본 논문에서는 부가성 잡음이 존재하는 환경에서 진폭비교 모노펄스 레이더의 각도 추정 성능을 수치해석 기반으로 접근하여 분석한다. 편향 빔에 서로 상관이 없는 백색잡음이 추가되었을 때, 모노펄스 레이더의 각도 추정 성능을 평균제곱오차(MSE)를 통해 분석한다. 수치적분 기반의 평균제곱오차 결과는 몬테카를로 기반의 평균제곱오차 결과와 완벽히 겹치는 결과를 보이며 이는 몬테카를로 기반 평균제곱오차 결과에 99.8%에 해당한다. 또한 연산시간 측면에서 수치적분 기반의 평균제곱오차 분석법은 몬테카를로 기반의 평균제곱오차보다 매우 빠른 결과를 보인다. 따라서 제안된 수치적분 기반 평균제곱오차 방법을 통해 다양한 잡음환경에서 진폭비교 모노펄스레이더의 각도 추정 성능을 효율적으로 분석할 수 있다.
본 논문은 확장된 이동최소제곱 유한차분법을 이용하여 1차원 Stefan 문제를 해석할 수 있는 수치기법이 제시한다. 이동하는 경계의 자유로운 묘사를 위해 요소망이나 그리드 없이 절점만을 사용하는 이동최소제곱 유한차분법을 사용하였으며, 계면경계의 특이성을 모형화하기 위해 Taylor 다항식에 쐐기함수를 도입했다. 지배방정식은 안정성이 높은 음해법(implicit method)을 이용하여 차분하였다. 미분의 특이성을 갖는 이동경계를 포함한 반무한 융해문제의 수치해석을 통해 확장된 이동최소제곱 유한차분법이 높은 정확성과 효율성을 갖는 것을 보였다.
본 연구에서는 이동최소제곱 차분법을 2차원 동적고체문제를 해석하기 위하여 확장시켰으며 Newmark ${\beta}$ 방법을 통해 explicit와 implicit 시간적분법을 모두 적용하여 그 차이를 비교하였다. 이동최소제곱 차분법은 Taylor 다항식을 이용하여 미분계산을 근사화 함으로써 내부 및 경계에서도 강형식을 그대로 이용할 수 있다. 그래서 계산이 빠르고 수치적분이 필요하지 않아 무요소법의 장점을 잘 살릴 수 있고 해석차수를 손쉽게 조정할 수 있어 cubic 등의 고차 근사계산이 간편하다. 두 가지 수치예제를 통하여 동적해석에 대한 이동최소제곱 차분법의 적용성과 안정성을 검증하였다.
얼굴 이미지의 대부분은 표본의 수보다 특징 변수의 수가 많기 때문에 이러한 점을 고려한 특징 추출 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부분 최소제곱법을 이용하여 특징 벡터의 차원을 축소하는 방법을 제안한다. 전통적인 차원 축소 방법인 주성분 분석은 클래스의 정보를 고려하지 않고 최대 변이를 가지는 성분을 추출하기 때문에, 클래스의 구분에 필요한 특징을 필수적으로 추출하지 못한다. 이에 비해, 부분 최소제곱법은 클래스 변수에 대한 정보를 포함하여 성분을 추출한다. 그러므로, 분류를 하는데 있어서는 주성분 분석에 의해 추출된 성분보다는 부분 최소제곱법에 의해 추출된 성분이 보다 더 예측적이다. 맨체스터와 ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험한 결과, 분류와 차원 축소 측면에서 주성분 분석 방법보다는 부분 최소제곱법을 이용한 방법이 그 성능이 우수함을 알 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
/
제19권1호
/
pp.23-32
/
2012
본 논문은 유한모집단에서 회귀계수추정량의 근사편향과 근사분산을 다루고 있다. 유한모집단에서 고정크기 포함확률비례표본을 추출하고 이 표본에서 조사된 데이터에 기초하여 회귀계수를 일반최소제곱추정량과 가중최소제곱추정량으로 추정할 때 두 추정량의 편향, 분산 그리고 평균제곱오차의 근사식을 유도하였다. 그리고 두 추정량의 효율을 비교하기 위하여 두 추정량의 분산을 비교하는 필요충분조건을 제시하였다. 또한 수치적인 비교를 위하여 간단한 예제를 소개하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제25권4호
/
pp.799-805
/
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.
지적측량은 지난 100여 년간 국민의 재산권보호를 위한 사명을 수행하여 왔다. 1999년부터 시작된 도면전산화 업무가 2003년도에 종료되면서 디지털(수치화) 도면을 사용할 수 있는 기반이 마련되었으며, 현재는 컴퓨터로 지적측량을 수행하여 보다 정확한 성과를 제시하고 있다. 통계학뿐 아니라 측량계산 분야에 있어서 최소제곱법만큼 유용하고 넓게 이용되고 있는 원리는 없다. 지적측량의 성과를 보다 정확히 향상시키기 위해서는 관측된 데이터의 처리가 중요함은 두말할 나위가 없다. GPS 측량의 경우는 그 계산방법에 최소제곱법이 도입되어 활용되고 있지만 도근측량과 세부측량의 계산방법은 아직도 100여 년 전의 방법을 그대로 사용하고 있어 오차의 적절한 처리가 이루어진다고 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 GPS이외에 각과 거리 등 원시 데이터를 이용하여 최소 제곱법을 적용 지적측량에 응용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 최근 뛰어난 예측력으로 각광받는 최소제곱 Support Vector Machine(Least Square Support Vector Machine: LS-SVM)과 First Principle(FP)을 결합한 하이브리드 최소제곱ㆍSupport Vector Machine 모델, HLS-SVM(Hybrid Least Square-Super Vector Machine)을 제안한다. 제안한 모델인 하이브리드 최소제곱 Support Vector Machine을 기존의 방법인 하이브리드 신경망(Hybrid Neural Network:HNN), 비선형 칼만필터와 하이브리드 신경망을 결합한 HNN-EKF (Hybrid Neural Network with Extended Kalman Filter) 모델과 비교해 보았다. HLS-SVM 모델은 학습 및 validation 과정에서는 HNN-EKF와 근사한 성능을 보였고, HNN 보다는 우수한 결과를 보였고, 일반화 성능에서는 HNN-EKF에 비해 3배, HNN보다 100배정도 우수한 결과를 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
/
제21권5호
/
pp.831-839
/
2010
최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.
본 연구에서는 다중 변화점 탐색과 관련하여 최근 많은 관심을 받고 있는 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법과 fused-라쏘-회귀(fused lasso regression; FLR)방법을 모의 실험을 통하여 비교하였다. 모의 실험의 결과로 FLR방법은 비-변화점을 변화점으로 잘못 탐색하는 경향이 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법과 비교할 때 상대적으로 높게 나타났으며 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법이 전반적으로 FLR방법에 비하여 좋은 성능을 보였다. 더불어 ${\ell}_0$-벌점 최소제곱법은 동적프로그래밍을 통하여 FLR 방법과 유사하게 효율적인 계산이 가능하다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.