In the present study, a three-dimensional least square/level set based two-phase flow code was developed for the simulation of three-dimensional sloshing problems using finite element discretization. The present method can be utilized for the analysis of a free surface flow problem in a complex geometry due to the feature of FEM. Since the finite element method is employed for the spatial discretization of governing equations, an unstructured mesh can be naturally adopted for the level set simulation of a free surface flow without an additional load for the code development except that solution methods of the hyperbolic type redistancing and advection equations of the level set function should be devised in order to give a bounded solution on the unstructured mesh. From the numerical experiments of the present study, it is shown that the proposed method is both robust and accurate for the simulation of three-dimensional sloshing problems.
The Response Surface Methodology is frequently used for building an approximation model. However, its approximation errors often occur in engineering problem, because of the use of the Least Square Method. Therefore, this paper introduces the Moving Least Square Method to obtain the more accurate Response Surface Model, and then the detent force of a Permanent Magnet Linear Synchronous Motor is applied to verify the accuracy of the introduced method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제31권5호
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pp.487-496
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2024
In this paper, we propose a data-driven procedure to segment a binary sequence as an alternative to the popular hidden Markov model (HMM) based procedure. Unlike the HMM, our procedure does not make any distributional or model assumption to the data. To segment the sequence, we suggest to minimize the least square distance from the observations under total variation regularization to the solution, and develop a polynomial time algorithm for it. Finally, we illustrate the algorithm using a toy example and apply it to the Gemini boat race data between Oxford and Cambridge University. Further, we numerically compare the performance of our procedure to the HMM based segmentation through these examples.
최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.
본 논문은 OFDM 블록에 파일럿 심볼들이 빗 형태의 패턴에 따라 배치된 경우, 가상 부반송파를 가지는 OFDM 시스템의 channel frequency response (CFR)를 추정하는 여러 방식들을 서로 비교한다. 채널 임펄스 응답을 먼저 예측하는 것이 목적인 minimum mean square error (MMSE) 기반의 채널추정 방식과 누설현상의 억제가 목적인 MMSE 기반의 채널추정 방식이 지금까지 비교되지 않았기 때문에, 본 논문에서는 후자 방식과 전자 방식의 mean square error (MSE) 값들의 차이가 양수가 됨을 유도함으로써 전자 방식의 우수성을 논리적으로 증명한다. 아울러 본 논문에서는 파일럿 수의 변화가 MMSE 기반 채널추정 방식과 least-square (LS) 기반 채널 추정 방식의 성능에 미치는 영향을 조사한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 채널추정 방식들의 성능을 정량적으로 확인한다.
본 논문에서는 최근 방송 및 이동 통신 서비스가 광벙위하게 사용되고 서비스 영역의 용이한 확대로 인해 무선중계기에 대한 수요가 급격히 증가하고 있다. 그러나 무선중계기에서 발생되는 궤환 신호로 인한 발진현상이 발생 한다. 그룹화 LMS(Least Mean Square)와 CMA(Constant Modulus Algorithm) 알고리즘을 이용한 적응 필터를 적용시킨 새로운 혼합 간섭 제거기활 제안한다. 제안한 간섭 제거기는 그룹화 LMS 알고리즘 간섭 제거기법을 적용시키기 때문에 기존 구조보다 나은 채널 적응 성능과 낮은 MSE(Mean Square Error)을 가진다. 이 제안된 검출기는 수렴속도를 증가하면서 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해 최소평균 자승 알고리즘에서 두 개의 적응화 상수를 이용한다. 이 구조는 기존 비선형 간섭제거기에 비해 같은 MSE(Mean Square Error)에 대한 반복수와 하드웨어 복잡도를 줄여준다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권1호
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pp.25-32
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2017
For repairable software systems, the Mean Time Between Failure (MTBF) is used as a measure of software system stability. Therefore, the evaluation of software reliability requirements or reliability characteristics can be applied MTBF. In this paper, we want to compare MTBF in terms of parameter estimation using Makeham life distribution. The parameter estimates used the least square method which is regression analyzer method and the maximum likelihood method. As a result, the MTBF using the least square method shows a non-decreased pattern and case of the maximum likelihood method shows a non-increased form as the failure time increases. In comparison with the observed MTBF, MTBF using the maximum likelihood estimation is smallerd about difference of interval than the least square estimation which is regression analyzer method. Thus, In terms of MTBF, the maximum likelihood estimation has efficient than the regression analyzer method. In terms of coefficient of determination, the mean square error and mean error of prediction, the maximum likelihood method can be judged as an efficient method.
This paper proposes a novel approach to determine symmetrical components of power system by applying method of least squares in time domain. For the modern power system stability, clearance of faults on high voltage transmission lines in zero response time is crucial and important. Symmetrical components have a great attention since last century. They have been found an effective tool for the analysis of symmetrical and unsymmetrical faults in power system. Moreover, magnitude of symmetrical components are also used as a caution about faults in system. With rapid changes in technology, Microprocessor assumed to be fastest machine of the modern era. Hence microprocessor based techniques were developed and implemented for last few decades. The proposed technique apply least square method in the computation of symmetrical components which is suitable as an application in microprocessor based monitoring and controlling power system in order to avoid cascading failures. Simulation of proposed model is carried out in MATLAB/SIMULINK and all results exploit the validity of model.
지적측량은 지난 100여 년간 국민의 재산권보호를 위한 사명을 수행하여 왔다. 1999년부터 시작된 도면전산화 업무가 2003년도에 종료되면서 디지털(수치화) 도면을 사용할 수 있는 기반이 마련되었으며, 현재는 컴퓨터로 지적측량을 수행하여 보다 정확한 성과를 제시하고 있다. 통계학뿐 아니라 측량계산 분야에 있어서 최소제곱법만큼 유용하고 넓게 이용되고 있는 원리는 없다. 지적측량의 성과를 보다 정확히 향상시키기 위해서는 관측된 데이터의 처리가 중요함은 두말할 나위가 없다. GPS 측량의 경우는 그 계산방법에 최소제곱법이 도입되어 활용되고 있지만 도근측량과 세부측량의 계산방법은 아직도 100여 년 전의 방법을 그대로 사용하고 있어 오차의 적절한 처리가 이루어진다고 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 GPS이외에 각과 거리 등 원시 데이터를 이용하여 최소 제곱법을 적용 지적측량에 응용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
Growth curves including Bass, Logistic and Gompertz functions are widely used in forecasting the market demand. Nonlinear least square method is often adopted for estimating the model parameters but it is difficult to set up the starting value for each parameter. If a wrong starting point is selected, the result may lead to erroneous forecasts. This paper proposes a method of selecting starting values for model parameters in estimating some growth curves by nonlinear least square method through grid search and transformation into linear regression model. Resealing the market data using the national economic index makes it possible to figure out the range of parameters and to utilize the grid search method. Application to some real data is also included, where the performance of our method is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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