• 한국산림과학회지
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• 제79권3호
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• pp.260-268
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• 1990

수확(收穫) 예측(豫測) model이 multicollinearity 문제점(問題點) 가질때 보다 정확한 추정식(推定式)을 얻기 위하여 두 종류의 ridge estimator와 최소(最小) 자승법(自乘法)(OLS)의 추정치를 비교(比較)하였다. 본 연구(硏究)에서 사용(使用)된 ridge estmator는 Mallows's (1973)Cp-like statistic과 Allens's (1974) PRESS-like statistic 이었다. 위의 세가지 estimator 예측(豫測) 능력(能力) 평가(評賣)는 Matney 등(等)(1988)에 의하여 개발(開發)된 수확(收穫) model을 이용(利用)하여 비교(比較)하였다. 사용되어진 자료(資料)는 미국(美國) 남부(南部) 테에다 소나무 시험림(試驗林)의 총(總)522개(個) plot을 이용(利用)하였다. 두 개(個)의 ridge estimator가 최소(最小) 자승법(自乘法)에 의한 추정치 보다 수확(收穫) 예측(豫測) 능력(能力)이 우수(優秀)하였으며, 특히 Mallows's statistic에 의한 ridge estimator가 가장 우수(優秀)하였다. 따라서 ridge estimator는 수확(收穫) 예측(豫測) model의 독립(獨立) 변수(變數) 간(間)에 multicollinearity 문제점(問題點)이 있을 때 최소(最小) 자승법(自乘法)에 의 한 추정치를 대치(代置)할 수 있는 estimator로서 추천(推薦)할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권2호
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• pp.147-153
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• 2007

CG (conjugate gradient) 법은 선형 연립방정식을 반복적으로 푸는 가장 효율적인 해법 중 하나이고, 또한 비선형 최소자승문제에도 적용할 수 있다. 자기지전류(MT) 역산 문제를 풀 때에는 최소자승문제의 목적함수 자체의 최소화에 직접 CG 법을 적용하거나, Gauss-Newton 법에 기초한 반복역산의 각 반복단계에서 모형의 변화량 계산에 CG 법을 이용할 수 있다. CG 법을 적용할 경우, 임의의 벡터에 대한 감도행렬의 영향 및 그 전치행렬의 전치행렬의 영향을 감도행렬을 직접 구하지 않고 계산할 수 있다는 장점이 있기 때문에 감도행렬의 계산 규모가 방대한 3차원 역산 문제에서 계산시간을 월등히 줄일 수 있다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제26권4호
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• pp.375-384
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• 2001

베타선 스펙트럼의 최대 에너지가 확실하게 구별되는 2개의 핵종만을 포함하는 혼합시료의 경우에는 최대 에너지가 다르다는 점을 이용하여 손쉽게 각 핵종의 방사능 값을 측정할 수 있다. 그러나 3개 이상의 베타 방출 핵종이 포함된 혼합물에 대해서는 각 핵종의 스펙트럼이 서로 겹치기 때문에 이러한 방법으로 구해진 방사능 값은 신뢰도가 떨어지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 최소자승법을 이용하여 혼합물의 중첩된 베타선 스펙트럼을 각각 분리 정량분석 할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한, 실제로 4개의 베타 방출 핵종($^3H,\;^{14}C,\;^{36}Cl\;^{90}Sr$)이 혼합된 시료를 조제하여 본 분석법을 검증한 결과 참고치(Reference value)와 분석치가 7% 이내에서 잘 일치함을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.1055-1063
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• 2012

여러 가지 환경적인 요인에 의해서 영상에 잡음이 부가된다. 이러한 잡음을 제거하고 각 잡음의 특성에 적합한 필터링 방법을 이용한다. 직접적인 복원방법으로 반전 필터와 위너필터가 있다. 여기에서 위너필터가 최소 자승 오차 관점에서 최적의 필터다. 그러므로 첫째, 반전필터, 위너필터, 제한된 최소자승필터등에 대해서 살펴 보고, 둘째, 파워스펙트럼비의 양적화된 조정을 위해서 매개변수를 사용하며, 그러한 변수들은 서로 충돌한다. 그러므로 응용에 적합하게 조정할 수 있는 매개변수 위너필터를 이용해 변수들을 최적화하였다. 모의실험 결과에서 훼손된 의료영상의 계조가 향상되었고, 잡음을 제거하였다. 그리고 비교되는 실험은 에지의 보전과 잡음 제거 특성에 관해서 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.219-224
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• 2020

이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.45-52
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• 2016

본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 위너 필터(Wiener filter)는 원본 영상과 잡음의 파워 스펙트럼 등의 사전 정보를 요구한다. 제약된 최소자승 복원 역시 노이즈 수준에 대한 지식을 요구한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 선형 시스템의 바이어스 항목과 티코노프 정규화 시스템의 평활화 항목을 연결하는 자기 정규화 방법을 제안하고 영상 복원 문제에 적용한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.53-58
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• 2012

본 논문에서는 sparse 채널에서 대표적인 채널 추정 기법들의 오차 성능을 비교 및 분석한다. 오차 성능을 비교하기 위해 크라머-라오 경계를 이용하여 최소평균자승오차 추정기법의 하한 경계를 구하고 이를 정합 추적 기법의 상한 경계와 분석한다. 분석 결과로부터 추정 탭 개수와 신호 대 잡음비에 따라 기존에 sparse 채널에서 효율적인 추정기법으로 알려진 정합 추적 기법보다 최소평균 자승오차 추정기법의 오차가 적을 수 있음을 보인다. 레일리이 페이딩 분포를 갖는 두 개의 sparse 채널에 대한 전산모의실험 결과 신호 대 잡음비에 따라 두 추정 기법의 오차 성능이 반전되는 경우를 보였다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권1B호
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• pp.9-20
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• 2012

최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.

• 비파괴검사학회지
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• 제34권4호
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• pp.283-289
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• 2014

본 연구는 라만 분광법과 부분최소자승법을 이용하여 불량 분말식품을 비파괴적으로 검출할 수 있는 기술을 개발하기 위해 수행되었다. 향신료와 건강보조식품 등으로 소비가 증가하고 있는 마늘과 생강분말을 실험대상으로 선정하고 옥수수 전분을 농도별로 혼합하여 시료를 제작하였다. 라만 반사스펙트럼과 부분최소자승법을 이용하여 불량 분말식품에 혼합된 옥수수 전분의 농도를 예측하기 위한 모델을 개발하고 교차검증을 통해 그 성능을 평가하였다. 또한 변수중요도척도를 이용하여 예측모델의 개발에 기여도가 높은 라만스펙트럼을 선정한 후 이 스펙트럼을 이용하여 새로운 예측모델을 개발하였다. 그 결과 전체 라만 스펙트럼의 약 1/3에 해당하는 스펙트럼 데이터만을 이용하여 전체 라만 스펙트럼을 이용하여 개발된 예측모델과 같은 성능을 갖는 모델을 개발하는 것이 가능하였다.