• 대한수학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.121-142
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• 2002

We are interested in the curve fitting problems in such a way that the sum of the squares of the orthogonal distances to the given data points is minimized. Especially, the fitting an ellipse to the given data points is a problem that arises in many application areas, e.g. computer graphics, coordinate metrology, etc. In [1] the problem of fitting ellipses was considered and numerically solved with general purpose methods. In this paper we present another new ellipse fitting algorithm. Our algorithm if mainly based on the steepest descent procedure with the view of ensuring the convergence of the corresponding quadratic function Q(u) to a local minimum. Numerical examples are given.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1153-1165
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• 2017

구조방정식모형은 사회과학 및 행동과학 연구 분야에서 이론검정을 위해 주로 사용되는 통계방법이다. 최근 이 통계기법에 대한 방법론적 이슈로서 모형명세화 오류와 소표본 문제가 부각되고 있다. 그런데 이 문제들이 구조방정식모형의 대표 추정 방법인 최대우도법에 위한 이론검정에 어떤 영향을 주는지에 대해 여전히 명확하지 않다. 따라서 본 연구에서 최대우도법 그러고 이에 대한 대안으로 개발된 2단계최소자승법과 2단계능형최소자승법을 정확도와 검정력 관점에서 시뮬레이션을 통해 체계적으로 비교해 본다. 이 실험 결과에 따르면, 모형이 정확하게 설정된 경우, 정확도 기준에서 추정방법들 간의 차이는 미미했다. 하지만 모형오류가 발생한 경우, 2단계능형최소자승법은 다른 방법들보다 표본 크기가 작을 때 훨씬 더 정확한 모수추정치를 산출해 내었다. 그러고 이 방법은 명세화 오류에 관계없이 표본 크기가 작을 때에도 제 2종 오류 (Type II error) 수준이 상대적으로 작거나 만족할만한 수준의 검정력을 보여주었다. 이에 반해 다른 두 방법들은 표본이 작은 경우 또는 명세화 오류가 있는 경우 상당히 높은 수준의 제 2종 오류를 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.908-913
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• 2014

In this paper, we propose a method by which QP (Quadratic Programming) problems can be solved in realtime so that we can implement the predictive control algorithm on a microcontroller system. Firstly, we derive a solution to QP problems by converting the original QP problems to its equivalent least squares with inequalities. Secondly, we propose a predictive control algorithm that can give good realtime computation performance by utilizing the fact that some parameters needed for solving QP problems can be computed offline. Finally, we illustrate that the proposed method can give good realtime features by running the C-code application constructed using the proposed method on a microncontroller system.

• Interaction and multiscale mechanics
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• 제2권4호
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• pp.333-352
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• 2009

We introduce a radial basis collocation method to solve axially moving beam problems which involve $2^{nd}$ order differentiation in time and $4^{th}$ order differentiation in space. The discrete equation is constructed based on the strong form of the governing equation. The employment of multiquadrics radial basis function allows approximation of higher order derivatives in the strong form. Unlike the other approximation functions used in the meshfree methods, such as the moving least-squares approximation, $4^{th}$ order derivative of multiquadrics radial basis function is straightforward. We also show that the standard weighted boundary collocation approach for imposition of boundary conditions in static problems yields significant errors in the transient problems. This inaccuracy in dynamic problems can be corrected by a statically condensed semi-discrete equation resulting from an exact imposition of boundary conditions. The effectiveness of this approach is examined in the numerical examples.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.109-115
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• 2020

본 논문에서는 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모형을 이용한 인공지능(AI) 기술 분석을 제안한다. AI 기술은 이제 우리 사회의 대부분의 영역에 영향을 미치고 있다. 따라서 이 기술에 대한 정확한 이해가 필요하게 된다. AI 기술을 분석하기 위하여 전 세계 특허 데이터베이스로부터 AI 관련 특허 문서를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 수집된 특허 문서에서 AI 기술 키워드를 추출한다. 본 연구에서는 추출된 AI 키워드 데이터를 PLS 회귀 모형으로 분석한다. 바이오정보학, 사회과학 및 공학 등 다양한 분야에서 고급 데이터 분석을 위하여 사용되는 PLS 회귀 모형은 부분 최소 제곱 기법을 기반으로 한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 AI 특허 문서를 사용하여 분석 실험을 수행하고 제안하는 연구가 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여 준다. 본 논문은 AI 기술뿐만 아니라 다른 기술 분야에도 적용 할 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.139-148
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• 2012

