• Management Science and Financial Engineering
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• 제18권2호
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• pp.19-22
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• 2012

In the bin-packing problem, we deal with how to pack the items by using a minimum number of bins. In the inverse bin-packing number problem, IBPN for short, we are given a list of items and a fixed number of bins. The objective is to perturb at the minimum cost the item-size vector so that all items can be packed into the prescribed number of bins. We show that IBPN is NP-hard and provide an approximation algorithm. We also consider a variant of IBPN where the prescribed solution value should be returned by a pre-selected specific approximation algorithm.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제12권4호
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• pp.249-260
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• 2008

In this work we propose a mixed finite volume method for the Signorini problem which are based on the idea of Keller's finite volume box method. The triangulation may consist of both triangles and quadrilaterals. We choose the first-order nonconforming space for the scalar approximation and the lowest-order Raviart-Thomas vector space for the vector approximation. It will be shown that our mixed finite volume method is equivalent to the standard nonconforming finite element method for the scalar variable with a slightly modified right-hand side, which are crucially used in a priori error analysis.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제18권4호
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• pp.757-766
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• 2017

For implementing the proportional navigation guidance law on passive homing missiles equipped with strapdown imaging infrared seekers, the line-of-sight angles and rates with respect to the inertial frame should be estimated by carefully handling the parasitic instability effect due to the seeker's latency. By introducing a new state vector representation along with the Pade approximation for compensating the time-delay of the seeker, this paper proposes a new guidance filter structure, stochastic dynamic models and measurement equations, in three-dimensional homing problem. Then, it derives the line-of-sight angle and rate estimator in general two-dimensional engagement by applying the extended Kalman filter to the proposed structure. The estimation performance and the characteristics of the proposed filter were evaluated via a series of numerical experiments.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.561-567
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• 2010

Multiclassification is typically performed using voting scheme methods based on combining a set of binary classifications. In this paper we use multiclassification method with a hat matrix of least squares support vector machine (LS-SVM), which can be regarded as the revised one-against-all method. To tackle multiclass problems for large data, we use the $Nystr\ddot{o}m$ approximation and the quadratic Renyi entropy with estimation in the primal space such as used in xed size LS-SVM. For the selection of hyperparameters, generalized cross validation techniques are employed. Experimental results are then presented to indicate the performance of the proposed procedure.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권5호
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• pp.15-24
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• 2009

Compressed sensing은 소수의 선형 관측으로부터 sparse 신호를 복원하는 문제를 언급하고 있다. 최근 벡터 경우에서의 성공적인 연구 결과가 행렬의 경우로 확장되었다. Low-rank 행렬의 compressed sensing은 ill-posed inverse problem을 low-rank 정보를 이용하여 해결한다. 본 문제는 rank 최소화 혹은 low-rank 근사의 형태로 나타내질 수 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 여러 가지 효율적인 알고리즘에 대한 survey를 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.316-321
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• 2003

최근들어, 서포트 벡터 학습은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 여러가지 서포트 벡터 학습 방법들 중 누-버전(nu-versions)으로 불리는 방법들은 서포트 벡터의 개수를 제어해야할 필요가 있는 경우에는 특히 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는, $\nu-SVR$로 불리는 누-버전 서포트 벡터 학습 방법과 미리 정해진 기저함수를 모두 활용하는 함수 근사 문제를 고려한다. $\varepsilon-SVR$, $\nu-SVR$ 및 세미-파라메트릭 함수 근사 방법론등을 복습한 후에, 본 논문은 정해진 기저함수를 이용할 수 있는 방향으로 기존의 $\nu-SVR$ 방법을 확장하는 방안을 제시한다. 그리고, 제안된 방법의 적용가능성이 예제를 통하여 보여진다.

• 대한수학회보
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• 제33권2호
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• pp.193-204
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• 1996

Let U and V be nonempty compact subsets of two Hausdorff topological vector spaces. Suppose that a function $J : U \times V \to R$ is such that for each $\upsilon \in V, J(\cdot, \upsilon)$ is lower semi-continuous and convex on U, and for each $ u \in U, J(u, \cdot)$ is upper semi-continuous and concave on V.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.131-136
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• 2011

The original Bates-Watts framework applies only to the complete parameter vector. Thus, guidelines developed in that framework can be misleading when the adequacy of the linear approximation is very different for different subsets. The subset curvature measures appear to be reliable indicators of the adequacy of linear approximation for an arbitrary subset of parameters in nonlinear models. Given the specific mean shift outlier model, the standard approaches to obtaining test statistics for outliers are discussed. The accuracy of outlier tests is investigated using subset curvatures.

• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.148-156
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• 2014

MVDR(minimum variance distortionless response) 적응 어레이에서 조향벡터(steering vector)에 에러가 있으면 원하는 신호(desired signal)도 감쇠되어 성능이 심하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 에러에 대응할 수 있는 계산이 간편한 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 DCB(doubly constrained beamforming) 원리에 기초한 최소화 문제의 해 벡터를 구하고, 이벡터를 부공간에 투사하여 새로운 조향벡터로 사용한다. 최소화 문제의 해결과 부공간 투사에 필요한 주 고유쌍(principal eigenpairs)은 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation)를 변형한 MPASTd(modified PASTd)에 의거하여 직접 상관행렬(correlation matrix)을 추정함이 없이 수신 데이터로부터 구해진다. 그리고 고유쌍 계산에 있어, 기존에 알려진 MPASTd를 개선해서 계산량을 절감하면서 효과적으로 구하는 방법을 제시한다. 제안한 적응어레이 기법은 상관행렬을 추정하고 이를 고유분해(eigendecomposition)하는 기존방식보다 계산량을 크게 줄이고 우수한 성능을 가질 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.297-305
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• 2008

최근들어, 커널 기법(kernel method)은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 특히, 서포트 벡터 머신(support vector machine)이나 커널 주성분 분석(kernel principal component analysis) 등의 방법론에서 커널의 역할은 매우 중요한데, 이는 고전적인 선형 머신이 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있도록 일반화 해줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 커널 기반 가우시안 프로세스(gaussian process) 함수근사 기법과 서포트 벡터 학습을 이용하여 레이더와 강우계의 관측 데이터를 융합하는 문제를 고려한다. 그리고, 국내의 강원, 경북 및 충북에 걸쳐있는 지역에 대한 레이더 자료 및 강우계 자료를 대상으로 하여 본 논문에서 고려하는 방법론들에 의해 데이터 융합을 수행한 결과를 제시하고, 성능비교를 수행한다.