이 연구에서는 최소자승법을 이용하여 절리의 직경분포를 추정하는 방법을 개발하였다. 이전에 Song and Lee가 제안한 방법에서는 현장에서 조사한 양끝내포선(contained trace) 분포로부터 무한 조사창에서 정의되는 절리선(joint trace) 길이 분포를 먼저 구하고 이 후에 직경분포를 구하게 된다. 그러나 새로 제안한 방법을 사용하면 중간 추정과정없이 현장에서 얻은 양끝내포선 분포로부터 바로 절리의 직경분포를 구할 수 있다. 이전의 방법과 비교할 때 새로 제안된 방법은 표본의 크기가 작을 때 조금 더 높은 추정정밀도를 보이며, 직경분포를 추정하는 과정에서 절리의 기하학적 파라미터의 하나인 체적빈도(volumetric frequency)도 제공한다. 새로운 추정법의 검증을 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 적용하였다.
본 논문에서 ICS(Interference Cancellation System) 중계기를 위한 Signed LMS(Least Mean Square) 알고리즘을 제안한다. 제안된 Signed LMS 알고리즘은 스텝 사이즈를 조절함에 따라 성능이 개선된다. 제안된 Signed LMS 알고리즘에서 스텝사이즈가 0.067인 경우 수렴횟수 1000 회 일 때 평균 자승 에러는 기존 CMA 알고리즘보다 약 3 ~ 18 dB정도 더 낮다. 그리고, 평균 자승 에러 -25 dB 일 때 LMS(Least Mean Square)와 CMA보다 수렴횟수가 500 ~ 4000 회 정도 줄어든다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1153-1165
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2017
구조방정식모형은 사회과학 및 행동과학 연구 분야에서 이론검정을 위해 주로 사용되는 통계방법이다. 최근 이 통계기법에 대한 방법론적 이슈로서 모형명세화 오류와 소표본 문제가 부각되고 있다. 그런데 이 문제들이 구조방정식모형의 대표 추정 방법인 최대우도법에 위한 이론검정에 어떤 영향을 주는지에 대해 여전히 명확하지 않다. 따라서 본 연구에서 최대우도법 그러고 이에 대한 대안으로 개발된 2단계최소자승법과 2단계능형최소자승법을 정확도와 검정력 관점에서 시뮬레이션을 통해 체계적으로 비교해 본다. 이 실험 결과에 따르면, 모형이 정확하게 설정된 경우, 정확도 기준에서 추정방법들 간의 차이는 미미했다. 하지만 모형오류가 발생한 경우, 2단계능형최소자승법은 다른 방법들보다 표본 크기가 작을 때 훨씬 더 정확한 모수추정치를 산출해 내었다. 그러고 이 방법은 명세화 오류에 관계없이 표본 크기가 작을 때에도 제 2종 오류 (Type II error) 수준이 상대적으로 작거나 만족할만한 수준의 검정력을 보여주었다. 이에 반해 다른 두 방법들은 표본이 작은 경우 또는 명세화 오류가 있는 경우 상당히 높은 수준의 제 2종 오류를 나타내었다.
Least Squares and Minimum Zone method are known for obtaining a datum or a continuous approximate function of measured data. This study is for a Minimum Zone algorithm for a circle, which is useful to obtain the exact roundness from the reference circle of measured data. The proposed method is compared with the Least Squares Limacon method and Chrystal-Peirce algorithm. A computational algorithm for the Minimum Zone circle is suggested and results in less roundness than the other two methods. This Minimum Zone circle method will be used for other geometrical measured data, such as plane or sphere for obtaining the exact flatness or sphericity.
additive 감쇠에 의한 감쇠 최소 자승법에 가우스 소거법과 Jacobian 행렬을 직교 변환시킨 SVD(singular value decomposition)법을 적용하여 조건수가 양호한 triplet 사진 렌즈계에 적용하여 수렴 속도와 안정성을 비교하였다. SVD 직교화 방법을 적용한 감쇠 최소 자승 법이 최소 merit 함수에 보다 안정되고 빠르게 수렴하였다. SVD 방법을 적용한 최적화에서 적절한 merit 함수를 얻을 수 있지만 오차 함수의 비선형성으로 인해 merit 함수가 국부 최소 점에 수업하는 경우가 있어서 간단한 전역 최적화 방법인격자 법으로 최적화를 실시하여 SVD 방법에 의한 merit 함수보다 낮은 전역 최소 점에 수렴하게 하였다.
직류 전철변전소의 가선전압은 전동차들의 회생제동 및 역행가속패턴에 따라 급격히 상승 또는 하강하는 특성을 갖는다. 가선전압 순시 변동폭을 최소로 유지함으로써, 전철변전소와 전동차들의 에너지 효율을 개선시키기 위한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문은 직류전철 변전소의 가선전압의 급격한 변동특성을 모델링하고 선형인공 신경망 알고리즘을 이용한 가선전압 회로모델의 파라메터 추정 방법을 제안하며, 최소자승법을 이용한 추정방법과의 비교를 통해 이 방법의 타당성을 입증한다. 가선전압 및 피더전류들의 누적 측정값을 사용하여 일괄처리 최소자승법으로 RC 병렬회로의 파라메터들을 추정한 결과를 제시하며, 실시간 가선전압 및 피더전류 측정값을 이용하여 오차역 전파방식으로 학습되는 선형인공신경망 기법 추정 결과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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