훼손된 타원 및 복잡한 형태의 영상에서 타원 검출에 최소자승법(LSM : Least Square Method)을 적용할 수 있는데 이는 데이터가 비정규 오류 분포를 따르거나 특이한점들이 있는 상태에서는 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 없다. 특히 최소자승법은 훼손된 부분을 데이터가 없는 것으로 가정 하고 모든 데이터를 동일한 비중으로 연산하므로 훼손된 부분은 더욱 훼손된 모양으로 검출되는 문제점 있다. 본 논문에서 변형된 최소자승 법(MLSM: Modified Least Square Method)이란 훼손부분의 가까운점에 큰 비중을 둠으로 원래의 모양에 접근하는 형상(feature)의 타원을 검출하려는 것으로 훼손점 부근의 2점과 그외 중요한 l점을 강제로 만족하는 방법이다. 3점을 만족시키는 제한 조건을 주고 2개의 파라미터는 최소자승법으로 구하고, 나머지 3개는 제한 조건으로 구하여 타원 검출에 적용한 결과 실제 영상에서 타원의 검출 및 판별에 좋은 효과가 있었으며, 특히 인간의 치열의 곡선 모양을 결정하는테 좋은 효과가 있음을 보였다.
In this paper, beam forming using moving least squares method (MLSM) is studied. In the previous research, the least squares method (LSM), one of the data interpolation methods, was used to determine the desired beam pattern and obtain a beam pattern that minimizes the square of the error with the desired beam pattern. However, LSM has a disadvantage in that the beam pattern can not be formed to satisfy the exact steering angle of the desired beam pattern and the peak sidelobe level (PSLL) condition. To overcome this drawback, MLSM is used for beam forming. In order to verify, the proposed method is applied in beam forming of Bezier platform array antenna which is one of conformal array antenna platform.
본 논문은 선형모델의 모델 계수의 결정방법으로 사용되는 최소자승법 (Least Squares Method, LSM)의 단점을 해결하기 위해 해석적으로 계산된 자료를 함께 적용하는 방법과 원자로의 출력분포 측정을 위한 SAM (Shape Annealing Matrix) 결정에 적용한 결과를 기술하고 있다. 해석적 자료를 함께 적용할 경우 연료 연소에 따른 원자로 특성변화를 적절히 반영하여 LSM 추정치의 정확도를 크게 개선할 수 있음을 확인하였다.
석유화학산업단지에서는 화재의 위험성이 많은 석유관련 제품을 제조 생산하는 과정에서 화재, 누전, 정전기 등에 의한 폭발사고가 자주 발생하고 있다. 따라서 정전기를 체계적으로 관리하여 폭발사고를 미연에 예방할 수 있는 시스템의 개발이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 최소제곱 회귀분석을 기초로 연산에 사용될 샘플의 수를 동적으로 변화시켜 정전기 값을 실시간으로 예측하는 PAD(Prediction Algorithm by Difference of sample value) 알고리즘을 개발하였다. 제안된 PAD알고리즘은 이전 값과 현재 값의 차이를 이용하여 임계값을 기준으로 연산샘플 개수를 3개로 할 것인지 6개로 할 것인지를 결정한다. 모의실험을 위해 공장에서 산출된 데이터를 사용하여 기존의 LSM(Least Square Method)알고리즘을 통해 연산에 사용될 고정된 샘플수 3, 6, 9개를 모의실험 한 결과 95% 신뢰확률에서 표준편차 75.17843, 81.13392, 107.3173을 각각 얻었다. PAD는 95% 신뢰확률에서 표준편차 73.18161을 나타내 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였다.
차선검출시스템은 지능형 차량 시스템의 중요한 요소이다. 차선검출 시, 주변 환경과 날씨의 변화 때문에 차선검출은 다양한 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 차선검출 및 추적을 위해 다양한 환경에서도 안정적으로 동작하는 간단하면서 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 차선을 추적하고 차선의 기울기를 수정하기 위해 확률적 허프 변환(Probabilistic Hough Transform, PHT)과 최소자승법(Least-square method, LSM)를 이용한다. 일반적으로 차량의 내부에 설치된 카메라로부터 획득된 영상은 영상의 하단부분에서 차선이 비교적 뚜렷이 나타나고, 주변의 간섭을 적게 받는다는 가정 하에 제안된 방법에서는 차선검출 및 추적의 효율성을 증대시키기 위해 영상의 하단부분에 관심의 대상이 되는 두 개의 영역을 설정한다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 정지영상과 비디오영상을 사용하여 실험하였고, 실험결과 제안된 방법이 강건하고, 신뢰성있는 결과를 얻었음을 보였다.
