본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.
In this paper, efficient deployment method of sensors and target positioning performance with respect to measurement error are dealt with. Active sonar can be categorized into Monostatic, Bistatic, Multistatic sonar, and characteristics of respective sonar are different. Assuming that each sensor can receive range and angular information, we compare the performance of Monostatic, Bistatic, and Multistatic systems. And we suggest Weighted least square (WLS) which gives the weight to former case, LS. In particular. adopting suggested method we investigate the target positioning performance according to number of sensor, distance from transmitter to receiver, and propose efficient arrangement rule for Multistatic sonar configurations. According to the experimental results, RMSE of Multistatic sonar is found to be superior to Monostatic and Bistatic by 35.98%. 37.45% respectively, and WLS is superior to LS approximately by 7.4% in average. Furthermore, as the difference of respective sensor's variance is large, it is observed that the improvement ratio of target positioning performance is increased.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.5
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pp.917-922
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2018
In the conventional interchannel interference self-cancellation (ICI-SC) schemes, the length of sampling window is the same as the symbol length of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM). Thus, the number of complex operations to compute the interference coefficient of each subchannel is significantly increased. To solve this problem, we present an approximated mathematical model for the coefficients of ICI-SC schemes. Based on the proposed approximation, we analyze mean squared error (MSE) and computational complexity of the ICI-SC schemes with the length of sampling window. As a result, the presented approximation has an error of less than 0.01% on the MSE compared to the original equation. When the number of subchannels is 1024, the number of complex computations for the interference coefficients is reduced by 98% or more. Since the computational complexity can be remarkably reduced without sacrificing the self-cancellation capability, it is considered that the proposed approximation is very useful to develop an algorithm for the ICI-SC scheme.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4B
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pp.309-316
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2012
The compensation algorithm for localization using the least-squires method in NLOS(Non Line of Sight) environment is suggested and the performance of the algorithm is analyzed in this paper. In order to improve the localization correction rate of the moving node, 1) the distance value of the moving node that is moving as an constant speed is measured by SDS-TWR(Symmetric Double-Sided Two-Way Ranging); 2) the location of the moving node is measured using the triangulation scheme; 3) the location of the moving node measured in 2) is compensated using the least-squares method. By the experiments in NLOS environment, it is confirmed that the average localization error rates are measured to ${\pm}1m$, ${\pm}0.2m$ and ${\pm}0.1m$ by the triangulation scheme, the Kalman filter and the least-squires method respectively. As a result, we can see that the localization error rate of the suggested algorithm is higher than that of the triangulation as average 86.0% and the Kalman filter as average 16.0% respectively.
This paper presents the empirical formulas for determining the design-width for medium rivers in the Han river basin. The design flood, the watershed ares, and the channel slope of 216 medium rivers in the Han river basin are collected. the design width formulas are then determined by 1) the least squares (LS) method, 2)the least median squares (LMS) method, and 3) the reweighted least squares method based on the LMS (RLS). The six types of formulas are considered to determine the acceptable type for medium streams in the Han river basin. The root mean squared errors (RMSE), the absolute mean (AME) errors, and the mean errors (ME) are computed to test the formulas derived by three regression methods. It si found that the equation related stream width to the watershed area and the channel slope is acceptable for determining the design width for medium streams in the Han river basin. It is expected that the equations proposed by this study be used an index for determining the design-width for medium streams in the Han river basin.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.13
no.1
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pp.29-39
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1989
In this work, a numerical and experimental study was done to get an optimum cam profile considering dynamic characteristics of a cam-valve system. First of all, a four degree of freedom dynamic model was set up for an OHV type cam-valve acceleration while not modifying original cam shape greatly. Also another optimization which aims to enlarge the valve displacement area while reducing the peak valve acceleration, was tried. The optimized cam profile was tested experimentally and found that the measured valve displacement and pushrod force show only very small error from the analytically predicted model simulation results.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.1B
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pp.9-20
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2012
Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.
Software failure time presented in the literature exhibit either constant monotonic increasing or monotonic decreasing, For data analysis of software reliability model, data scale tools of trend analysis are developed. The methods of trend analysis are arithmetic mean test and Laplace trend test. Trend analysis only offer information of outline content. In this paper, we discuss forecasting failure time case of failure time censoring. In this study, time series analys is used in the simple moving average and weighted moving averages, exponential smoothing method for predict the future failure times, Empirical analysis used interval failure time for the prediction of this model. Model selection using the mean square error was presented for effective comparison.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06b
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pp.446-450
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2010
다변측량법은 위치가 알려진 3개 이상의 지점으로부터 대상까지의 거리 정보를 바탕으로 대상의 위치를 계산하는 기법이다. Real Time Locating Systems (RTLS) 에서는 대상의 위치를 파악하기 위해 다변측량 기법을 주로 사용하는데, 이를 위해서는 리더와 대상과의 거리 정보가 3개 이상 필요하다. 그러나 항만 환경처럼 시설물 설치가 어렵고 장애물도 많은 넓은 지역에서는 음영지역이 다수 존재하여 이러한 조건을 항상 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 다변측량이 불가능한 적은 수의 거리 정보만으로 대상의 위치를 파악할 수 있도록 대상의 동선 정보를 이용하는 동선 정보 기반의 측위 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 최소자승법만을 사용했을 때보다 평균 측위 오차가 약 3m, 표준 편차가 6m 줄었으며, 측위 성공률이 4.6 배 이상 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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