• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.99-106
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• 2015

In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.

• 대한기계학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.694-704
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• 1988

본 연구에서는 현장에서 흔히 수행되는 가공 후(post-process) 측정만을 이용 한 단일절삭(single-pass)으로써 공작물이 원하는 일정한 직경을 유지할 수 있다는 것 을 실험을 통해 검증해 보이고자 한다. 이와 같은 방식은 이미 보오링 작업 중 보오 링바의 노출 길이 변화에 따른 가공면의 내경 오차를 없애주기 위한 방법으로써 제시 된 바 있다. 즉 반복 최소 자승법(recursive least squares)으로 미리 가정된 절삭 조건과 공작물 처짐 사이의 관계식과 관련된 계수를 가공 후에 가공 공작물의 표면 측 정으로 매 번보정(update)시켜 줌으로써 일정 직경을 얻기위한 절삭조건을 결정하고자 한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제34권6호
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• pp.739-753
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• 2010

Pointing to the design requirement of prestressed space grid structure being the target cable force, the pretension scheme decision analysis method is studied when there's great difference between structural actual state and the analytical model. Based on recursive formulation of cable forces, the simulative recursive system for pretension process is established from the systematic viewpoint, including four kinds of parameters, i.e., system initial value (structural initial state), system input value (tensioning control force scheme), system state parameters (influence matrix of cable forces), system output value (pretension accomplishment). The system controllability depends on the system state parameters. Based on cable force observation values, the influence matrix for system state parameters can be calculated, making the system controllable. Next, the pretension scheme decision method based on cable force observation values can be formed on the basis of iterative calculation for recursive system. In this way, the tensioning control force scheme that can meet the design requirement when next cyclic supplemental tension finished is obtained. Engineering example analysis results show that the proposed method in this paper can reduce a lot of cyclic tensioning work and meanwhile the design requirement can be met.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.48-53
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• 1999

본 논문에서는 Sliding-DFT(sliding discrete Fourier transform : SDFT)를 순환구조로 구현할 때 복소수 계수를 유한한 비트로 근사 표현하여 생기는 오차영향을 해석적으로 구하는 방법을 제시하고 유도 과정을 기술하였다. 해석한 결과는 오차전력과 신호전력 비(noise-to-signal power ratio : NSR)의 식으로 얻었으며, DFT 대상신호가 평균이 ‘0’인 가우스 백색신호(zero-mean white Gaussian signal)인 것으로 가정하였다. NSR 식은 복소수계수를 표현하는 비트 수와 DFT 구간길이에 대한 식으로 구하였다. 유도 과정은 SDFF 순환 식(recursive equation)으로 유도한 오차방정식(error dynamic equation)과 계수근 사오차의 공간적인 확률분포특성에 근거하였다. 해석적으로 유도한 NSR 결과를 시뮬레이션 실험을 통해 얻은 결과와 비교하여 타당성을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.85-93
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• 1997

시스템의 고급화에 따라 기존의 고정 시스템만으로는 보다 고차원의 만족할 만한 결과를 얻을 수 없었으며, 이에 따라 주위 환경에 스스로 적응하면서 기능을 수행할 수 있는 적응 시스템이 활발히 연구되어왔으며 그중 가장 대표적인 분야가 적응 필터로 볼 수 있다. 그러나, 적응 순환 필터는 적은 비순환 필터에 비해 상대적으로 매우 낮은 차수로도 충분한 기능을 수행할 수 있다는 큰 장점이 있지만, 안정성(수렴성)면에서는 매우 어려운 점이 많았다. 그 후 V.M. Popov의 초안정 이론을 이용하여 수렴성이 확실히 보장되는 초안정성 적응 순환 필터 알고리듬이 제안되었다. 본 연구에서는 이 알고리듬의 수렴특성을 더욱 개선시키는 문제에 대해 연구하였다.

