This Paper proposes a new nonlinear partial least square method that extends the linear PLS. Proposed nonlinear PLS uses self-organizing feature map as PLS outer relation and multilayer neural network as PLS inner regression method.
본 논문은 비선형적 최소제곱법을 위한 효율적인 위치추정기법 연구를 하였다. 비선형적 최소제곱 방식은 선형적 최소제곱 방식에 비해 정확도가 높으며 거리 오차에 대해서 보다 강인한 추세를 보이지만 회기적인 방법을 취하기 때문에 계산 량이 매우 많아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비선형적 최소제곱 위치 추정 방식인 Newton method와 Levenberg-Marquardt 방식을 이용하였을 때 추정 위치 정확도와 복잡도 간의 기회비용 관점에서 효율적인 알고리즘을 제시하여 계산 량을 줄이면서 성능 열화를 방지할 수 있는 기법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과로 추정 위치 정확도와 회기(iteration) 횟수를 구하고 선형적 방식의 위치 추정 성능, 기존의 비선형적 방식, 제안한 방식에 대해 비교 분석하여 제안한 알고리즘을 검증하였다.
OFDM (직교 주파수 분할 다중화) 신호의 높은 PAPR은 시스템의 송신단에서 전력증폭기의 비선형적 특성으로 인해 비선형 왜곡이 불가피하게 발생한다. 이 현상은 대역 내 왜곡과 대역 외 방사를 초래한다. 본 논문에서는 다항식 (polynomial) 모델에 기반한 사전왜곡(pre-distortion) 기법으로 이러한 문제를 보상하는 기법을 제안한다. 비선형 및 역비선형 다항식 모델 추정은 LSE(Least Square Error) 알고리즘으로 수행한다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해 피크제거와 클리핑 결합기법을 이용해 OFDM 신호가 전력증폭기의 포화 영역 근처에서 동작함으로써 발생하는 왜곡된 신호의 진폭을 제거한다.
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.
본 연구에서는 해저의 반사면이나 흡음재와 같이 주파수에 따라 다른 특성을 가지는 매체를 수치적으로 모델링하였다. 기존의 흡음재 해석 등가회로 모델에 용량성 성분을 부가하기 위해 Debye polarization 기법을 적용하여 흡음재의 모델링을 하였다. 이 모델의 파라미터를 추정하기 위해 폴리우레탄이라는 흡음재의 흡음 주파수 특성을 이용하였다. 파라미터의 추정에는 non-linear least squares라는 비선형 최적화 기법을 사용하였다. 먼저 두께 25 mm의 폴리우레탄의 흡음재의 파라미터를 추정하였으며, 이 파라미터를 이용해 50 mm의 폴리우레탄의 특성을 모델링하는 것이 가능하였다. 이를 바탕으로 흡음재의 주파수에 따른 흡음 특성을 하나의 간단한 모델로 모델링하는 것이 가능함을 보였다.
The Constrained Linear Spectral Unmixing(CLSU) is investigated for sub-pixel image processing, Its result is the abundance map which mean fractions of endmember existing in a mixed pixel. Compared to the Linear Spectral Unmixing using least square method, CLSU uses the NNLS (Non-Negative Least Square) algorithm to guarantee that the estimated fractions are constrained. But, CLSU gets Into difficulty in image processing due to select endmember at a user's disposition. In this study, endmember selection optimization method using entropy in the error-image analysis is proposed. In experiments which is used hyperion image, it is shown that our method can select endmember number than CLSU based on unsupervised endemeber selection.
본 연구는 theta 투영법을 이용하여 터보제트 터빈 블레이드 크리프 특성을 파악하는데 목적이 있다. Theta 투영법은 우수한 정확성을 지니고 있어 폭넓게 사용되고 있다. 크리프 특성을 파악하기 위해 고온 크리프 시험을 수행하였으며, 시험 조건은 터보제트 엔진 운용조건과 소재의 비선형 특성을 고려하여 선정하였으며, four theta 모델의 적합성을 평가하기 위해 크리프 시험 결과와 비교하였다. 크리프 시험결과를 활용하여 크리프 곡선은 four theta model을 이용하여 생성하였다. 반복적인 계산을 통하여 비선형 최소자승법을 이용하여 시험 결과에 대해 최적의 theta 값을 도출하였다. Theta 투영법을 이용하여 크리프 곡선을 생성한 결과 $R^2$값이 0.95이상의 우수한 정확성을 지니는 것을 확인하였다. 또한 four theta 모델의 검정을 위해 수행한 시험 결과와 비교하여 예측된 theta 값이 90.0%의 정확도를 가지어, theta 투영법은 크리프 거동을 예측하여 설계목적에 이용하기 위해 유용하게 사용될 수 있다.
The 3-dimensional measurement using stereo vision system must achieve a camera calibration. So far, the 3-dimensional calibration technique that uses two-dimensional grid papar and a non-linear least square method has been developed and tested. But, this method is inefficient because it has many calculation procedure and a non-linear analysis. Therefore, this paper proposed the projective geometric method which produced the calibration parameter by vanishing point. The vanishing point is producted by a cross ratio and a parallel line pairs. The results of the computer simulation show utility of the proposed method.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
The non-linear least squares model(NLSM) has long been the standard technique used by hydrologists for constructing rating curves. The reasons for its adaptation are vague, and its appropriateness as a method of describing discharge measurement uncertainty has not been well investigated. It is shown in this paper that the classical method of NLSM can model only a very limited class of variance heterogeneity. Furthermore, this lack of flexibility often leads to unaccounted heteroscedasticity, resulting in dubious values for the rating curve parameters and estimated discharge. By introducing a heteroscedastic maximum likelihood model(HMLM), the variance heterogeneity is treated more generally. The maximum likelihood model stabilises the variance better than the NLSM approach, and thus is a more robust and appropriate way to fit a rating curve to a set of discharge measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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