• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.37-48
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• 1995

일반화된 완전최소자승법 (generalized total least squares method, GTLS)의 ARMA 시스템 식별에의 적용과 GTLS의 적응알고리듬에 대하여 논한다. 일반화된 완전최소자승법은 일별과 출력을 알고 있는 시스템식별 (system identification)문제에서, 출력이 잡음에 의하여 오염된 경우, 편이되지 않은 해를 구하기 위하여 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 먼저 GTLS를 ARMA 시스템 식별에 적용하기 위한 formulation을 하고, 일반화된 완전최소자승법의 일반 해의 성질과 역행렬 정리 (matrix inverse lemma)를 이용하여 적응 GTLS 방법을 제안한다. 다음 제안된 방법을 통하여 시스템식별에 적용하여 그 성능을 평가한다. 또한 GTLS 알고리듬과 제안한 적응 GTLS 알고리듬의 성능을 수학적으로 해석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이를 검증한다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.457-460
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• 1996

An adaptive pH control is developed to manipulate the nonlinearities and time-varying properties of pH systems. In this research, we estimate two adjustable parameters by using the recursive least squares method and a nonlinear PI controller is used to control pH systems based on the estimated two parameters.

• 전기학회논문지
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• 제60권8호
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• pp.1510-1514
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• 2011

In this paper, linear discrete model of the electro-hydraulic servo system are made for parameters estimation. The parameters of electro-hydraulic servo system are estimated using the recursive least square method. Persistent excitation conditions are studied in order to estimate parameters of electro-hydraulic servo system to real values and parameters estimation affections are studied due to the forgetting factors variation. As the results, An parameter estimation method has been synthesized for minimizing the error between reference and error.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권5호
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• pp.984-990
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• 2013

This paper develops a new Intelligent Electronic Device (IED), and then presents an application method of a monthly load forecasting algorithm on the smart IEDs. A Multiple Linear Regression (MLR) model implemented with Recursive Least Square (RLS) estimation is established in the algorithm. Case Study proves the accuracy and reliability of this algorithm and demonstrates the practical meanings through designed screens. The application method shows the general way to make use of IED's smart characteristics and thereby reveals a broad prospect of smart function realization in application.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제11권1_2호
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• pp.59-80
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• 2003

An incomplete factorization method for preconditioning symmetric positive definite matrices is introduced to solve normal equations. The normal equations are form to solve linear least squares problems. The procedure is based on a block incomplete Cholesky factorization and a multilevel recursive strategy with an approximate Schur complement matrix formed implicitly. A diagonal perturbation strategy is implemented to enhance factorization robustness. The factors obtained are used as a preconditioner for the conjugate gradient method. Numerical experiments are used to show the robustness and efficiency of this preconditioning technique, and to compare it with two other preconditioners.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.706-712
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• 2006

Recursive Partial Least Squares(RPLS) method has been used for processing the on-line available multivariate chemical process data and modeling adaptive prediction model for process changes. However, RPLS method is unstable in PLS model updating because RPLS method updates PLS model by merging past PLS model and new data. In this study, Adaptive Predictive Partial Least Squres(APPLS) method is suggested for more sensitive adaptation to process changes. By expanding APPLS method, block-wise Adaptive Predictive Partial Least Squares(block-wise APPLS) method is suggested for a lager scale data of chemical processes. APPLS method has been applied to predict the reactor properties and the product quality of a direct esterification reactor for polyethylene terephthalate(PTT), and block-wise APPLS method has been applied to predict the cetane number using NIR Diesel Spectra data. APPLS and block-wise APPLS methods show better prediction and updating performance than RPLS method.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.357-360
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• 2002

혈관에 흐르는 혈류 속도의 측정은 혈압 및 심박수와 관련된 혈류의 역학적 변화를 관찰하는 데 있어서 주로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 혈류 속도는 일반적으로 도플러 효과에 의하여 주파수가 변화하는 현상을 이용하여 추정하게 된다. 그런데 기존의 주파수 추정 방법들은 시불변 시스템을 가정하고 있지만 실제 혈관 속은 혈구가 일정하지 않은 속도를 갖는 시변 시스템이라 할 수 있기 때문에 이러한 시변 특성이 강한 경우 기존의 방법을 이용하게 되면 그 성능이 저하되는 경향을 보인다. 또 피시험자의 몸 상태에 따라서 서로 다른 주파수 변화 추이를 보이므로 하나의 고정 변수로써 최적화된 성능을 기대하기도 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 시변 시스템에서 좋은 성능을 갖는 가변 망각 인자(variable forgetting factor, VFF)를 사용한 순환적인 완전 최소 자승법(recursive total least squares, RTLS) 기법을 이용한 주파수 추정 방법을 제안한다. RTLS란 TLS 기법을 순차적으로 계산하는 방법으로 시변 적응력을 향상시키는 방법이다. 또한 이 기법에 가변 망각 인자(VFF)를 적용시키는 것은 시변 시스템에서 외부적인 변화에 대하여 좀더 효율적으로 대응할 수 있기 위함이다. 기존의 방법과 성능 비교를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 그 결과 시변 시스템에서 본 논문에서 제안한 VFF를 이 용한 RTLS 기법이 보다 향상된 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.183-191
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• 1991

This paper develops a pole-zero assignment self-tuning regulator utilizing the method of a neural network in the plant parameter estimation. An approach to parameter estimation of the plant with a Hopfield neural network model is proposed, and the control characteristics of the plant are evaluated by means of a simulation for a second-order linear time invariant plant. The results obtained with those of Exponentially Weighted Recursive Least Squares(EWRLS) method are also shown.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.525-525
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• 2000

In this paper, we present recursive algorithms for state space model identification using subspace extraction via Schur complement. It is shown that an estimate of the extended observability matrix can be obtained by subspace extraction via Schur complement. A relationship between the least squares residual and the Schur complement matrix obtained from input-output data is shown, and the recursive algorithms for the subspace-based state-space model identification (4SID) methods are developed. We also proposed the above algorithm for an instrumental variable (IV) based 4SID method. Finally, a numerical example of the application of the algorithms is illustrated.