• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권6호
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• pp.2302-2316
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• 2015

We propose an efficient method of extracting targets within a region of interest in non-homogeneous infrared images by using a principal component analysis (PCA) plane and adaptive Gaussian kernel. Existing approaches for extracting targets have been limited to using only the intensity values of the pixels in a target region. However, it is difficult to extract the target regions effectively because the intensity values of the target region are mixed with the background intensity values. To overcome this problem, we propose a novel PCA based approach consisting of three steps. In the first step, we apply a PCA technique minimizing the total least-square errors of an IR image. In the second step, we generate a binary image that consists of pixels with higher values than the plane, and then calculate the second derivative of the sum of the square errors (SDSSE). In the final step, an iteration is performed until the convergence criteria is met, including the SDSSE, angle and labeling value. Therefore, a Gaussian kernel is weighted in addition to the PCA plane with the non-removed data from the previous step. Experimental results show that the proposed method achieves better segmentation performance than the existing method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1465-1474
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• 2013

In this paper, air pollutant tracing models using perceptron neural network(PNN) and non-negative least square(NNLS) are proposed. When the measured values of the air pollution and the contribution concentration of each source by chemical transport modeling are given, they estimate and trace the amount of the air pollutants emission from each source. Two kinds of emissions data are used in the experiments : CH4 and N2O of Geumgo-dong landfill greenhouse gas, and PM10 of 17 areas in Northeast Asia and eight regions of the Korean Peninsula. Emission values were calculated using pseudo inverse method, PNN and NNLS. Pseudo inverse method could be used for the model, but it may have negative emission values. In order to deal with the problem, we used the PNN and NNLS methods. As a result, the estimation using the NNLS is closer to the measured values than that using PNN. The proposed tracing models have better utilization and generalization than those of conventional pseudo inverse model. It could be used more efficiently for air quality management and air pollution reduction.

• 터널과지하공간
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• 제19권6호
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• pp.558-566
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• 2009

암석의 시간 의존적 거동은 기본적인 역학적 특성으로서 시간 의존적으로 거동을 분석하여 암반구조물의 파괴시간을 예측하는 것은 매우 중요하다. Voight가 제안한 재료 파괴 예측식($\ddot{\Omega}=A\dot{\Omega}^\alpha$, 여기서 $\Omega$는 변형률이나 변위와 같은 측정 가능한 물리량이고 A & $\alpha$는 상수이다)을 이용하여 터널, 사면 및 실내 크리프 시험으로부터 측정된 변위나 변형률로부터 파괴시간을 예측하고자 하였다. Voight식을 1차 및 2차 적분하여 구한 변위속도 및 변위식에 비선형최소자승법을 적용하여 A & $\alpha$를 구하였으며 이들 상수는 파괴시간을 예측하는데 사용되었다. 예측된 파괴시간은 실제 파괴시간과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 크리프 변형률과 변형률속도에 선형역속도법을 적용하여 구한 예측 파괴시간은 변형률과 변형률속도를 이용하여 구한 파괴시간보다 오차가 큰 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권5호
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• pp.921-929
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• 2011

정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 학습 도구인 속성 부분집합의 선택기반을 사용하여 최적의 변인을 선택한 후 통계적 학습이론에 기반을 둔 다중 최소제곱 서포트벡터 기계를 사용하고자 한다. 대학의 교양 컴퓨터교육 만족도 분석을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기 보다는 기존의 다중 서포트벡터기계와 다중 최소제곱 서포트벡터기계를 비교 분석한다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 다중 최소제곱 서포트벡터기계가 다중 서포트벡터기계와 같이 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.203-210
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• 1996

A linear neural unit with a modified anti-Hebbian learning rule has been shown to be able to optimally fit curves, surfaces, and hypersurfaces by adaptively extracting the minor component of the input data set. In this paper, we study how to use the robust version of this neural fitting method for linear regression analysis. Furthermore, we compare this method with other methods when data set is contaminated by outliers.

• 대한산업공학회지
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• 제37권1호
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• pp.74-82
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• 2011

The Bass model is a cornerstone in diffusion theory which is used for forecasting demand of durables or new services. Three well-known estimation methods for parameters of the Bass model are Ordinary Least Square (OLS), Maximum Likelihood Estimator (MLE), Nonlinear Least Square (NLS). In this paper, a hybrid method incorporating OLS and NLS is presented and it's performance is analyzed and compared with OLS and NLS by using simulation data and empirical data. The results show that NLS has the best performance in terms of accuracy and our hybrid method has the best performance in terms of stability. Specifically, hybrid method has better performance with less data. This result means much in practical aspect because the avaliable data is little when a diffusion model is used for forecasting demand of a new product.

• 한국음향학회지
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• 제9권2호
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• pp.61-69
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• 1990

디지틀 통신에서 매우 중요한 문제인 비트 동기화(bit synchronization)를 기저대역(baseband)의 PAM 신호에 대하여 weighted least square 추정 기법과 등가인 Gauss-Markov 추정 기법을 연구하였다. 백색 가우시안 확류분포를 갖는 잡음하에서, 천이 위상(Transition phase)과 데이터 레벨의 추정을 2차원적으로 동시에 수행하여 수신단에서 완전한 신호를 복원하는, 검파기 포함형의 비트 동기화기(synchronizer) 실현에 관한 연구를 수행하였다. 컴퓨터 시물레이션으로 실현성을 확인하였으며, 기존의 대표적 비트 동기화 방식인 maximum likelihood 추정 이론에 근거한 DTTL(digital data transition tracking loop)와 그리고 minimum likelihood 추정 기법에 근거한 방식과의 추정 오차성능을 비교 평가하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권4호
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• pp.995-1004
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• 2007

In this paper, we analyse online word-of-mouth and Korean box-office sales data based on kernel regression method. To do this, we consider the regression model with mixed-data and apply the least square cross-validation method proposed by Li and Racine (2004) to the model. We found the box-office sales can be explained by volume of online word-of-mouth and the characteristics of the movies.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.571-575
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• 2003

In this paper, we describe a method for fuzzy polynomial regression analysis for fuzzy input--output data using shape preserving operations for least-squares fitting. Shape preserving operations simplifies the computation of fuzzy arithmetic operations. We derive the solution using mixed nonlinear program.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.134-136
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• 1986

In this paper, a new power spectral estimation technique is presented. At first, by transforming the original data with the Karhunen-Loeve Transform(KLT), we can reduce the amount of the redundant information. Next, by modeling the transformed data by means of the autoregressive(AR) model and then applying the least-squares parameter estimation algorithm to this model, even more accurate spectrum estimates can be obtained. The KLT is the optimum transform for signal representation with respect to the mean-square error criterion. And the least-squares method is used to overcome the inherent shortcomings of popular burg algorithm.