• 지구물리와물리탐사
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• 제1권3호
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• pp.155-160
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• 1998

확장된 Born 근사법을 사용하는 2.5차원 EM 모델링 알고리듬을 이용하여 2차원 역산에 근거한 EM 토모그래피 기법을 개발하였다. 역산법은 평활화 제한을 가한 감쇠최소자승법을 사용하였으며, 측정값은 2차 자기장의 수직성분으로 제한하였다. 적분방정식법에 근거한 3차원 EM 모델링 프로그램을 이용하여 단순한 형태를 갖는 모형에 대한 이론 자료를 계산하고, 이 자료를 측정값으로 EM 토모피래피 영상을 획득하였다. 거의 모든 경우에 EM 토모그래피 영상은 이상체의 위치는 비교적 정확히 추정하였으나, 전도도는 실제 값보다 상당히 낮게 추정하였다. 해상도 분석결과 수직해상도가 수평해상도에 비하여 월등히 뛰어난 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.57-67
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• 2008

본 논문에서는 광류를 이용한 적응 블록 정합 움직임 추정 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 먼저 각 화소의 시간 경사값과 공간 경사값을 미분필터를 통하여 계산한 후, 이 경사값들로부터 최소 자승 추정법을 이용하여 광류를 추정하여 탐색영역의 위치와 크기를 결정하였다. 특히 움직임 특성에 따라 탐색영역을 결전함으로써 움직임 추정 오차가 큰 영역인 크고 복잡한 움직임을 갖는 영상에 대해서 뛰어난 성능을 갖는다. 다양한 움직임 특성을 가지는 실험 영상들에 대한 기존의 방법과 제안한 방법의 움직임 추정 성능 평가를 위한 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안한 방법이 움직임이 크고 복잡한 영상에 대해서 기존의 방법에 비해 우수한 PSNR을 나타냄을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.20-28
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• 1998

몰수체의 운동을 정확하게 예측하기 위해서는 동적 모형의 비선형 구조를 선택하고, 이에 해당하는 조종계수를 모형 시험을 통해 추정하여야 한다. 모형 구조가 주어지면 조종계수들의 값만이 미지수가 되어 추정은 표준 최소 자승 문제로 정식화될 수 있다. 불행하게도 몰수체들의 비선형모형 구조는 거의 알려지지 않고 있다. 따라서, 모형 시험에서 측정된 자료들로부터 운동 방정식의 구조를 결정하는 방법을 개발하여 계수 추정 절차에 중요한 한 부분으로 포함시켜야 한다. 본 연구에서는 모형 시험 결과 해석을 위해 널리 사용되고 있는 최소 자승 알고리즘과 그 성능평가법에 대해 살펴보고, Gram-Schmidt에 의한 직교 분리법에 기초를 둔 계수 식별 알고리즘을 매우 단순하고 효과적으로 구조 선택법과 계수 추정법을 결합할 수 있도록 확장하였다. 마지막으로 시뮬레이션과 실제 몰수체에 대한 모형 시험 자료로의 적용을 통해 이 기법의 성능을 검증하였다. 결론적으로 본 연구의 방법은 모형 시험 결과로부터 효율적으로 운동 방정식의 구조를 식별하고 조종 계수를 추정함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 B
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• pp.927-928
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• 2006

본 논문에서는 전동기의 속도제어에 필요한 관성과 마찰계수를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 속도관측기에서 발생하는 추정속도와 실제속도로부터 최소자승법을 이용하여 관성과 마찰계수를 동시에 추정한다. 모의실험을 수행하여 추정관성과 추정마찰계수가 제안된 방법에 의하여 각각 실제값에 수렴함을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1930-1931
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• 2007

본 논문에서는 Zigbee와 초음파 센서를 이용한 실내 항법 시스템을 제안한 시스템 Zigbee라는 단거리 무선 통신 망을 이용하여 수집한 후 이동체의 위치를 추정한다. 제안한 시스템에서는 여러 곳에 초음파 센서를 설치하고 이동체까지 측정한 거리는 실내 항법에 적합한 위치 추정 기법을 결정하기 위하여 최소자승법과 직접풀이법의 성능을 모의실험을 통하여 비교하였고, 두 기법 모두 충분히 작은 오차를 가지는 것을 확인하였는데 최소자승법은 선형화 기준점 설정에 따라 발산하는 경우가 나타나는 것을 볼 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.117-126
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• 2000

링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.294-300
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• 1993

어떤 무기체계의 임무신뢰도분석에 베이지안기법을 사용하는데 있어 고장율이 주어졌을 때 고장간 시간이 지수분포를 따른다는 가정하에 이의 Conjugate Prior인 감마분포의 추정문제를 다룬다. 임무별 고장간시간에 대한 예측분포를 유도하였으며, 실제 측정된 기존의 임무별 고장간시간이 이 예측분포를 따른다는 전제하에 비선형 최소자승법을 이용하여 감마분포의 두 파라메터를 추정하는 방안을 제시하였다. 또한 대상 무기체계의 실제 고장자료를 이용하여 추정치를 구하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1343-1344
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• 2015

본 연구에서는 증분형 FCM(Incremental Fuzzy C-Means: Incremental FCM) 클러스터링 알고리즘을 기반으로 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks: RBFNN) 패턴 분류기를 설계한다. 방사형 기저함수 신경회로망은 조건부에서 가우시안 함수 또는 FCM을 사용하여 적합도를 구하였지만, 제안된 분류기에서는 빅 데이터간의 적합도를 구하기 위해 증분형 FCM을 사용한다. 또한, 빅 데이터를 학습하기 위해 결론부에서 재귀최소자승법(Recursive Least Square Estimation: RLSE)을 사용하여 다항식 계수를 추정한다. 마지막으로 추론부에서는 증분형 FCM에서 구한 적합도와 재귀최소자승법으로 구한 다항식을 이용하여 최종 출력을 구한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.1-10
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• 1997

Breiman(1995)에 의하여 제안된 nonnegative garrote을 Mallows $C_p$의 확장된 개념인 $C_H$의 관점에서 최소자승법, 능형회귀, 축소추정량, 변수선택등의 방법과 비교하였다. 또한 $C_H$를 각 관측값이 기여한 양으로 분해하여 nonnegative garrote의 경우 영향관측값을 검출할 수 있는 한가지 방법을 다루었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.366-370
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• 2013

설명변수와 반응변수 사이의 통계적 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 본 논문에서는 독립변수와 종속변수에 대한 퍼지관계를 표현하는 퍼지회귀모형를 추정하기 위하여 이상치에 민감하지 않은 로버스트한 추정량인 Theil방법을 소개한다. Theil방법은 설명변수와 반응변수의 ${\alpha}$-수준집합의 각 성분으로 구성된 집합에서 선택한 임의의 두 쌍 자료로부터 계산된 변화율의 중위수를 두 변수에 대한 변화량의 추정량으로 간주한다. 본 논문에서 제안된 Theil방법이 최소자승법을 이용하여 추정된 퍼지회귀모형보다 더 정확할 수 있음을 예제를 통하여 확인한다.