MLS(Moving Least Squares) 차분법은 무요소법의 이동최소제곱법과 Taylor 전개를 이용하여 요소망의 제약 및 수치 적분이 없이 절점만을 이용하여 미분방정식을 수치해석할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 고체역학 문제의 동적해석을 위하여 MLS 차분법의 시간이력해석 알고리즘을 제시한다. 개발된 알고리즘은 Newmark 방법으로 시간적분을 하였으며, 강형식을 그대로 이산화하여 해석을 수행했다. 이동최소제곱법을 이용해 Taylor 전개식을 근사하여 실제 미분계산없이 미분근사식을 얻기 때문에 고차까지 Taylor 다항식의 차수를 증가하는 것이 용이하다. 1차원과 2차원 수치예제들을 통하여 동적해석을 위한 MLS 차분법의 정확성과 효율성을 검증하였다. 수치결과들이 정확해에 잘 수렴하였으며, 유한요소법(FEM)의 해석결과와 비교하여 떨림현상(oscillation) 및 주기성(periodicity) 오차에 대해 보다 안정적인 모습을 보였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권5호
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• pp.395-409
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• 2014

Data limited, partial, or incomplete are known as an ill-posed problem. If the data with ill-posed problems are analyzed by traditional statistical methods, the results obviously are not reliable and lead to erroneous interpretations. To overcome these problems, we propose a dual generalized maximum entropy (dual GME) estimator for panel data regression models based on an unconstrained dual Lagrange multiplier method. Monte Carlo simulations for panel data regression models with exogeneity, endogeneity, or/and collinearity show that the dual GME estimator outperforms several other estimators such as using least squares and instruments even in small samples. We believe that our dual GME procedure developed for the panel data regression framework will be useful to analyze ill-posed and endogenous data sets.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.930-932
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• 2003

For this study we used a CCD video camera to capture the pavement image information via the computer. During investigation processing, the CCD video camera captured 10${\sim}$30 images per second. If the vehicle velocity is too fast, the collected images will be duplicated and if the velocity is too slow there will be a gapped between images. Therefore, in order to control the efficiency of the image grabber we should add accessory tools such as the Differential Global Positioning System (DGPS) and odometer. Furthermore, Kalman Filtering can also solve these problems. After the CCD video camera captured the pavement images, we used the Least-Squares method to eliminate images of gradation which have non-uniform surfaces due to the illumination at night. The Fuzzy Entropy method calculates images of threshold segments and creates binary images. Finally, the Object Labeling algorithm finds objects that are cracks or noises from the binary image based on volume pixels of the object. We used these algorithms and tested them, also providing some discussion and suggestions.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.633-639
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• 2013

Several estimation methods used in the range measurement based wireless localization area have individual problems. These problems may not occur according to certain application areas. However, these problems may give rise to serious problems in particular applications. In this paper, three methods, ILS (Iterative Least Squares), DS (Direct Solution), and DSRM (Difference of Squared Range Measurements) methods are considered. Problems that can occur in these methods are defined and a simple hybrid solution is presented to solve them. The ILS method is the most frequently used method in wireless localization and has local minimum problems and a large computational burden compared with closed-form solutions. The DS method requires less processing time than the ILS method. However, a solution for this method may include a complex number caused by the relations between the location of reference nodes and range measurement errors. In the near-field region of the complex solution, large estimation errors occur. In the DSRM method, large measurement errors occur when the mobile node is far from the reference nodes due to the combination of range measurement error and range data. This creates the problem of large localization errors. In this paper, these problems are defined and a hybrid localization method is presented to avoid them by integrating the DS and DSRM methods. The defined problems are confirmed and the performance of the presented method is verified by a Monte-Carlo simulation.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.835-842
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• 2008

응답면 기법은 수치적 효율성을 증대시키기 위해 구조 신뢰성 해석에 널리 적용되고 있다. 그러나 응답면 기법을 사용한 대형구조물의 신뢰성 해석에는 아직도 과도한 해석시간이 요구되고 비선형성이 큰 한계상태에 대해서는 확률변수에 대한 신뢰도지수의 민감도 측면에서 많은 오차가 발생한다. 그러므로, 이 연구에서는 이동최소제곱근사법을 적용한 새로운 응답면 기법을 제안한다. 기존의 응답면 기법에 사용되어온 최소제곱근사법은 표본점들에 동일한 가중값을 부여하여 응답면 함수의 계수를 결정한다. 반면에 이동최소제곱근사법은 설계점에 가까운 표본점들에 더 높은 가중값을 부여함으로써 설계점 근처에서 한계상태식에 더 가까운 응답면 함수를 제공하여 정확도를 증대시킨다. 이동최소제곱근사법을 이용한 신뢰성 해석 절차를 살펴보면, 먼저 선형 응답면 함수를 생성하여 설계점이 있을 영역을 결정한 다음, 이 영역에서 추출된 표본점들을 이용하여 2차 응답면 함수를 생성한다. 그 다음 단계에서는 기존에 추출된 표본점에 연속적으로 하나의 표본점을 더해가면서 응답면 함수를 더욱더 정확히 근사시킨다. 제안된 방법의 효율성을 검토하기 위해서 기존 연구자에 의해 제안된 수치적 문제 및 트러스 문제들에 대하여 신뢰성 해석을 수행하였다. 그 결과 제안된 방법은 민감도를 포함한 정확성 뿐만 아니라 계산 효율성도 증대시킴을 확인할 수 있었다.