• 공학논문집
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• 제3권1호
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• pp.85-95
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• 1998

본 논문에서 blocking이 발생되고 다중 customer를 취급하는 유한용량의 Coxian 대기 네트워크를 분석하기 위한 회귀적인 방법을 연구한다. 다중 customer를 나타내기 위한 대용량의 state space로 인해 발생되는 메모리 문제와 rate matrix의 부행렬들에 대한 inverse를 구할 수 없는 관계로 발생될 수 있는 singular 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 2가지 blocking 방식(FBFE, HPFE)에 대한 분석을 Gauss-Seidel 방법과 비교하여 본다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3543-3557
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• 2017

Compression is a very important technique for remotely sensed hyperspectral images. The lossless compression based on the recursive least square (RLS), which eliminates hyperspectral images' redundancy using both spatial and spectral correlations, is an extremely powerful tool for this purpose, but the relatively high computational complexity limits its application to time-critical scenarios. In order to improve the computational efficiency of the algorithm, we optimize its serial version and develop a new parallel implementation on graphics processing units (GPUs). Namely, an optimized recursive least square based on optimal number of prediction bands is introduced firstly. Then we use this approach as a case study to illustrate the advantages and potential challenges of applying GPU parallel optimization principles to the considered problem. The proposed parallel method properly exploits the low-level architecture of GPUs and has been carried out using the compute unified device architecture (CUDA). The GPU parallel implementation is compared with the serial implementation on CPU. Experimental results indicate remarkable acceleration factors and real-time performance, while retaining exactly the same bit rate with regard to the serial version of the compressor.

• 전기학회논문지
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• 제65권6호
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• pp.1070-1079
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• 2016

In this paper, the design of recursive radial basis function neural networks based on incremental fuzzy c-means is introduced for processing the big data. Radial basis function neural networks consist of condition, conclusion and inference phase. Gaussian function is generally used as the activation function of the condition phase, but in this study, incremental fuzzy clustering is considered for the activation function of radial basis function neural networks, which could effectively do big data processing. In the conclusion phase, the connection weights of networks are given as the linear function. And then the connection weights are calculated by recursive least square estimation. In the inference phase, a final output is obtained by fuzzy inference method. Machine Learning datasets are employed to demonstrate the superiority of the proposed classifier, and their results are described from the viewpoint of the algorithm complexity and performance index.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.334-337
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• 2006

현재 전 세계는 IPv4 주소 자원의 고갈에 대비한 IPv6의 도입을 위해 국가 차원의 전략적인 노력을 기울이고 있으며, 이에 따라 IPv4망에서 IPv6망으로의 안정적인 전이를 위한 상호 운영기술이 지속적으로 개발되고 있다. 이러한 기술을 적용하기 위한 다양한 응용 프로그램의 운영을 위해서 IPv6 기반의 DNS 기술은 그 핵심적인 요소라 할 수 있다. 그러나 현재 IPv4로 이루어져 있는 환경에서 바로 IPv6 환경으로의 변경이 어렵기 때문에 IPv6 네트워크 환경으로의 전이 과정에서 발생되는 IPv4와 IPv6의 네트워크의 공존 환경에서 트래픽을 안정적으로 전달하기 위한 기술이 필요하게 되었다. 이런 IPv4와 IPv6 상호 운용 기술을 이용하여 본 논문에서는 IPv4와 IPv6가 혼재한 망에서 안정적인 IPv6 Recursive DNS을 구성하기 위하여 상호 운용 기술 중 터널링 기술을 이용한 IPv6 Recursive DNS 구성 방안을 제시하여 혼재한 IPv4 와 IPv6 DNS를 운영하기 위한 구성모델을 제안한다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제17권2호
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• pp.184-194
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• 2016

In existing identification methods for on-orbit spacecraft, such as eigensystem realization algorithm (ERA) and subspace method identification (SMI), singular value decomposition (SVD) is used frequently to estimate the modal parameters. However, these identification methods are often used to process the linear time-invariant system, and there is a lower computation efficiency using the SVD when the system order of spacecraft is high. In this study, to improve the computational efficiency in identifying time-varying modal parameters of large spacecraft, a faster recursive algorithm called fast approximated power iteration (FAPI) is employed. This approach avoids the SVD and can be provided as an alternative spacecraft identification method, and the latest modal parameters obtained can be applied for updating the controller parameters timely (e.g. the self-adaptive control problem). In numerical simulations, two large flexible spacecraft models, the Engineering Test Satellite-VIII (ETS-VIII) and Soil Moisture Active/Passive (SMAP) satellite, are established. The identification results show that this recursive algorithm can obtain the time-varying modal parameters, and the computation time is reduced significantly.