• 한국정밀공학회지
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• 제12권5호
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• pp.157-165
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• 1995

In this paper the comparison between the neural networks and traditional approaches as nonlinear system identification methods are considered. Two model structures of neural networks are the state space model and the input output model neural networks. The traditional methods are the AutoRegressive eXogeneous Input model and the Nonlinear AutoRegressive eXogeneous Input model. Computer simulation for an analytic dynamic model of a single input single output nonlinear system has been done for all the chosen models. Model validation for the obtained models also has been done with testing inputs of the sinusoidal, ramp and the noise ramp.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.70-78
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• 2007

얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권2호
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• pp.366-385
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• 2013

In this paper, we propose a compressed sensing (CS) based Wyner-Ziv (WZ) codec using motion-aligned auto regressive model (MAAR) based side information (SI) extrapolation to improve the compression performance of low-delay distributed video coding (DVC). In the CS based WZ codec, the WZ frame is divided into small blocks and CS measurements of each block are acquired at the encoder, and a specific CS reconstruction algorithm is proposed to correct errors in the SI using CS measurements at the decoder. In order to generate high quality SI, a MAAR model is introduced to improve the inaccurate motion field in auto regressive (AR) model, and the Tikhonov regularization on MAAR coefficients and overlapped block based interpolation are performed to reduce block effects and errors from over-fitting. Simulation experiments show that our proposed CS based WZ codec associated with MAAR based SI generation achieves better results compared to other SI extrapolation methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.134-139
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• 1994

In this paper the comparison between the neural networks and traditional approaches as system identification method are considered. Two model structures of neural networks are the state space model and the input output model neural networks. The traditional methods are the AutoRegressive eXogeneous Input model and the Nonlinear AutoRegressive eXogeneous Input model. The examples considered do not represent any physical system, no a priori knowledge concerning their structure has been used in the identification process. Testing inputs for comparison are the sinusoidal, ramp and the noise ramp.

• Journal of Internet Technology
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• 제22권6호
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• pp.1287-1297
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• 2021

Data aggregation is the significant process in which the information is gathered and combines data to decrease the amount of data transmission in the WSN. The sensor devices are susceptible to node attacks and security issues such as data confidentiality and data privacy are extremely important. A novel technique called Ruzicka Index Regressive Homomorphic Ephemeral Key Benaloh Cryptography (RIRHEKBC) technique is introduced for enhancing the security of data aggregation and data privacy in WSN. By applying the Ruzicka Index Regressive Homomorphic Ephemeral Key Benaloh Cryptography, Ephemeral private and public keys are generated for each sensor node in the network. After the key generation, the sender node performs the encryption using the receiver public key and sends it to the data aggregator. After receiving the encrypted data, the receiver node uses the private key for decrypting the ciphertext. The key matching is performed during the data decryption using Ruzicka Indexive regression function. Once the key is matched, then the receiver collects the original data with higher security. The simulation result proves that the proposed RIRHEKBC technique increases the security of data aggregation and minimizes the packet drop, and delay than the state-of-the- art methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.117-126
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2760-2769
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• 2011

지능형 자율 로봇은 주어진 목표를 달성하기 위하여 계획을 수립한다. 계획은 로봇이 목표를 달성하기 위한 행위들의 나열이며 모든 행위들이 순차적으로 그리고 성공적으로 실행되었을 때 목표를 달성하게 된다. 그러나 복잡하고 역동적인 현실 세계에서는 여러 가지 요인에 의하여 발생할 수 있는 예상하지 못한 상황으로 인하여 로봇이 계획한 행위들을 더 이상 실행하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 그러므로 지능형 자율 로봇은 이러한 돌발 상황을 적절히 대처하여 주어진 임무를 성공적으로 완수할 수 있는 효과적인 처리 방법을 가지고 있어야 한다. 이정표 상태를 이용한 계획 보정 방법은 이러한 상황을 효과적으로 처리할 수 있는 방법으로서 다른 계획 보정 방법들의 장점을 가지고 있다. 본 논문은 이정표 상태를 생성하는 방법으로 후진 방법과 이정표 상태들을 구성하는 조건들에 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 오류 보정 방법은 부여된 가중치를 보정해야 할 조건들의 우선순위로 사용할 수 있다. 후진 방법에 의하여 생성된 이정표 상태들은 복잡정도가 낮고 또한 적당한 값의 가중치를 가지게 되므로 이정표를 이용한 효율적인 계획 오류 보정 방법을 보장하게 된다.

• 대한산업공학회지
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• 제32권1호
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• pp.9-17
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• 2006

This paper deals with a discrete simulation optimization method for designing a complex probabilistic discrete event simulation. The developed algorithm uses the configuration algorithm that can change decision variables and the stopping algorithm that can end simulation in order to satisfy the given objective value during single run. It tries to estimate an auto-regressive model for evaluating correctly the objective function obtained by a small amount of output data. We apply the proposed algorithm to M/M/s model, (s, S) inventory model, and known-function problem. The proposed algorithm can't always guarantee the optimal solution but the method gives an approximate feasible solution in a relatively short time period. We, therefore, show the proposed algorithm can be used as an initial feasible solution of existing optimization methods that need multiple simulation run to search an optimal solution.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권4호
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• pp.410-418
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• 1999

This paper describes the use of residual and parameter identification methods for fault detection in an air handling unit. Faults can be detected by comparing expected condition with the measured faulty data using residuals. Faults can also be detected by examining unmeasurable parameter changes in a model of a controlled system using a system identification technique. In this study, AutoRegressive Moving Average with seXtrnal input(ARMAX) and AutoRegressive with eXternal input(ARX) models with both single-input/single-input and multi-input/single-input structures are examined. Model parameters are determined using the Kalman filter recursive identification method. Regression equations are calculated from normal experimental data and are used to compute expected operating variables. These approaches are tested using experimental data from a laboratory's variable-air-volume air-handling-unit.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1989년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.46-50
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• 1989

Methods for the estimation of the coefficient matrices in the equation of motion for a linear multi-degree-of-freedom structure arc studied. For this purpose, the equation of motion is transformed into an auto-regressive and moving average with auxiliary input (ARMAX) model. The ARMAX parameters are evaluated using several methods of parameter estimation; such as toe least squares, the instrumental variable, the maximum likelihood and the limited Information maximum likelihood methods. Then the parameters of the equation of motion are recovered therefrom. Numerical example is given for a 3-story building model subjected to an earthquake exitation.