• 전기학회논문지
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• 제65권9호
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• pp.1541-1550
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• 2016

In this paper, we introduce a novel learning methodology of fuzzy clustering-based neural network pattern classifier. Fuzzy clustering-based neural network pattern classifier depicts the patterns of given classes using fuzzy rules and categorizes the patterns on unseen data through fuzzy rules. Least squares estimator(LSE) or weighted least squares estimator(WLSE) is typically used in order to estimate the coefficients of polynomial function, but this study proposes a novel coefficient estimate method which includes advantages of the existing methods. The premise part of fuzzy rule depicts input space as "If" clause of fuzzy rule through fuzzy c-means(FCM) clustering, while the consequent part of fuzzy rule denotes output space through polynomial function such as linear, quadratic and their coefficients are estimated by the proposed local least squares estimator(LLSE)-based learning. In order to evaluate the performance of the proposed pattern classifier, the variety of machine learning data sets are exploited in experiments and through the comparative analysis of performance, it provides that the proposed LLSE-based learning method is preferable when compared with the other learning methods conventionally used in previous literature.

• 대한기계학회논문집B
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• 제26권1호
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• pp.110-115
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• 2002

The tunnels built in recent years are equipped with traffic counters and pollution sensors (mostly, CO and Vl sensors). Utilizing these built-in sensors, it is possible to develop an algorithm to estimate the amount of pollutants exhausted from the each class of cars passing through the tunnel. These estimated data can be effectively utilized not only for ventilation control but also for designing ventilation facilities. The diffusion of pollutants in a tunnel can be described with one-dimensional diffusion-convection equation. This equation is approximated with interpolation functions and weighted residual method converting to adequate form for standard state estimate algorithms. With this converted equations, a least square optimization based algorithm is developed, whose outputs are the estimated amounts of pollutants emitted from each class of cars. In order to verify the feasibility of the developed algorithms, simulations are performed with the real data acquisitioned from the Tunnae tunnel located in Young-Dong highway in Korea.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권6호
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• pp.502-511
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• 2016

최근 다양한 형태와 기능을 갖춘 스마트 무기들이 개발되고 있다. 화포탄의 경우 스마트 탄을 개발하기 위한 초기 연구로 신관 내부에 GNSS 수신기를 장착하여 탄자의 비행위치를 정밀하게 측정하고 이를 바탕으로 탄착점을 추정하는 연구가 진행되고 있다. 하지만, 수신기 성능 및 수신된 데이터에 포함된 다양한 오차유발 원인들로 인해 항법데이터의 위치정확도에 오차가 발생하게 된다. 본 논문에서는 PRODAS로부터 얻은 모의궤적 데이터를 수신기로부터 얻은 항법데이터에 포함된 PDOP 가중치를 적용하여 정합함으로써 탄의 발사부터 탄착까지의 전체 비행궤적 및 탄착점을 보다 정밀하게 추정하는 개선된 알고리즘을 소개한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제17권3호
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• pp.251-258
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• 2001

Indoor and outdoor nitrogen dioxide(NO$_2$) concentrations of 122 houses were measured and compared with measurements of personal NO$_2$ exposure simultaneously . Time activity patterns were used to determine the impacts on NO$_2$ exposure assessment and time weighed average model to estimate the personal NO$_2$ exposure. Most people spent their times more than 80% of indoor and more than 50% in home, respectively. Personal NO$_2$ esposure was found to be significantly associated with both indoor NO$_2$ concentration(r=0.70) and outdoor NO$_2$ concentration (r=0.68). Using time weighted average model, personal NO$_2$ exposure was estimated with NO$_2$ measurements in indoor home, indoor workplace and outdoor home. The estimated NO$_2$ measurements were significantly correlated with measured personal exposures(r=0.69, N=122). For the difference between measured and estimated NO$_2$ exposures by multiple regression analysis showed that NO$_2$ concentrations in near workplace and other outdoors of no NO$_2$ measurements affected the personal NO$_2$ exposures(p=0.023).

