이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.
분광법을 이용한 많은 응용에서 스펙트럼 데이터의 기준선 보정은 분석 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 과정이다. 기준선은 많은 경우에 육안 검사로 매개변수를 선택하여 추정한다. 이 과정은 매우 주관적이고 특히 대량의 데이터인 경우 지루한 작업을 동반하므로 좋은 분석 결과를 보장하기 어렵다. 이러한 이유로 기준선 보정에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하기 위한 객관적인 방법이 필요하다. 이전의 연구에서 PLS(penalized least squares) 방법에 새로운 가중 방식을 도입하여 기준선을 추정하는 arPLS(asymmetrically reweighted PLS) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 arPLS 방법에서 최적의 매개변수를 자동으로 선택하는 방법을 제안한다. 이 방법은 가능한 매개변수의 범위에서 추정한 기준선의 적응도와 평활도를 계산한 다음 정규화한 적응도와 평활도의 합이 최소가 되는 매개변수를 선택한다. 경사 기준선, 곡선 기준선, 이중 곡선 기준선의 모의실험 데이터와 실제 라만 스펙트럼을 이용한 실험에서 제안한 방법이 기준선 보정을 위한 최적 매개변수의 선택에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
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.
This paper is focused on application of recursive least squares method to estimate rail irregularities from the acceleration measurement on an axle-box or a bogie for the rail condition monitoring with in-service high-speed trains. Generally, the rail condition was monitored by a special railway inspection vehicle but the monitoring method needs an expensive measurement system. A monitoring method using accelerometers on an axle-box or a bogie was already proposed in the previous study, and the displacement was successfully estimated from the acceleration data by using Kalman and frequency selective band-pass filters. However, it was found that the displacement included not only the rail irregularities but also phase delay of the applied filters, and effect of suspension of the bogie and conicity of the wheel. To identify the rail irregularities from the estimated displacement, a compensation filter method is proposed. The compensation filters are derived by using recursive least squares method with the estimated displacement as input and the measured rail irregularity as output. The estimated rail irregularities are compared with the true rail irregularity data from the rail inspection system. From the comparison, the proposed method is a useful tool for the measurement of lateral and vertical rail irregularity.
세탁기의 용량이 커지면서 세탁 및 탈수 시의 세탁물에 의한 질량 불균형 문제가 심해지고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 세탁기에서도 다양한 형태의 서스펜션이 장착되고 있다. 본 연구에서는 마찰 서스펜션에서 발생하는 힘을 측정한 뒤, 물리적인 수식으로 마찰 서스펜션의 비선형 특성을 모델링 하였다. 최소 자승 해(least squares solution)를 구해 파라미터들을 추정하고, 시험과 동일한 조건의 시뮬레이션을 실시하여 개발된 마찰 서스펜션 모델링의 타당성을 검증하였다.
Park, Yon-Mook;Nam, Myeong-Ryong;Seo, In-Ho;Lee, Sang-Hyun;Lim, Jong-Tae;Tahk, Min-Jea
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2252-2257
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2003
In this paper, we develop the so-called functional test model for magnetic bearing reaction wheels. The functional test model has three degree of freedom, which consists of one axial suspension from gravity and the other two axes gimbaling capability to small angle, and does not include the motor. For the control of the functional test model, we derive the optimal electromagnetic forces based on the least squares method, and use the proportional-integral-derivative controller. Then, we develop a hardware setup, which mainly consists of the digital signal processor and the 12-bit analog-to-digital and digital-to-analog converters, and show the experimental results.
본 논문은 l1놈-Recursive Least Squares(RLS)에 수치 계산상 견실화를 더한 새로운 알고리즘을 제안한다. Eksioglu와 Tanc는 희소성 음향 채널 추정을 위해서 l1놈-RLS 알고리즘을 구현하였다. 그러나 이 알고리즘의 근간인 RLS 계산법 역행렬 계산에서 수치 계산상의 불안정성을 지니고 있다. 본 논문에서는 이런 불안정성을 낮추는 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 사용했을 때 수치적 불안정성에 대한 성능이 개선되었음을 보인다.
본 논문에서는 독립적으로 모델링되어 절점 불일치 경계면이 존재하는 유한요소 부분구조물들로 구성된 복합 구조시스템의 통합적인 연계해석을 위해 이동최소자승 경계접합법을 제안한다. 제안된 이론을 합성함수 구성 및 근사화 과정을 통해 설명하고, 새로 제안된 경계접합법의 타당성, 수렴성 및 효율성을 고찰하기 위해 각종 수치실험을 수행한다. 패치 테스트, 수렴성 조사를 통해 제안된 이론의 타당성을 보이고, 각종 통합 연계해석 수치예제를 통해 격자 재생성이나 추가적 미지수의 도입이 필요 없는 이동최소자승 경계접합법의 실제적 효율성을 입증한다.
Iterative methods are often suitable for solving least squares problems min$||Ax-b||_2$, where A $\epsilon\;\mathbb{R}^{m{\times}n}$ is large and sparse. The well known LSQR algorithm is among the iterative methods for solving these problems. A good preconditioner is often needed to speedup the LSQR convergence. In this paper we present the numerical experiments of applying a well known preconditioner for the LSQR algorithm. The preconditioner is based on the $A^T$ A-orthogonalization process which furnishes an incomplete upper-lower factorization of the inverse of the normal matrix $A^T$ A. The main advantage of this preconditioner is that we apply only one of the factors as a right preconditioner for the LSQR algorithm applied to the least squares problem min$||Ax-b||_2$. The preconditioner needs only the sparse matrix-vector product operations and significantly reduces the solution time compared to the unpreconditioned iteration. Finally, some numerical experiments on test matrices from Harwell-Boeing collection are presented to show the robustness and efficiency of this preconditioner.
음향방출(AE: Acoustic Emission) 기법은 구조물 내부에서 발생하는 균열을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 효과적인 비파괴검사법이다. 본 논문에서는 AE센서을 이용하여 PSC 보에서의 파원위치를 결정하기 위한 수학적 모델을 제시하고 실험을 통해 제시된 모델을 평가하였다. 실험을 위해 제작된 5m-PSC보의 표면에서 인위적으로 쉬미트해머의 타격에 의해 탄성파를 발생시켰으며 1m 간격으로 선형으로 배치된 7개의 AE센서에 의해 탄성파의 도달시간이 측정되었다. 최소제곱법에 의해 측정된 도달시간의 잔차의 제곱합이 최소가 되도록 파원의 위치를 구한 후, 실제 타격위치와 비교하여 추정된 위치결정방법의 정확도를 평가하였다. 54개의 타격실험을 통해 얻어진 파원위치의 평균제곱근 오차는 약 2cm 이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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