• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.723-730
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• 2015

본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, $LCA_{LSM}$)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 $LCA_{LSM}$은 전시장에서 도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다. 실험결과, 제안한 $LCA_{LSM}$의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 $LCA_{KF}$(Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, $LCA_{KF}$) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다. 또한, 제안한 $LCA_{LSM}$의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 $LCA_{KF}$에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라 균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 $LCA_{LSM}$은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 $LCA_{KF}$ 보다 더 안정적임을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1981년도 하계 학술회의초록집
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• pp.142-145
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• 1981

• 대한산업공학회지
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• 제36권2호
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• pp.87-93
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• 2010

The partial least squares (PLS) method is popularly used for estimating the structural equation model, but the existing algorithm may not be directly implemented when probabilities are involved in some constructs or manifest variables. We propose a structural equation model including the brand choice as one construct having brand choice probabilities as its manifest variables. Then, we develop a PLS-based algorithm for the structural equation model by utilizing the multinomial logit model. A case is introduced as an application and simulation studies are performed to validate the proposed algorithm.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권3호
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• pp.310-314
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• 2008

This paper proposes a very novel method which makes it possible that state feedback controller can be designed for unknown dynamic system with measurable states. This novel method uses the support vector machines (SVM) with its function approximation property. It works together with RLS (Recursive least-squares) algorithm. The RLS algorithm is used for the identification of input-output relationship. A virtual state space representation is derived from the relationship and the SVM makes the relationship between actual states and virtual states. A state feedback controller can be designed based on the virtual system and the SVM makes the controller with actual states. The results of this paper can give many opportunities that the state feedback control can be applied for unknown dynamic systems.

• 한국음향학회지
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• 제11권1호
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• pp.67-79
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• 1992

적응방식이나 실시간 처리에 적합한 온라인 ARMA 계수추정을 위하여 공분산형 ARMA 고속 transversal 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 ARMA 모델의 경우 상관함수 행렬의 이동불변 특성이 각 블록 별로 만족함을 이용하여 ELS(Extended Least Squares)를 공분산형의 경우에 대해 고속 시갱신 알고리즘으로 구현한 것으로서, 알고리즘의 유도에는 사영연산자를 이용한 기하학적 접근방식을 사용하였다. 제안된 알고리즘은 13N+37 MADPR의 연산량을 필요로 하며, AR부분과 MA부분의 차수를 달리할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.393-396
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• 2011

In this paper, we propose a constrained alternating least squares nonnegative matrix factorization algorithm (cALSNMF) to detect active brain regions from single subject's task-related fMRI data. In cALSNMF, we define a new cost function which considers the uncorrelation and noisy problems of fMRI data by adding decorrelation and smoothing constraints in original Euclidean distance cost function. We also generate a novel training procedure by modifying the update rules and combining with optimal brain surgeon (OBS) algorithm. The experimental results on visuomotor task fMRI data show that our cALSNMF fits fMRI data better than original ALSNMF in detecting task-related brain activation from single subject's fMRI data.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권1호
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• pp.129-136
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• 2018

An accurate state-of-charge (SOC) estimation ensures the reliable and efficient operation of a lithium-ion battery management system. On the basis of a combined electrochemical model, this study adopts the forgetting factor least squares algorithm to identify battery parameters and eliminate the influence of test conditions. Then, it implements online SOC estimation with high accuracy and low run time by utilizing the low computational complexity of the unscented Kalman filter (UKF) and the rapid convergence of a particle filter (PF). The PF algorithm is adopted to decrease convergence time when the initial error is large; otherwise, the UKF algorithm is used to approximate the actual SOC with low computational complexity. The effect of the number of sampling particles in the PF is also evaluated. Finally, experimental results are used to verify the superiority of the combined method over other individual algorithms.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제11권3호
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• pp.485-494
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• 2004

An algorithm is proposed to identify multiple outliers in linear regression. It is based on the clustering of residuals from the least median of squares estimation. A cut-height criterion for the hierarchical cluster tree is suggested, which yields the optimal clustering of the regression outliers. Comparisons of the effectiveness of the procedures are performed on the basis of the classic data and artificial data sets, and it is shown that the proposed algorithm is superior to the one that is based on the least squares estimation. In particular, the algorithm deals very well with the masking and swamping effects while the other does not.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.817-825
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• 2019

마이크로프로세서를 이용한 제어알고리즘 구현에서 차분방정식이 매우 유용하게 사용된다. 샘플링 데이터로부터 미분 값을 추정하기 위해 전향, 후향 및 중심 차분 방식이 사용되어왔다. 차분 값을 계산하기 위해서는 차분계수가 매우 중요하다. 본 논문에서는 유한 차분 계수를 계산하기 위한 새로운 방식을 제시하고자 한다. 제안된 방식의 유효성을 입증하기 위해 RLS 알고리즘을 적용한 파라미터 추정에 대하여 적용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1330-1336
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• 2004

본 논문에서는 동영상 부호화 기의 성능을 개선하기 위한 최소 자송 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘을 제안 하고자 한다. 적응 움직임 벡터 예측 방식은 동영상 움직임 벡터의 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특정지어 진다는 것을 바탕으로 최소 자승(Least Squared) 기반의 선형 움직임의 계수들을 통계적 특성에 따라 최적화하는 방식이지만 상기 방식은 애우 높은 계산 량을 요구하는 단정을 지니고 있다. 본 논문에서는 공간적인 움직임 변화 방향성을 가지는 최소 자승 최적화를 기반으로 움직임 예측기의 계수를 적응적으로 조절하여 움직임 예측 오류뿐만 아니라 계산 량도 감소시키는 방식에 대해 기술한다. 실험을 통해 제안된 방식의 성능을 확인할 수 있었다.