Kim Yeun Sul;Lee Hi Koan;Huang Jing Chung;Kong Young Sik;Yang Gyun Eui
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권2호
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pp.12-18
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2005
A geometric compensation of thin-walled molded parts in reverse engineering is presented. Researches in reverse engineering have focused on the fitting of points to curves and surfaces. However, the reconstructed model is not the geometric model because the molded parts have some dimensional errors in measurements and deformation during molding. Geometric information can give an improved accuracy in reverse engineering. Thus, measurement data must be compensated with geometric information to reconstruct the mathematical model. The functional and geometric concepts of the part can be derived from geometric information. LSM (Least square method) is adopted to determine the geometric information. Also, an example of geometric compensation is given to improve the accuracy of geometric model and to inspect the reconstructed model.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제31권1호
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pp.58-66
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2007
Genetic Algorithms (GA) have some difficulties in practical applications because of too many function evaluations. To overcome these limitations, an approximated modeling method such as Response Surface Modeling(RSM) is coupled to GAs. Original RSM method predicts linear or convex problems well but it is not good for highly nonlinear problems cause of the average effect of the least square method(LSM). So the locally approximated methods. so called as moving least squares method(MLSM) have been used to reduce the error of LSM. In this study, the efficient evolutionary GAs tightly coupled with RSM with MLSM are constructed and then a 2-dimensional inviscid airfoil shape optimization is performed to show its efficiency.
본 논문에서는 Adams에 의해 제안된 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 FIR 필터 설계 방법을 기초로 하여 저역 통과 필터 외의 다른 여러 가지 필터를 설계할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법에 의한 설계는 기존의 자승 오차 최소화 방법과 최대 오차 최소화 방법의 혼합된 형태로써 오차 기준으로 자승 오차와 최대 오차 두 가지를 동시에 고려하게 되며, 최고 이득, 전이 대역폭, 자승 오차 세가지가 모두 만족될 때만 그 해 즉, 임펄스 응답을 찾을 수 있게 된다. 이때 최적화 과정에서는 다중 교환 알고리즘을 이용하였다. 본 논문은 위의 두 중요 오차 기준의 상호 보완을 통하여 다중 대역 통과 필터, 미분기 및 Hilbert 변환기등의 최적 설계에 적용할 수 있는 방법에 대해 고찰하였으며, 그 결과 제한된 최소 자승 오차 기준에 의한 설계 방법이 단순한 저역 통과 필터 뿐만이 아니라 여러 가지 다양한 FIR 필터 설계에 있어서도 그 우수함을 증명할 수 있었다.
The development need of new renewable energy is more and more important to resolve exhaustion of chemical fuels and environmental pollution. Polymer electrolyte membrane fuel cell has been widely studied to the extent that it can be used commercially. But there are many problems to be solved. One of them is to enhance the stability of fuel cell stacks. This paper proposes a new fault diagnosis method using Least Square Method (LSM) which is one of parameter estimation methods. The proposed method extracts equivalent circuit parameters from on-line measurements. Parameters of the circuit are estimated according to normal and abnormal states using simulation. The variation of parameters estimated in each states enables the estimation of state in fuel cells. Thus the LSM presented can be a suitable on-line parameter estimation method in PEMFC.
A magnetic flux saturation model of Synchronous Reluctance Motors (SynRMs) and a parameter estimation method are proposed at standstill. The proposed magnetic flux model includes the nonlinear relationship between the current and the magnetic flux for self-saturation and cross-saturation. Voltage is injected at standstill to estimate the magnetic flux saturation model. Voltages are injected into the d-axis and q-axis to obtain data on self-saturation. Subsequently, voltages are simultaneously injected into the d-q axis to obtain data on cross-saturation. On the basis of the measured current and the calculated magnetic flux, the parameters of the proposed model are estimated using the least square method (LSM). Simulation and experiment were performed on a 1.5-kW SynRM to verify the proposed method. The proposed model can be used to create a high-efficiency operation table, a sensorless algorithm, and a current controller to improve the control performance of a motor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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