• Title/Summary/Keyword: 오차분산

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Traffic Distributed Processing System Implementation on the Web Sever Networking (웹서버 네트워킹에서의 트래픽분산 처리 시스템 구현)

  • Park, Gil-Cheol;Sung, Kyung;Kim, Seok-Soo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.8 no.4
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    • pp.846-853
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    • 2004
  • This paper introduces implementation of a traffic distributed processing system on the Web Sever Networking. The study used two software packages (Packet Capture and Round-Robin Test Package) to check packet quantity from Virtual Network Structure (data generator, virtual server, Serve. 1, 2, 3), and could find out traffic distribution toward Server 1, 2, and 3. The functions of implemented Round-Robin Load Balancing Monitoring System include Round-Robin testing, system monitoring, and graphical indication of data transmission/packet quantity (figures & diagram). As the result of the study shows, Round-Robin Algorithm ensured definite traffic distribution, unless incoming data loads differ much. Although error levels were high in some cases, they were eventually alleviated by repeated tests for a long period of time.

Variance Mismatched Quantization of a Generalized Gamma Source (일반화된 감마 신호원의 분산 불일치된 양치화)

  • 구기일
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.25 no.10A
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    • pp.1566-1575
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    • 2000
  • This paper studies mismatched scalar quantization of a generalized gamma source by a quantizer that is optimally (in the mean square error sense) designed for another generalized gamma source. Specifically, it considers variance-mismatched quantization which occurs when the variance of the source to be quantized differs from tat of the designed-for source. The main result is the two distortion formulas derived from Bennett's integral. The first formula is an approximation expression that uses the outermost threshold of an optimum scalar quantizer, and the second formula, in turn, uses an approximation formula for this outermost threshold. Numerical results are obtained for Laplacian sources, which are example of a generalized gamma source, and comparisons are made between actual mismatched distortions and the two formulas. These numerical results show that the two formulas become more accurate, as the number of quantization points gets larger and the ratio of the source variance to that of the designed-for source gets bigger. For example, the formulas are within 2~4% of the actual distortion for approximately 64 quantization points or more. In conclusion, the proposed approximation formulas are considered to have contribution as closed formulas and for their accuracy.

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A STUDY ON THE GROSS ERROR DETECTION AND ELIMINATION IN BUNDLE BLOCK ADJUSTMENT (번들블럭조정에 있어서 과대오차 탐색 및 제거에 관한 연구)

  • 유복모;조기성;신성웅
    • Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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    • v.9 no.1
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    • pp.47-54
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    • 1991
  • In this study, the accuracy of three dimensional location was improved by self calibration bundle method with additional parameter, which is to correct systematic error through detection and elimination of the gross error from updated reference variance for observation values in photogram-metry. In this study, with the result of comparing accuracy of each method, correcting systematic error is more effective after gross error detection and when observation values are contained more than two gross error the point with maximum correlation value is detected by masking effect of least square adjustment.

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A Study on the Analysis of the Error in Photometric Stereo Method Caused by the General-purpose Lighting Environment (測光立體視法에서 범용조명원에 기인한 오차 해석에 관한 연구)

  • Kim, Tae-Eun;Chang, Tae-Gyu;Choi, Jong-Soo
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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    • v.31B no.11
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    • pp.53-62
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    • 1994
  • This paper presents a new approach of analyzing errors resulting from nonideal general-purpose lighting environment when the Photometric Stereo Method (PSM) is applied to estimate the surface-orientation of a three-dimensional object. The approach introduces the explicit modeling of the lighting environment including a circular-disk type irradiance object plane and the direct simulation of the error distribution with the model. The light source is modeled as a point source that has a certain amount of beam angle, and the luminance distribution on the irradiance plane is modeled as a Gaussian function with different deviation values. A simulation algorithm is devised to estimate the light source orientation computing the average luminance intensities obtained from the irradiance object planes positioned in three different orientations. The effect of the nonideal lighting model is directly reflected in such simulation, because of the analogy between the PSM and the proposed algorithm. With an instrumental tool designed to provide arbitrary orientations of the object plane at the origin of the coordinate system, experiment can be performed in a systematic way for the error analysis and compensation. Simulations are performed to find out the error distribution by widely varying the light model and the orientation set of the object plane. The simulation results are compared with those of the experiment performed in the same way as the simulation. It is confirmed from the experiment that a fair amount of errors is due to the erroneous effect of the general-purpose lighting environment.

