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Forgetting factor recursive least squares (FFRLS) is an effective lossless compression technique for hyperspectral images. However, the forgetting factor of the FFRLS algorithm is a predetermined fixed value that cannot be adjusted in real time, which can affect prediction accuracy. To address this problem, a new lossless compression method for hyperspectral images using variable forgetting factor recursive least squares was developed. The impact of the forgetting factor on the FFRLS algorithm was analyzed, and a forgetting factor adjustment function was constructed using the average of the posterior prediction residuals in a causal neighborhood as a variable to adjust the forgetting factor dynamically. The performance of this algorithm was verified using NASA's AIRS and CCSDS's 2006 AVIRIS images with minimum average bit rates of 3.66 and 4.07 bits per pixel, respectively. The experimental results show that the proposed algorithm improves prediction accuracy compared with the algorithm with a fixed forgetting factor and achieves better compression performance.

The purpose of this research is to find a simple and accurate NURBS interpolator for CNC systems such as robot, CMM and CNC machine tools. This paper presents a new design of NURBS interpolator for CNC system. The proposed algorithm used the recursive characteristics of NURBS equation, the previous incremental value and chord length for the sake of a constant chord length. Simulation study was conducted to see the performance of the proposed interpolator with reference-word and reference-pulse method. Consequently, an accurate and simple NURBS interpolator was possible for modem CNC systems.

Although precise temperature control in the heat treatment process is a key factor in process reliability, there are many cases where there is no separate heat source control optimization system in the field. To solve this problem, the program monitors the temperature data according to the heat source change through sensor communication in a recursive method based on multiple variables that affect the process, and the target heat source value and the actual heat treatment heat source to match the internal air temperature and material temperature. A control optimization system was constructed. Through this study, the error rate between the target temperature and the atmosphere (material surface) temperature of around 10.7% with the existing heat source control method was improved to an improved result of around 0.1% using a process optimization algorithm and system.

Recently, the time difference of arrival (TDOA) based position determination technique is broadly used in many kinds of real time locating systems. In contrast with other position determination methods, TDOA based localization technique has the strength that it is unnecessary to synchronize the time between each receivers. With at least three receivers which we know their position, we can obtain TDOA solution. In a position determination problem including TDOA method, the accuracy of the estimated position is one of the significant factors. In this paper, in order to compensate measurement error due to time delay of signal propagation, the recursive least square (RLS) method is used. The RLS method is an iterated technique of least square (LS) method. The accuracy and calculation speed of estimated solution are improved through this algorithm. Simulation results show the performance of the proposed algorithm.

We aim to compute discretely monitored geometric Asian option prices under the Heston model. This method involves explicit formula for multivariate generalized Fourier transform of volatility process and their integrals over different time intervals using a recursive method. As numerical results, we illustrate efficiency and accuracy of our method. In addition, we simulate scenarios which show evidently practical importance of our work.

We consider a graphical method for visualizing the strictly monotonic transformation of t(y) so that the regression function E(t(y)$\mid$x) is linear in the predictor vector x. Cook and Weisberg (1994) proposed an inverse response plot which relies on the results of Li & Duan (1989) to obtain consistent estimates. Based on the recursive addition of the results from the two dimensional plots, we propose a new procedure which can be used when the consistency result is in doubt.

Estimating the core losses of magnetic materials is crucial for the electrical, thermal, and mechanical modeling of modern power electronic converters. Thus, there have been a number of methods proposed in the literature to estimate core losses. However, none of the existing works have introduced a method to estimate the core losses for arbitrary flux density waveforms by making use of manufacturer provided loss calculation parameters with a memory efficient algorithm. In this paper, existing core loss estimation methods are reviewed and a novel method is proposed to estimate the core losses under arbitrary voltage excitation by a modification of the improved Generalized Steinmetz Equation (iGSE) algorithm. The novel method is referred to as the Recursive Improved Generalized Steinmetz Equation (RiGSE) and its performance is experimentally verified for arbitrary flux density waveforms. The experimental verification of the proposed core loss estimating method is the only known example in the existing literature in terms of the evaluation of arbitrary flux density waveforms.

