• 제목/요약/키워드: Weighted Least Square

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직접 모델 규범형 적용 제어계에 대한 수렴 속도 개선 (An Improvement of Convergence Rate for Direct Model Reference Adaptive Control Systems)

  • 김도현;최계근
    • 대한전자공학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.37-44
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    • 1983
  • 본 논문에서는 MRAC 방식을 이용하여 이산 시간이고 잡음이 없는 단일한 입출력을 갖는 선형계에 직접제어 방식으로 적응 제어 알고리즘을 원용하였다. 직접 제어 방식에서 제어기는 매개변수형으로 구성되고 그리고 매개변수 조정을 위한 검증 알고리즘은 일련의 축차방정식으로 주어지는데 이는 가중 최소 자승법에 따라 유도되었다. 가중 최소 자승법으로 제어기 매개변수를 검증했을 때 출력 추적오차가 영에 수검하는 속도가 경도법 또는 최소 자승법을 사용했을 때보다 빠르다는 것이 컴퓨터 시뮬레이견으로 확인되었으며 또한 λ를 변화시키는 제안된 가중 최소 자승법은 규범형 모델 입력의 동파수 성분에 관계언이 사용될 수 있음을 보였다. 또한 이런 경우에 있어서 수험성과 안정도에 관해서도 고찰했다.

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한국수출의 독점정도에 따른 수출보험의 수출촉진 효과 분석 (The Role of Export Insurance for the Korean Export Promotion: Reflecting the Market Share of Korean Export in Trading Partner Countries)

  • 송정석
    • 통상정보연구
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    • 제10권1호
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    • pp.259-277
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    • 2008
  • This paper empirically analyzes the influence of export insurance on export promotion using panel data for the Korean case during the sample period from 2003 to 2006. We use the Korean export's share in trading partners' imports as a weight for the weighted least square (WLS) estimation to measure the effect of export insurance on the export promotion. Our main finding is that export insurance subsidy seems to enhance the export performance when the Korean export takes greater share in other countries' markets. On the other hand, under weaker monopoly power of the Korean export, export risk and trading partners' GDP growth rate has more influence on the export promotion rather than export insurance subsidy. Our finding implies that policy makers and practitioners should discern the Korean exports' monopoly power differential across trading countries for better performing export insuarnce policy.

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Development of an AOA Location Method Using Covariance Estimation

  • Lee, Sung-Ho;Roh, Gi-Hong;Sung, Tae-Kyung
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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    • pp.485-489
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    • 2006
  • In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and closed-form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a self-tuning weighted least square AOA algorithm that is a modified version of the conventional closed-form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.

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Mountain Clustering 기반 퍼지 RBF 뉴럴네트워크의 동정 (Identification of Fuzzy-Radial Basis Function Neural Network Based on Mountain Clustering)

  • 최정내;오성권;김현기
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제1권3호
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    • pp.69-76
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    • 2008
  • 본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.

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비선형 회귀모형에서 오차의 분산에 따른 예비검정 추정방법 (Preliminary test estimation method accounting for error variance structure in nonlinear regression models)

  • 유혜원;임창원
    • 응용통계연구
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    • 제29권4호
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    • pp.595-611
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    • 2016
  • 일반적으로 독성학 또는 약리학에서는 자료를 분석할 때 Hill Model과 같은 비선형 회귀모형을 사용한다. 비선형 회귀모형에서 모수의 추정량과 그것의 불확실성(uncertainty)에 대한 측도의 추정은 오차의 분산 구조에 영향을 받게 된다. 따라서 자료가 등분산인지 혹은 이분산인지에 따라 사용하여야 할 추정 방법이 달라져야 한다. 그러나 일반적으로 자료를 실제로 분석하기 전에는 오차의 분산구조에 대해서 잘 알 수 없다. 그러므로 오차의 분산구조에 로버스트한 추정 방법을 개발하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 예비검정 방법을 기반으로 한 비선형 회귀모형에서의 모수 추정 방법을 제안하였다. 오차 분산의 등분산성에 대한 간단한 예비검정의 결과에 따라 보통 최소제곱 추정(ordinary Least Square Estimation) 방법과 반복 가중 최소제곱 추정(iterative weighted least square estimation) 방법을 사용하는 추정량을 정의하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량들과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 실제자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.

유한요소법을 이용한 level set 공식화의 해석 (FINITE ELEMENT ANALYSIS OF LEVEL SET FORMULATION)

  • 최형권
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산유체공학회 2009년 추계학술대회논문집
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    • pp.223-227
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    • 2009
  • In the present study, a least square weighted residual method and Taylor-Galerkin method were formulated and tested for the discretization of the two hyperbolic type equations of level set method; advection and reinitialization equations. The two approaches were compared by solving a time reversed vortex flow and three-dimensional broken dam flow by employing a four-step splitting finite element method for the solution of the incompressible Navier-Stokes equations. From the numerical experiments, it was shown that the least square method is more accurate and conservative than Taylor-Galerkin method and both methods are approximately first order accurate when both advection and reinitialization phase are involved in the evolution of free surface.

