An, Jae-Mo;Song, You-Me;Choi, Dong-Whan;Cho, Jin-Yeon
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.33
no.10
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pp.26-34
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2005
In this paper, a novel moving least squares interface welding method is proposed to carry out the coupled analysis of whole model composed of independently modeled finite element substructures with nodal mismatching interfaces. To verify the validity, and efficiency of the proposed interface welding method, various numerical examples are worked out including patch tests, convergence tests, and examples of coupled analyses of the structural systems with mismatching substructures. From the numerical tests, it is confirmed that one can efficiently carry out the coupled analysis of whole model composed of mismatching finite element substructures through the proposed method without any remeshing or any additional unknown.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.9
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pp.2345-2352
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1998
The hyper-geometric distribution software reliability growth model was recently developed and successfully applied Due to mathematical difficultv of the maximum likclihmd method, the least squares method has hem suggested for parameter estimation by the previous studies. We first summarize and compare the minimization criteria adopted by the previous studies. It is theo shown that the weighted least squares method is more appropriate hecause of the nonhomogeneous variability of the number of newly detected faults. The adequacy of the weighted least squares method is illustrated by two numerical examples. Finally, we propose a new method fur predicting the number of faults newly discovered by next test instances. The new prediction method can be used for determining the time to stop testing.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.7
no.3
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pp.94-98
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2012
In order to serve the exact torque clamping force, the torque measurement system use the curve fitting algorithm by the least square. The corrected least square curve fitting algorithm which suggested in this paper can surpport more exact clamping force for fastner in variable industry field using the torque. At first, This paper introduces mathematical modeling for curve fitting algorithm, and simulate it. As a result, the corrected least square algorithm have shown lower standard error value than that of the used algoritm with torque, and so this corrected least square algorithm prove high accuracy than nomal least square algorithm. The suggested algorithm will contribute to improvement of cost and safety on industry field with bolt clamping force for precision industry parts, electronics parts, aircraft, aerospace, etc.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.5
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pp.931-940
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2011
Classification is to generate a rule of classifying objects into several categories based on the learning sample. Good classification model should classify new objects with low misclassification error. Many types of classification methods have been developed including logistic regression, discriminant analysis and tree. This paper presents a new classification method using penalized partial least squares. Penalized partial least squares can make the model more robust and remedy multicollinearity problem. This paper compares the proposed method with logistic regression and PCA based discriminant analysis by some real and artificial data. It is concluded that the new method has better power as compared with other methods.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.6
no.4
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pp.43-52
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1986
With increasing of computer use, a least squares method is now widely used in the regression analysis of various data. Unreliable results of regression coefficients due to the floating point of computer and problems of ordinary least squares method are described in detail. To improve these problems, a least squares method using orthogonal function is developed. Also, Comparison and analysis are performed through an example of numerical test, and re-orthogonalization method is used to increase the accuracy. As an example of application, the optimum order of AR process for the time series of monthly flow at the Pyungchang station is determined using Akaike's FPE(Final Prediction Error) which decides optimum degree of AR process. The result shows the AR(2) process is optimum to the series at the station.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.715-721
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2017
기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 디지털 보호 계전기에 쓰이는 필터 중에서 최소 자승 알고리즘을 이용한 고성능 FIR 필터를 설계하였다. 기존의 DFT필터와 MATLAB 시뮬레이션을 이용하여 비교하였으며 FIR 필터의 VHDL모델 및 합성에 중점을 두었다. FIR 필터는 기본적으로 유한개의 임펄스 응답이 이루어지기 때문에 기타 다른 필터에 비하여 안정도가 높으며 선형적인 위상을 가지기 때문에 차단 주파수 대역의 왜곡현상을 없앨 수 있는 장점을 가지고 있다. 여러 가지 알고리즘으로 구현한 FIR 필터를 시뮬레이션 한 결과 최소 자승 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 기본적으로 디지털 보호 계전기에서 디지털 필터의 기능은 사고 전압, 전류로부터 60Hz의 기본파 추출 CT, PT 왜곡 및 DC offset을 제거하는데 있다. 본 논문에서는 이러한 기능을 가지면서 샘플링 주파수와 차수를 같게 하여 FIR 필터와 DFT 필터의 주파수 응답과 연 산 속도를 비교 하였다. 본 논문에서 설계된 최소 자승 알고리즘을 이용한 FIR 필터는 같은 조건의 DFT필터에 비해 1고조파와 2고조파의 차이가 10db 이상 더 우수 하였으며 연산 속도 또한 2배 이상 좋은 결과를 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.419-422
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2024
본 논문에서는 다항식 보간법의 일종인 이동최소자승법(Moving least squares, MLS)을 네트워크로 학습하여, Divergence-constrained MLS 벡터장을 효율적으로 표현하는 방법을 제안한다. 벡터장을 구성하기 위해 MLS는 스칼라가 아닌 벡터 보간을 해야 하므로 행렬과 벡터의 크기가 더 커지며, 이는 계산량이 커짐을 나타낸다. 고차 보간(High-order interpolation)이 가능한 특징은 장점이 되지만, 계산량이 매우 크기 때문에 시뮬레이션에는 활용이 어렵다. Divergence-constrained MLS를 유체 시뮬레이션에 적용한 경우가 있지만, 실제로 슈퍼컴퓨터(Supercomputer)를 해야 장면 제작이 가능하므로 효용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 네트워크 학습을 통한 Divergence-constrained MLS 벡터장을 표현할 수 있는 결과를 보여준다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.12
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pp.2353-2362
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2015
In this paper, we employ the single channel full duplex radio for wireless local area network (WLAN) systems, and design digital interference cancellers using adaptive signal processing. When the full duplex scheme is used for WLAN systems with multiple transmit and receive antennas, some interference is caused through the feedback of transmit signals from multiple antennas. To remove the feedback interference, we derive the least mean square (LMS), normalized LMS (NLMS), and recursive least squares (RLS) algorithms based on adaptive signal processing techniques. In addition, we analyze the theoretical convergence of the proposed LMS and RLS methods. The channel capacity of full duplex radios increases by two times than that of half duplex radios, when the packet error rate (PER) performances for the two systems are identical. Through numerical simulations in WLAN systems, it is shown that the full duplex method with the proposed interference cancellers has a similar PER performance with the conventional half duplex transmission scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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