• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.799-805
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• 2014

본 논문은 이원의 고정효과모형에서 사영에 근거한 제3종 제곱합을 구하는 방법을 다루고 있다. 제3종 제곱합의 모형적합 방식에 따른 분산분석에서 자료의 총제곱합은 요인별 제곱합으로 분해된 양과 일치하지 않는다. 변동량의 차이가 단순히 모형의 적합방식에 기인한다고 간주하는 고전적 해석과는 달리 자료의 분산분석과정에서 발생하는 변동량의 차이가 어디에서 어느 정도 발생하고 있는 가에 대해 사영을 이용하여 규명할 수 있음을 다루고 있다. 또한 사영공간의 중첩성으로 인한 변동량의 차에 대한 기하학적 해석과 함께 자료의 변동량 계산에 있어 고유근과 고유벡터가 어떻게 이용될 수 있는 가를 논의하고 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권6호
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• pp.860-875
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• 2005

A new meshfree method for the analysis of elasto-plastic deformations is presented. The method is based on the proposed first-order least-squares formulation, to which the moving least-squares approximation is applied. The least-squares formulation for the classical elasto-plasticity and its extension to an incrementally objective formulation for finite deformations are proposed. In the formulation, the equilibrium equation and flow rule are enforced in least-squares sense, while the hardening law and loading/unloading condition are enforced exactly at each integration point. The closest point projection method for the integration of rate-form constitutive equation is inherently involved in the formulation, and thus the radial-return mapping algorithm is not performed explicitly. Also the penalty schemes for the enforcement of the boundary and frictional contact conditions are devised. The main benefit of the proposed method is that any structure of cells is not used during the whole process of analysis. Through some numerical examples of metal forming processes, the validity and effectiveness of the method are presented.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2523-2538
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• 2017

In most of the existing literature, the definition of the class label has the following characteristics. First, the class label of the samples from the same object has an absolutely fixed value. Second, the difference between class labels of the samples from different objects should be maximized. However, the appearance of a face varies greatly due to the variations of the illumination, pose, and expression. Therefore, the previous definition of class label is not quite reasonable. Inspired by discriminative least squares regression algorithm (DLSR), a noisy label based discriminative least squares regression algorithm (NLDLSR) is presented in this paper. In our algorithm, the maximization difference between the class labels of the samples from different objects should be satisfied. Meanwhile, the class label of the different samples from the same object is allowed to have small difference, which is consistent with the fact that the different samples from the same object have some differences. In addition, the proposed NLDLSR is expanded to the kernel space, and we further propose a novel kernel noisy label based discriminative least squares regression algorithm (KNLDLSR). A large number of experiments show that our proposed algorithms can achieve very good performance.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.255-261
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• 2004

Geoloaction이란 다수의 위성을 이용하여 지구상에 존재하는 송신기의 위치를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 한 기의 정지제도 위성과 한 기의 저궤도 위성을 이용하여 위성에 수신된 신호를 처리하여 얻은 도래 시간차(time difference of arrival or TDOA) 측정치로부터 정적인 송신기의 위치를 추정하는 문제를 다룬다. 위성들의 부정확한 위치 정보와 잡음이 더해진 도래 시간차 측정치를 이용한 geolocation 문제의 경우, 정확한 위치 추정치를 얻기 위하여 total least squares (TLS) 알고리즘으로 접근한다. Monte-Carlo 실험을 통해 기존의 least squares (LS) 방법과 비교함으로써 제안한 TLS 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2216-2218
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• 2002

A system identification is to measure the output in the presence of a adequate input for the controlled system and to estimate the mathematical model in the basic of input output data. In the system identification, it is possible to estimate the true parameter values by the adjusted least squares method in the input-output case of no observed noise, and it is possible to estimate the true parameter values by the total least squares method in the input-output case with the observed noise. In recent the adjusted least squares method is suggested as a consistent estimation method in the system identification not with the observed noise input but with the observed noise output. In this paper we have developed the adjusted least squares method from the least squares method and have made certain of the efficiency in comparing the estimating results with the generating data by the computer simulations.

• 한국음향학회지
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• 제29권2호
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• pp.97-101
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• 2010

일반적으로 시스템 인식 방법은 입출력에 잡음이 없거나, 출력에만 잡음이 있는 경우를 주 대상으로 한다. 본 논문은 입력 및 출력이 모두 잡음으로 오염되었을 뿐만 아니라 입력에 비해서 출력에 같거나 더 많은 양의 잡음이 개입된 환경에 노출된 Finite Impulse Response 형태의 시스템을 인식하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서 입출력의 잡음 수준이 같을 때 최적인 완전최소자승 기법과 출력에만 잡음이 있을 때 최적인 최소자승 기법을 서로 볼록 결합 (convex combination)하여 앞에서 언급한 것과 같은 좀 더 일반화된 잡음 환경에서도 향상된 결과가 나오도록 하였다. 또 제안한 방법이 다양한 잡음 환경에서 응용 가능함을 모의 실험을 통해서 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.275-290
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• 2008

마이크로어레이 유전자 발현 자료는 대용량이며 또한 관측 과정이 복잡하여 결측치가 빈번하게 발생된다. 본 논문에서는 관측 시점 간에 상관성을 갖는 시간경로 유전자 발현 자료에 대한 결측치 추정을 위하여 순차적 부분최소제곱(sequential partial least squares: SPLS) 회귀적합 방법을 제안한다. 이는 순차적 기법과 부분최소제곱(partial least squares: PLS) 회귀적합 방법을 결합시킨 것이다. 세 가지의 이스트(yeast) 시간경로 자료들에 대한 몇 가지 모의실험을 통하여 제안된 결측치 추정방법의 유용성을 평가한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.213-218
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• 2021

입력과 출력에 동시에 잡음이 존재하는 경우 최소 자승법 보다는 완전 최소 자승법이 더 우수한 추정 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 완전 최소 자승법을 시계열 특성을 가지는 데이터에 적용할 경우 보다 실시간 성을 더하기 위해서 Recursive Total Least Squares(RTS) 알고리즘이 제안되어 있다. RTLS는 알고리즘 내에 존재하는 역행렬 계산에서 수치적인 불안정성을 지닌다. 본 논문에서는 RTLS와 유사한 수렴성을 지닐 뿐만 아니라 수치적 불안정성을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 위해서 Iterative Wiener Filter(IWF)를 적용한 새로운 RTLS를 제안한다. 시뮬레이션을 통해서 수렴성이 기존의 RTLS와 유사할 뿐만 아니라 수치적 견실성이 기존 RTLS보다 향상되었다는 것을 보인다.

• East Asian mathematical journal
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• 제15권1호
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• pp.121-133
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• 1999

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2001년도 디자인학연구 2001 봄 학술발표회 논문집
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• pp.22-23
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• 2001