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퍼지 결합 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Combined Polynomial Neural Networks)

  • 노석범;오성권;안태천
    • 전기학회논문지
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    • 제56권7호
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    • pp.1315-1320
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    • 2007
  • In this paper, we introduce a new fuzzy model called fuzzy combined polynomial neural networks, which are based on the representative fuzzy model named polynomial fuzzy model. In the design procedure of the proposed fuzzy model, the coefficients on consequent parts are estimated by using not general least square estimation algorithm that is a sort of global learning algorithm but weighted least square estimation algorithm, a sort of local learning algorithm. We are able to adopt various type of structures as the consequent part of fuzzy model when using a local learning algorithm. Among various structures, we select Polynomial Neural Networks which have nonlinear characteristic and the final result of which is a complex mathematical polynomial. The approximation ability of the proposed model can be improved using Polynomial Neural Networks as the consequent part.

클러스터링 방법을 이용한 TSK 퍼지추론 시스템의 설계 및 해석 (Design and Analysis of TSK Fuzzy Inference System using Clustering Method)

  • 오성권
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.132-136
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    • 2014
  • 본 논문에서는 주어진 데이터 전처리를 통한 새로운 형태의 TSK기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 주어진 데이터의 효율적인 처리를 위해 클러스터링 기법인 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하였다. 제안된 새로운 형태의 퍼지추론 시스템의 전반부는 FCM 을 통하여 정규화된 멤버쉽 함수와 클러스터 수를 결정하기 때문에, 멤버쉽함수의 형태 및 개수를 정의할 필요가 없어, 모델의 구조 또한 간단한 형태를 이룬다. 본 논문에서 사용된 후반부는 4가지 형태로-간략추론, 1차선형추론, 2차선형추론, 변형된 2차선형추론-가 있으며, 이는 효율적인 후반부구조를 찾는데 주도적인 역할을 한다. 또한 제안된 모델의 후반부 파라미터 계수는 Weighted Least Squares Estimation(WLSE)을 사용하여 동정하며, Least Squares Estimation(LSE)를 적용한 모델의 성능과 비교한다. 마지막으로, Boston housing 데이터를 사용하여 제안된 모델의 성능을 평가하였다.

Alternative robust estimation methods for parameters of Gumbel distribution: an application to wind speed data with outliers

  • Aydin, Demet
    • Wind and Structures
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    • 제26권6호
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    • pp.383-395
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    • 2018
  • An accurate determination of wind speed distribution is the basis for an evaluation of the wind energy potential required to design a wind turbine, so it is important to estimate unknown parameters of wind speed distribution. In this paper, Gumbel distribution is used in modelling wind speed data, and alternative robust estimation methods to estimate its parameters are considered. The methodologies used to obtain the estimators of the parameters are least absolute deviation, weighted least absolute deviation, median/MAD and least median of squares. The performances of the estimators are compared with traditional estimation methods (i.e., maximum likelihood and least squares) according to bias, mean square deviation and total mean square deviation criteria using a Monte-Carlo simulation study for the data with and without outliers. The simulation results show that least median of squares and median/MAD estimators are more efficient than others for data with outliers in many cases. However, median/MAD estimator is not consistent for location parameter of Gumbel distribution in all cases. In real data application, it is firstly demonstrated that Gumbel distribution fits the daily mean wind speed data well and is also better one to model the data than Weibull distribution with respect to the root mean square error and coefficient of determination criteria. Next, the wind data modified by outliers is analysed to show the performance of the proposed estimators by using numerical and graphical methods.

Batch Unscented Transformation for Satellite Orbit Determination Using A Satellite Laser Ranging (SLR)

  • Seo, Kyoung-Seok;Park, Sang-Young;Park, Eun-Seo;Kim, Young-Rok;Choi, Kyu-Hong
    • 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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    • 한국우주과학회 2008년도 한국우주과학회보 제17권2호
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    • pp.34.2-34.2
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    • 2008
  • The batch least square filter is widely used for ground estimations. However, in orbit determination (OD) under inaccurate initial conditions and few measurement data the performance by the batch least square filter can lead an unstable results. To complement weak part of the batch filter, the batch unscented transformation without any linearization process is developed by ACL (Astrodynamics and Control Laboratory) in YONSEI University. In this paper, the batch unscented transformation is introduced and applied to satellite orbit determination using Satellite Laser Ranging (SLR) data. Only range of the satellite measured from ground tracking stations is used for measurement data. The results of simulation test are compared with those of the weighted batch least square filter for various initial states errors (position and velocity). Simulation results show that the batch unscented transformation is comparable or slightly superior to batch least square filter in the orbit determination.

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