• 한국항행학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.45-49
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• 2000

GPS에 의한 관측치는 시각오차, 전리층과 대류층 지연오차, 다중경로 오차와 같은 다양한 오차를 내포하고 있어서 GPS 관측치 위치계산시 일반적으로 최소자승해를 구하게 된다. GPS 관측치는 비선형 방정식을 만족하므로 최소자승해를 구하기 위해서는 비선형 Newton 알고리즘을 이용할 수도 있으나 대개 간편성과 효율성 때문에 선형화 알고리즘을 적용하게 된다. 본 연구에서는 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘을 대체할 수 있는 부동점 알고리즘을 개발하여 그 유용성을 증명하였다. 비선형 Newton 알고리즘이나 선형화 알고리즘은 수렴속도가 빠른 장점을 가지고 있으나 초기값이 해와 근사하여야 한다는 단점이 있다. 반면 부동점 알고리즘은 수령속도는 다소 느리나 초기값이 대단히 부정확하여도 수렴가능한 장점이 있으므로 두 알고리즘을 적절히 혼용하는 것이 좋을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.205-209
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• 2013

기존의 반향신호 억제기는 스피커와 마이크 사이의 선형 관계만을 고려하여, 마이크로 입력된 신호로 부터 반향신호를 억제한다. 하지만 실제적으로 스피커는 비선형성을 가지고 있으며, 이 때문에 기존의 반향신호 억제기는 비선형 반향신호 환경에서 그 성능이 저하된다. 본 논문에서는 스피커의 비선형성을 모델링하기에 적합한 주파수영역상의 Least square 방식의 Volterra filter를 적용한 비선형 반향신호 억제기를 제안하였다. 객관적 성능평가 방법인 Echo Return Loss Enhancement (ERLE)와 Speech Attenuation(SA)를 도입하여 제안된 알고리즘의 성능 검증에 사용하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 반향신호 억제기보다 선형 및 비선형 반향 신호 환경에서 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제25권3호
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• pp.359-368
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• 1996

The maximum likelihood estimation is discussed for the NLAR model with Laplacian marginals. Since the explicit form of the estimates cannot be obtained due to the complicated nature of the likelihood function we utilize the automatic computer optimization subroutine using a direct search complex algorithm. The conditional least square estimates are used as initial estimates in maximum likelihood procedures. The results of a simulation study for the maximum likelihood estimates of the NLAR(1) and the NLAR(2) models are presented.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제13권1호
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• pp.91-100
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• 1987

This paper deals with an algorithm for solving nonlinear programming problems with equality constraints. Nonlinear programming problems are transformed into a square sums of nonlinear functions by the Lagrangian multiplier method. And an iteration method minimizing this square sums is suggested and then an algorithm is proposed. Also theoretical basis of the algorithm is presented.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.285-292
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• 2017

본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.487-491
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• 2008

선형 서보 응용분야에 사용되는 속도제어기를 정밀하게 조정하기 위해서는 부하를 포함한 가동부 전체의 정밀한 질량이 필요하다. 본 논문에서는 수직축 선형 영구자석 동기전동기의 가동부 질량을 추정하기 위한 방법으로 축차 최소자승 추정 알고리즘을 적용한 질량 추정방법을 제안한다. 먼저 수직축 선형 영구자석 동기 전동기의 기계적인 동적 시스템에 대한 DARMA(deterministic autoregressive moving average)모델을 유도하고, 유도된 DARMA모델에 축차 최소자승 추정 방법을 적용한 질량 추정방법을 제안하며, Matlab/Simulink를 이용한 시뮬레이션 및 실험 결과를 제시하여 제안한 방법으로 수직축 질량을 무부하 및 부하 시 모두 정밀하게 추정할 수 있음을 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.237-239
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• 2018

This paper proposes an on-line estimation algorithm of internal resistance of Li-ion battery based on the recursive least squares method to prevent the overvoltage and undervoltage casing degradation of life cycle of battery. An equivalent circuit model with single time constant is adopted, and under assumptions that the terminal voltage, current and SOC are measured accurately, the discrete time based nonlinear equation of the model can be converted to the linear equation which can be applied to recursive least squares method. Since the coefficients of the discrete time linear equation can be expressed by the parameters of the equivalent circuit model, it is shown that an internal resistance (Ri) can be estimated in real time using the least square method.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권3호
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• pp.288-295
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• 2013

본 논문에서는 4S (Ship to Ship, Ship to Shore) 해상통신을 위해 다른 채널 조건 하에서 기존의 채널 추정 기법을 비교하였다. 일반적으로 수신 신호는 다중경로나 부호 간 간섭에 의해 손상을 받게 된다. 시간 변화 다중 페이딩 채널의 추정은 수신기에서 어려운 작업이며, 적절한 채널 추정 필터를 사용함으로써 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 모의실험은 MATLAB을 사용하여 AWGN (Additive White Gaussian Noise), Rician, Rayleigh 채널에서 채널 추정 알고리즘으로 주로 사용되어지는 LMS (Least Mean Square)와 RLS (Recursive Least-Squares) 알고리즘을 비교 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.609-617
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• 2006

A new fuzzy c-regression algorithm for switching regression analysis is presented, which combines fuzzy c-means clustering and least squares support vector machine. This algorithm can detect outliers in switching regression models while yielding the simultaneous estimates of the associated parameters together with a fuzzy c-partitions of data. It can be employed for the model-free nonlinear regression which does not assume the underlying form of the regression function. We illustrate the new approach with some numerical examples that show how it can be used to fit switching regression models to almost all types of mixed data.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권2호
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• pp.78-83
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• 2016

In underwater acoustic communication, the transmitted signals are severely influenced by the reflections from both the sea surface and the sea bottom. As very large reflection signals from these boundaries cause an inter-symbol interference (ISI) effect, the communication quality worsens. A channel estimation-based equalizer is usually adopted to compensate for the reflected signals under the acoustic communication channel. In this study, a feed-forward equalizer (FFE) with the least mean squares (LMS) algorithm was applied to a quadrature phase-shift keying (QPSK) transmission system. Two different types of equalizers were adopted in the QPSK system, namely a real-coefficient equalizer and a complex-coefficient equalizer. The performance of the complex-coefficient equalizer was better than that of two real-coefficient equalizers. Therefore, a Hilbert transform was applied to the real-coefficient binary phase-shift keying (BPSK) system to obtain a complex-coefficient BPSK system. Consequently, we obtained better results than those of a real-coefficient equalizer.