• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.227-232
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• 2005

탄성파 역산에 있어서 최소자승(${\ell}^2-norm$)해는 큰 오차에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 ${\ell}^p-norm$ ($1{\le}p<2$)을 최소화하는 해는 잡음에 강인한 해를 보이나 보통은 좀 더 많은 계산이 요구된다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)은 이러한 ${\ell}^p-norm$ 문제의 근사해를 효율적으로 구할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 ${\ell}^2-norm$으로 큰 크기의 잔여분은 ${\ell}^2-norm$으로 적용되는 하이브리드 ${\ell}^1/{\ell}^2$최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 기법을 소개한다. 모의 자료와 실제 현장자료에의 적용결과 큰 잡음이 포함된 경우 최소자승해보다 하이브리드 방법의 경우에 개선된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.312-319
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• 2011

본 논문에서는 디지털 전치 왜곡 선형화기를 위한 새로운 선형화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 DFP(Davidon-Fletcher-Powell) method를 활용하였다. 또한, 기존의 알고리즘보다 빠른 수렴 속도를 가지며, 가중치 갱신 step-size를 초기 설정값 없이 매 루틴마다 최적의 값을 갱신한다. 전력증폭기 모델링에는 전력 증폭기의 기억 효과를 모델링할 수 있는 memory polynomial 모델을 사용하였고, 선형화기의 전체적인 구성은 간접 학습 구조를 따랐다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 기존의 LMS(Least Mean-Squares), RLS(Recursive Least squares) 알고리즘과 비교하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.143-151
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• 2006

본 논문은 철근 또는 GFRP 보강근과 콘크리트 사이의 해석적 부착모델에 관한 적합성에 대해 기술하였다. 부착시편은 CSA 규준에 따라 제작하여 실험하였으며, 실험에 사용된 보강근의 종류는 철근과 상용화된 GFRP 보강근 2종(ASLAN, ISOROD)이다. 실험결과를 이용하여 새로운 부착모델을 제안하였으며, 기존 연구자들이 제안한 해석적 부착모델과 새롭게 제안된 부착모델의 적합성을 최소자승법을 통해 검토하였다. 검토결과 새롭게 제안된 해석적 부착모델은 기존 부착모델에 비해 높은 적합성을 나타내었다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제11권1호
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• pp.37-49
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• 2004

We are interested in the problem of fitting a sphere to a set of data points in the three dimensional Euclidean space. In Spath [6] a descent algorithm already have been given to find the sphere of best fit in least squares sense of minimizing the orthogonal distances to the given data points. In this paper we present another new algorithm which computes a parametric represented sphere in order to minimize the sum of the squares of the distances to the given points. For any choice of initial approximations our algorithm has the advantage of ensuring convergence to a local minimum. Numerical examples are given.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권2호
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• pp.124-130
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• 2007

탄성파 역산에 있어서 가장 널리 사용되는 최소자승($l^2$ norm)해는 이상치(outlier)에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 $l^1$ norm을 최소화하는 해는 이상치에 강인한 면을 보이나 일반적으로 좀 더 많은 계산이 필요하다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)을 이용하면 이러한 $l^1$ norm 문제의 근사해(approximate solution)를 효율적으로 구할 수 있다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 $l^2$ norm으로 처리하며, 큰 크기의 잔여분은 $l^1$ norm으로 처리하는 하이브리드 $l^1/l^2$ norm 최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 구현 기법을 소개한다. 소개된 알고리즘은 특이치(singularity)처리를 위한 임계값의 결정에 민감하게 반응하는 기존의 $l^1$ norm IRLS 방법과는 달리 임계값 결정에 상관없이 늘 강인한 역산의 특성을 보여준다.

• 한국광물학회지
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• 제16권1호
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• pp.65-73
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• 2003

이 연구에서는 X-선 회절법으로 측정한 수소결합의 거리를 보정하는 두 가지 방법을 제시하였다 O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이상인 수소결합의 경우는 저온에서 측정한 중성자 회절에 의한 수소결합 데이터를 이용하여 얻은 최적화 곡선 식 d(O-H)=exp((2.173-d(O…O))/0.138)+0.958을 이용하여 수소결합 거리를 보정한다. O…O 거리가 2.5 $\AA$ 이하의 짧은 수소결합의 경우는 결합원자가 최적화 방법(valence-least-squares)을 이용하는 것이 효과적이다. X-선 회절분석으로 얻은 긴 O…O 거리를 갖는 분자간 수소결합의 경우는 수소결합의 거리보정을 해주어야 한다.

• Wind and Structures
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• 제19권4호
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• pp.371-387
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• 2014

Probability plotting positions are popular and used as the basis for distribution fitting and for inspecting the quality of the fit because of its simplicity. The plotting positions that lead to excellent approximation to the mean of the order statistics should be used if the objective of the fitting is to estimate quantiles. Since the mean depends on the sample size and is not amenable for simple to use closed form solution, many plotting positions have been presented in the literature, including a new plotting position that is derived based on the weighted least-squares method. In this study, the accuracy of using the new plotting position to fit the Gumbel distribution for estimating quantiles is assessed. Also, plotting positions derived by fitting the mean of the order statistics for all ranks is proposed, and an approximation to the covariance of the order statistics for the Gumbel (and Weibull) variate is given. Relative bias and root-mean-square-error of the estimated quantiles by using the proposed plotting position are shown. The use of the proposed plotting position to estimate the quantiles of annual maximum wind speed is illustrated.

• 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.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.641-644
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• 2012

The problem of sinusoidal parameter estimation at two channels with common frequency in white Gaussian noise is addressed. By making use of the linear prediction property, an iterative linear least squares (LLS) algorithm for accurate frequency estimation is devised. The remaining parameters are then determined according to the LLS fit with the use of the frequency estimate. It is proven that the variance of the frequency estimate achieves Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound at sufficiently small noise conditions.

• 한국지구과학회지
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• 제38권5호
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• pp.333-344
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• 2017

We present the environmental dependence of the luminosity-size relation of galaxies in the local universe (z < 0.01) along with their dependence on galaxy morphology represented by five broad types (E, dEs, S0, Sp, and Irr). The environmental parameters we consider are the local background density and the group/cluster membership together with the clustercenteric distance for the Virgo cluster galaxies. We derive the regression coefficient (${\beta}$), i.e., the slope of the line representing the least-squares fitting to the data and the Pearson correlation coefficient (c.c.) representing the goodness of the least-squares fit along with the confidence interval from bootstrap resampling. We find no significant dependence of the luminosity-size relation on galaxy morphology. However, there is a weak dependence of the luminosity-size relations on the environment of galaxies, in the sense that galaxies in the low density environment have shallower slopes than galaxies in the high density regions except for elliptical galaxies that show an opposite trend.