수준망의 조정계산은 관측방정식에 의한 최소제곱법을 사용하여 등급별로 독립적인 순차조정을 실시하는 것이 일반적이다. 그러나 망의 규모가 작을 경우에는 자유도가 낮기 때문에 통계분석에 어려움이 있고 저등급의 망에 대한 오차를 정확히 평가하기가 곤란하다. 본 연구에서는 1967년∼1987년간에 측정된 우리나라의 측지수준망자료를 이용하여 1,2등수준망을 혼합시켜서 조합조정하는 방법을 논하였으며 조합조정의 특성을 분석하였고 타원보정에 따른 영향과 조정원점의 변화에 따른 영향을 분석하였다. 또한 실수자유도에 의한 망의 강도분석과 분산요소값의 추정에 의한 망의 정확도를 산출하여 우리나라 측지수준망을 평가하였다.
This paper purposes on stimulating the dynamic behavior of a floating structure model with the image processing and the close-range photogrammetry, instead of the contact sensors. Previously, the movement of structures was presented by the exterior orientation estimation from a single camera following the space resection. The inverse resection yields to 6 orientation parameters of the floating structure, with respect to the camera coordinates system. The single camera solution of interest in applications is characterized by the restriction in terms of costs, unfavorable observation conditions, or synchronization demands when using multiple cameras. This paper discusses the theoretical determinations of camera exterior orientation by using the least squares adjustment, applied of the values from the DLT (Direct Linear Transformation) and the photogrammetric resection. This proposed method is applied to monitor motions of a floating model. The results of 6DOF (Six Degrees of Freedom) from the inverse resection were signified that applying appropriate initial values from DLT in the least square adjustment is effective in obtaining precise exterior orientation parameters. Therefore, the proposed method can be concluded as an efficient solution to simulate movements of the floating structure.
This paper presents a parameter adaptive control law that stabilizes and asymptotically regulates any single-input, linear time-invariant, controllable and observable, discrete-time system when only the upper bounds on the order of the system is given. The algorithm presented in this paper comprises basically a nonlinear state feedback law which is represented by functions of the state vector in the controllable subspace of the model, an adaptive identifier of plant parameters which uses inputs and outputs of a certain length, and an adaptive law for feedback gain adjustment. A new psedu-inverse algorithm is used for the adaptive feedback gain adjustment rather than a least-square algorithm. The proposed feedback law results in not only uniform boundedness of the state vector to zero. The superiority of the proposed algorithm over other algorithms is shown through some examples.
This paper demonstrates a new non-contact electronic joystick using single hall sensor which detects a horizontal vector of the magnetic field. Furthermore, in this paper, it is mathematically modeled that nonlinear characteristics between the output of hall sensor and the movement of joystick bar. The dynamic horizontal vector of magnetic flux is detected by the hall sensor while a permanent magnet is rotated with the joystick bar, which has two dimension detecting area. Using the nonlinear adjustment equations, the output signals of hall sensor have been linearized to give higher accuracy in the two dimension movement. Finally, through the real experiments, it is showed that the single hall sensor structure mechanism is superior to the dual sensor structure in sensing the two-dimensional motion without offset.
Many image hiding schemes based on least significant bit (LSB) transformation have been proposed. One of the LSB-based image hiding schemes that employs diamond encoding was proposed in 2008. In this scheme, the binary secret data is converted into base n representation, and the converted secret data is concealed in the cover image. Here, we show that this scheme has two vulnerabilities: noticeable spots in the stego-image, i.e., a non-smooth embedding result, and inefficiency caused by rough re-adjustment of falling-off-boundary value and impractical base translation. Moreover, we propose a new scheme that is efficient and produces a smooth and high quality embedding result by restricting n to power of 2 and using a sophisticated re-adjustment procedure. Our experimental results show that our scheme yields high quality stego-images and is secure against RS detection attack.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권6호
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pp.577-590
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2018
Employing the covariance adjustment technique, we show that in the system of two seemingly unrelated multivariate regressions the estimator of regression coefficients can be expressed as a matrix power series, and conclude that the matrix series only has a unique simpler form. In the case that the covariance matrix of the system is unknown, we define a two-stage estimator for the regression coefficients which is shown to be unique and unbiased. Numerical simulations are also presented to illustrate its superiority over the ordinary least square estimator. Also, as an example we apply our results to the seemingly unrelated growth curve models.
A model reference adaptive control(MRAC) theory is very useful for controlling a plant of which the parameters are unknown or vary during operation usint only input-output signal of plant. In this study, 2' nd order discreter time MRAC controller is designed for an electrohydraulic position control system which is represented with nonlinear mathematical model and the least square method is adopted for the para-meter adjustment law. This control algorthm is applied to the position control of electrohydraulic servosystem through computer simulation and the effect of the change of load, sampling time upon the performance following reference model and upon the performance of estimating plant parameters are examined.
본 연구는 근거리 수치사진의 카메라 렌즈방사왜곡의 보정에 있어서, 기존 상용 소프트웨어의 최소제곱법에 의한 좌표변환방법인 기하보정툴을 사용하지 않고, 주변환식으로는 카메라 검정자료에서 제공되는 고차다항식을, 역변환에 있어서는 Newton-Raphson의 비선형 방정식의근의 해법을 직접 사용하여 렌즈방사왜곡을 보정함으로써 기하학적 정확도가 최소제곱법에 의한 좌표변환방법에 비하여 약 0.04∼0.08화소 향상된 수치 사진화상을 얻을 수 있었다. 또한 기존 소프트웨어에 있어서는 고차다항식의 최소제곱법 적용을 위해서 동일한 경중률의 많은 기준점의 선정작업을 필요로 하나, 본 연구에서 제시한 기법은 이 작업이 필요 없으므로 작업의 효율성을 높일 수 있었다.
This paper presents a performance analysis of an improved adaptive algorithm proposed by the authors recently. It is based on the normalized least mean square (NLMS) algorithm, which Is one of the major techniques to adapt the cofficients of a transversal filter. Generally, the performance of an adaptive algorithm is often discussed by investigating the mis-adjustment. In this paper, unlike these approaches, a novel analytical method is considered. letting the parameters so that the residual mean square error (MSE) after the convergence of the algorithm is equal to that of the NLMS algorithm, the MSE level is compared. It is shown that the theoretical analysis is agreed with the simulation results.
B.Widrow established fundamental relations between the least-mean-square (LMS) algorithm and the digital Fourier transform[1]. By extending these relations, we proposed the short time spectra analysis system using the LMS algorithm[2]. In that paper, we used the normal LMS algorithm on the thought of dealing with only real analytical signal. This algorithm minimizes the real mean-square by recursively altering the complex weight vector at each sampling instant. But, the short time spectra analysis sometimes deals with the complex signal that is outputted from complex analog filter. So, in order to optimize and develop this methods, furthermore it is necessary to derive an algorithm for the complex analytical signal. In this paper, we first discuss the new adaptive system for the spectra analysis using the complex LMS algorithm and then derive convergence condition, time constant of coefficient adjustment and frequency resolution by extending the discussion. Finally, the effectiveness of the proposed method is experimentally demonstrated by applying it to the measurement of transfer performance on complex analog filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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