• 응용통계연구
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• 제17권3호
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• pp.489-498
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• 2004

이 논문에서는 일반화가중선형모형이라는 새로운 형태의 선형모형을 제시한다. 일반화가중선형모형은 설명변수와 반응변수의 관계를 설명분포함수의 선형결합이 반응변수의 평균에 대한 연결분포함수를 통해 모형화 되는 형태를 가지는 것으로 가정한다. 이모형은 일반화선형 모형에서 연결함수를 선택할 때 발생할 수 있는 모수공간과 선형 예측값의 공간이 일치하지 않을 수 있다는 문제가 발생하지 않고 모수에 대한 해석이 용이하다는 장점이 있다. 이 논문에서는 설명분포함수와 연결분포함수를 선택하는데 있어 발생할 수 있는 문제와 해결책에 대해 알아본다. 또한 모형에 포함되어 있는 모수를 추정하는데 고려해야 할 주의 사항과 이 사항들을 고려한 최대가능도추정법과 재표집 방법을 이용한 구간추정과 가설검정에 대해 알아본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권2호
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• pp.423-429
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• 2014

본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.66-71
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• 2019

In shape from focus (SFF) methods, the quality of image focus volume plays a vital role in the quality of 3D shape reconstruction. Traditionally, a linear 2D filter is applied to each slice of the image focus volume to rectify the noisy focus measurements. However, this approach is problematic because it also modifies the accurate focus measurements that should ideally remain intact. Therefore, in this paper, we propose to enhance the focus volume adaptively by applying 3-dimensional weighted least squares (3D-WLS) based regularization. We estimate regularization weights from the guidance volume extracted from the image sequences. To solve 3D-WLS optimization problem efficiently, we apply a technique to solve a series of 1D linear sub-problems. Experiments conducted on synthetic and real image sequences demonstrate that the proposed method effectively enhances the image focus volume, ultimately improving the quality of reconstructed shape.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.299-310
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• 2001

본 연구에서는 리눅스 가상 서버(LVS：Linux Virtual Server) 클러스터 시스템에서 실제 서버의 상태에 기초한 사용자의 요청을 분배하는 방법론을 연구하고자 한다. LVS 클러스터 시스템에서 사용자의 요청을 분배하는데 적용되는 기존 WLC(Weighted Least Connection) 방법론이 검토되었고, 실제 서버의 부하를 고려하여 각 서버에 요청을 할당하는 부하 분산 방법론을 제안하고자 한다. 부하 측정을 위한 실험은 가상의 부하를 생성하는 툴을 사용하여 서버에 부하를 부과하여 실행되었다. 본 연구에서 제시된 부하 분산 방법론이 기존의 WLC 방법론보다 실제 서버의 메모리 사용측면에서 효율을 기대할 수 있어 제안하고자 하며, 또한 서버 자원을 균형적으로 분배시키고 가중치의 변화에 대한 교정력(correction potentiality)이 어느 정도 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제12권4호
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• pp.545-557
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• 2003

양분형 조건부가치평가모형의 준모수적 추정 방법을 소위 회귀함수 1차 도함수의 밀도가중평균(density weighted average derivative or regression function) 추정을 응용하여 제안한다. 논문에서 제안된 준모수 추정량의 소표본 특성은 몬데칼로 시뮬레이션 결과를 제시함으로써 간접적으로 나타난다. 또 추정량을 동강보존을 위한 지불용의액을 조사한 조건부가치평가자료에 실제 적용함으로써 현실 적용 가능성을 보여준다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제3권3호
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• pp.486-492
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• 2005

A practical recursive WLS (weighted least squares) algorithm is proposed to estimate relative range using LOS (line-of-sight) information for ASM (anti-ship missile) application. Apart from the previous approaches based on the EKF (extended Kalman filter), to ensure good convergence properties in long range engagement situations, the proposed scheme utilizes LOS rate measurements instead of conventionally used LOS angle measurements. The estimation error property for the proposed filter is investigated and a simple error compensator is devised to enhance its estimation error performances. Simulation results indicate that the proposed filter produces very accurate range estimates with extremely small computations.