• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.246-253
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• 2013

위상 펼침 (phase unwrapping)과 최소자승(least-squares) 기법들을 이용한 기존 디지털 주파수 변별기 (Digital Frequency Discriminator: DFD) 설계를 바탕으로, 본 논문에서는 주파수 판별 대역이 4배 확장한 새로운 DFD 설계를 제안한다. 구체적으로, 주파수 판별 대역을 기존 2-6GHz에서 2-18GHz로 4배 확장함에 따라 주파수 판별 정확도를 높이기 위해 DFD 내의 지연선 수가 증가되고, 이에 따른 주파수 추정 연산량이 증가되는데, 본 논문에서는 이러한 2-18GHz 대역 주파수 판별을 위해 보다 효율적인 주파수 추정 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안하는 주파수 추정 방법에서는 기존 방법인 위상 펼침 기법을 기반으로 펼친 위상의 후보군을 만들되, 각 지연선에서 발생할 수 있는 위상 잡음을 미리 추정하여, 적절한 펼친 위상 후보군을 선택하는 새로운 주파수 후보군 선택 방법을 제안한다. 이렇게 선택된 위상 후보군만을 최소자승 기법에 적용하여 주파수를 추정함으로써, 결과적으로 기존 DFD의 주파수 추정에 비해 연산량을 줄일 수 있다. 끝으로, 제안한 DFD에 대한 주파수 변별 방법을 비교 분석하고, 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 주파수 판별 성능을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.219-224
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• 2020

이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

• 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.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제11권2호
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• pp.103-115
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• 2004

A computational algorithm is developed for fitting given data in the plane or in 3-space by implicitly defined quadrics. Implicity implies that the type of the quadric is part of the model and need not be known in advance. Starting with some estimate for the coefficients of the quadric the method will alternatively determine the shortest distances from the given points onto the quadric and adapt the coefficients such as to reduce the sum of those squared distances. Numerical examples are given.

• 대한수학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.813-827
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• 1997

Multigrid methods for two first-order system least squares (FOSLS) using bilinear finite elements are developed for the pure traction problem of planar linear elasticity. They are two-stage algorithms that first solve for the gradients of displacement, then for the displacement itself. In this paper, concentration is given on solving for the gradients of displacement only. Numerical results show that the convergences are uniform even as the material becomes nearly incompressible. Computations for convergence rates are included.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제3권2호
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• pp.183-192
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• 1996

The least squares cross validated bandwidth is the mini-mizer of the corss validation function for choosing the smooth parame-ter of a kernel density estimator. It is a completely automatic method but it requires inordinate amounts of computational time. We present a convenient formula for calculation of the cross validation function when the kernel function is a symmetric polynomial with finite sup-port. Also we suggest an algorithm for finding global minima of the crass validation function.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.625-628
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• 1997

In this paper the new neural network and sliding mode suspension controller is proposed. That neural network is error self-recurrent neural network. For fast on-line learning, this paper use recursive least squares method. A new neural networks converges considerably faster than the backpropagation algorithm and has advantages of being less affected by the poor initial weights and learning rate. The controller for suspension systems is designed according to sliding mode technique based on new proposed neural network.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.205-209
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• 2013

기존의 반향신호 억제기는 스피커와 마이크 사이의 선형 관계만을 고려하여, 마이크로 입력된 신호로 부터 반향신호를 억제한다. 하지만 실제적으로 스피커는 비선형성을 가지고 있으며, 이 때문에 기존의 반향신호 억제기는 비선형 반향신호 환경에서 그 성능이 저하된다. 본 논문에서는 스피커의 비선형성을 모델링하기에 적합한 주파수영역상의 Least square 방식의 Volterra filter를 적용한 비선형 반향신호 억제기를 제안하였다. 객관적 성능평가 방법인 Echo Return Loss Enhancement (ERLE)와 Speech Attenuation(SA)를 도입하여 제안된 알고리즘의 성능 검증에 사용하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 반향신호 억제기보다 선형 및 비선형 반향 신호 환경에서 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.723-730
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• 2015

본 논문에서는 전시장에 사용되는 도슨트 로봇 (Docent Robot)의 자율주행 정밀도 향상을 위하여 최소자승법을 적용한 위치추적 보정 알고리즘 (Location tracking Compensation Algorithm based on Least-Squares Method, $LCA_{LSM}$)을 제안하고, 도슨트 로봇을 사용한 실험을 통하여 그 성능을 분석하였다. 제안한 $LCA_{LSM}$은 전시장에서 도슨트 로봇의 자율주행에서 엔코더/자이로 (encoder/gyro, E/G)에서 발생하는 누적오차를 줄이고 위치추적 정확도를 개선하기 위하여 수집된 로봇의 위치좌표를 최소자승법 (Least-Squares Method, LSM)에 적용하여 보정한다. 실험결과, 제안한 $LCA_{LSM}$의 위치추적 평균 오차 감소율은 시나리오 1 (S1) 및 시나리오 2 (S2)에서 $LCA_{KF}$(Location tracking Compensation Algorithm based on Kalman Filter, $LCA_{KF}$) 보다 4.85% 더 높음을 확인하였다. 또한, 제안한 $LCA_{LSM}$의 측정오차에 따른 표준 편차는 S1 및 S2에서 E/G와 $LCA_{KF}$에 비해 훨씬 낮을 뿐 아니라 균일함을 확인하였다. 따라서 제안한 $LCA_{LSM}$은 도슨트 로봇이 S1 및 S2의 직선 이동을 할 때 E/G 및 $LCA_{KF}$ 보다 더 안정적임을 알 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제35권4호
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• pp.511-533
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• 2010

As a truly meshfree method, meshless equilibrium on line method (MELM), for 2D elasticity problems is presented. In MELM, the problem domain is represented by a set of distributed nodes, and equilibrium is satisfied on lines for any node within this domain. In contrary to conventional meshfree methods, test domains are lines in this method, and all integrals can be easily evaluated over straight lines along x and y directions. Proposed weak formulation has the same concept as the equilibrium on line method which was previously used by the authors for enforcement of the Neumann boundary conditions in the strong-form meshless methods. In this paper, the idea of the equilibrium on line method is developed to use as the weak forms of the governing equations at inner nodes of the problem domain. The moving least squares (MLS) approximation is used to interpolate solution variables in this paper. Numerical studies have shown that this method is simple to implement, while leading to accurate results.