibration procedures when both measurements are subject to error

  • Lee, Seung-Hoon;Yum, Bong-Jin
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1990년도 춘계공동학술대회논문집; 한국과학기술원; 28 Apr. 1990
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    • pp.254-262
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    • 1990
  • A predictive functional relationship model is presented for the calibration problem in which the standard as well as the nonstandard measurements are subject to error. For the estimation of the relationship between the two measurements, the ordinary least squares and maximum likelihood estimation methods are considered, while for the prediction of unknown standard measurementswe consider direct and inverse approaches. Relative performances of those calibration procedures are compared in terms of the asymptotic mean square error of prediction.

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