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Predicting Stock Prices using Book Values and Earnings-per-Share Based on Linear Regression Model and Neural Network Model (장부가치와 주당 이익을 이용한 선형회귀모형과 신경망모형의 주가예측)

  • Choi, Sung-Sub;Koo, Hyeng-Keun;Kim, Young-Kwon
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.17 no.1
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    • pp.161-180
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    • 2000
  • 본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

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A Clock Synchronization Protocol to Enhance the Clock Accuracy in Distributed Component Systems (분산 컴포넌트 시스템에서 동기화된 시간의 정밀도를 높일 수 있는 기법)

  • Park, Soo-Hwan;Lee, Chang-Gun;Ha, Eun-Yong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06b
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    • pp.500-503
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    • 2008
  • 분산 컴포넌트 시스템에서 여러 컴포넌트가 맞물려 서비스를 수행할 때 기준이 되는 시간이 필요하고 각 컴포넌트 별로 시간 오차가 발생하는 상황에서 시간 동기화 과정이 필요하다. 안정성이 중요시되고 실시간성을 보장하고자 하는 시스템에서 동기화된 시간의 정밀도는 중요한 이슈가 되고 있는데 현재까지 제안된 시간 동기화를 그대로 사용할 경우 발생할 수 있는 딜레이 요소들로 인해 동기화된 시간의 정밀도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 실제 환경에 시간 동기화가 이루어질 때 오차를 발생시키는 요소들을 지적하고 보완할 수 있는 방법들은 제안함으로써 시간 동기화의 정확도를 높인다.

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Precision of Iterative Learning Control for the Multiple Dynamic Subsystems (복합구조물의 선형반복학습제어 정밀도 연구)

  • Lee, Soo-Cheol
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.18 no.3
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    • pp.131-142
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    • 2001
  • 다양한 산업체에서 반복적인 특정업무를 수행하는 경우가 흔히 발생한다. 반복되는 오차의 경험치를 근거로 주어진 작업을 추진하는 과정에서 이들 업무의 정밀도제고를 추구함으로써 갖는 성능개선은 사업장의 품질관리와 직결된다. 학습제어의 본래 적용동기는 생산조립라인에 투입되어 반복적인 일을 수행하는 산업로봇의 정밀도 제고이다. 본 논문에서 분산이산시형시스템에서 출발하였으며, 이를 산업용로봇에 적용하기 위하여 수학적으로 모델링한 모의실험을 통하여 알고리즘의 안정성과 반복오차를 줄여가는 과정을 보여 주었다. 입출력정보가 상호간섭 하는 산업용로봇과 같은 복합구조물에서도 모든 시스템(링크)의 정밀도를 만족함을 보여 줌으로써 복합구조물에서 선형반복학습제어의 안정성을 증명하였다.

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On Rice Estimator in Simple Regression Models with Outliers (이상치가 존재하는 단순회귀모형에서 Rice 추정량에 관해서)

  • Park, Chun Gun
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.26 no.3
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    • pp.511-520
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    • 2013
  • Detection outliers and robust estimators are crucial in regression models with outliers. In such studies the focus is on detecting outliers and estimating the coefficients using leave-one-out. Our study introduces Rice estimator which is an error variance estimator without estimating the coefficients. In particular, we study a comparison of the statistical properties for Rice estimator with and without outliers in simple regression models.

Variable Selection Theorem for the Analysis of Covariance Model (공분산분석 모형에서의 변수선택 정리)

  • Yoon, Sang-Hoo;Park, Jeong-Soo
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.15 no.3
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    • pp.333-342
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    • 2008
  • Variable selection theorem in the linear regression model is extended to the analysis of covariance model. When some of regression variables are omitted from the model, it reduces the variance of the estimators but introduces bias. Thus an appropriate balance between a biased model and one with large variances is recommended.

Resource Allocation of Cluster Inside using Kalman Filter in Ad-Hoc Network (애드혹 네트워크에서 칼만 필터를 통한 클러스터 내부의 자원 할당 최적화 기법)

  • Lee, Jangsu;Kim, Seungwook;Kim, Sungchun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.1006-1009
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    • 2007
  • 모바일 애드혹 네트워크는 기존의 셀룰러 네트워크와는 달리 고정된 기지국이 존재하지 않고 모바일 노드들만으로 구성된 네트워크이다. 모바일 애드혹 네트워크의 각각의 노드들은 제한된 자원과 한정된 용량을 가진 배터리로 동작한다. 만일 이 배터리를 모두 소모하게 된다면 중간 노드들이 다운이 되고, 결과적으로 전체 네트워크가 단절되는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 한정된 자원을 최대한 효율적으로 사용해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 클러스터 기반의 애드 혹 네트워크 환경에서 발생하는 경로 요청 시 클러스터 내부의 에너지 분산을 통한 네트워크 생존 시간을 연장시키고자 하였다. 효율적인 에너지 분산을 위해 칼만 필터를 통한 클러스터 내부의 트래픽 변화량을 예측하고, 예측값과 노드의 에너지 잔량을 기준으로 경로를 설정하도록 하였다. 실험 결과 생존 시간을 23% 증가시켰고, 칼만 필터를 통한 트래픽 변화량 예측값의 오차는 6.3%로 나타났다. 앞으로 칼만 필터의 관측값을 확장하여 예측값에 대한 오차를 줄이고, 보다 복잡한 네트워크 환경에 적용하는 연구가 필요하다.

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