The number of adders and critical paths in a multiplier block of a multiple constant multiplication based implementation of a finite impulse response (FIR) filter can be minimized through common subexpression elimination (CSE) techniques. A two-bit common subexpression (CS) can be located recursively in a noncanonic sign digit (CSD) representation of the filter coefficients. An efficient algorithm is presented in this paper to improve the elimination of a CS from the multiplier block of an FIR filter so that it can be realized with fewer adders and low logical depth as compared to the existing CSE methods in the literature. Vinod and others claimed the highest reduction in the number of logical operators (LOs) without increasing the logic depth (LD) requirement. Using the design examples given by Vinod and others, we compare the average reduction in LOs and LDs achieved by our algorithm. Our algorithm shows average LO improvements of 30.8%, 5.5%, and 22.5% with a comparative LD requirement over that of Vinod and others for three design examples. Improvement increases as the filter order increases, and for the highest filter order and lowest coefficient width, the LO improvements are 70.3%, 75.3%, and 72.2% for the three design examples.

본 논문은 객체의 유사성 비교를 위해 객체의 모양을 표현하는 한 가지 특징인 윤곽선상의 우세 점들을 찾는 재귀적 윤곽선 근사 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 같은 모양의 개체에 대하여 그 객체의 무게 중심을 이용하여 항상 일정한 특정 시작점을 찾음으로써 동일한 우세 점들을 재귀적으로 빠른 수행 시간에 찾는다. 또한 이 알고리즘은 열린 곡선, 닫힌 곡선 및 다각형 등 어떤 모양의 평면 도형에도 모두 적용 가능하다. 제안 알고리즘의 평균 시간 복잡도는 O(nlogn)이다.

This paper presents a fingerprint image registration method. In the fingerprint system, the insufficiency of mutual information between a template and a query fingerprint is one of major factors to deteriorate recognition performance. To overcome this problem, we need to register multiple impressions and integrate their information. Our method matches the ridges from multiple impressions recursively and then registers the impressions to minimize the registration error calculated from the Distance map. Our method use regularized TPS model as the transformation model to compensate for the plastic deformation. We compare our method with 3 prior arts (ICP, Distance Map, Ross's method). Our registration error and its' variance is the smallest and also the average registration error is below 3 pixels.

변환기의 해석 및 선계에 있어서 측정되어진 데이터로부터 그 변환기의 진기, 기계, 음향적인 특성변수를 추출하는 기술의 확보는 설계되어진 변환기의 검증 및 최적화를 위해서 필수적이다. 이와 관련한 기존의 방법은 측정방법이 번거롭고 그 결과 또한 많은 오차를 포함하고 있는 관계로 변환기의 정확한 특성변수를 추출하는데 어려움이 많았다. 본 연구에서는 전기음향변환기의 정확한 특성변수 추출을 위하여 기존의 방법과는 달리 Levy Method 반복적으로 사용하여 그 오차를 최소화하는 알고리듬을 개발하였다.

서보 시스템에서는 물리적인 제한조건을 반영하여 위치 프로파일을 그려왔다. 하지만 위치 프로파일이 종료된 시점 남아있는 오차를 기존의 오차 기반 제어기를 이용하여 수렴시키기엔 많은 시간이 소요되고 이는 위치제어 성능 문제로 직결된다. 본 논문에서는 기존의 프로파일이 끝난 시점에서 시스템 제한을 고려한 최대 전압과 최대 전류를 이용하는 프로파일을 연속적으로 그려 수렴구간을 단축시키는 방법을 제안한다. 1kW 용량 서보모터를 통해 수렴시간을 기존 프로파일 방식과 비교하여 알고리즘을 검증하였다.

본 연구는 행렬인수분해 기반으로 3차원 형상의 복원을 위한 오차 보정에 관한 것입니다. 기존 행렬인수분해 기반 오차 보정 방법은 전역적인 최적화로 인해 보정에 한계가 있습니다. 따라서 본 논문에서는 전역적 접근 대신 3차원 복원 형상의 주요 오차 영향 인자를 찾아 보정하는 새로운 방법을 제시하였습니다. 우리는 오차 영향 인자를 2차원 재 투영 편차 공간에서 정의하고 그 오차 성분을 직접 보정합니다. 그리고 일련의 과정을 재귀적으로 반복 적용함으로서 오차 보정 성능을 개선시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방법은 어떤 기하학적 정보에 의존하지 않고 영향도가 가장 큰 오차 성분 중심으로 제어하기 때문에 잡음에 장점을 가지고 있습니다. 제안한 알고리즘 성능 평가는 합성과 실제 영상 프레임으로 시뮬레이션하여 잡음에 강인한 특성을 증명했습니다.

This paper is a study on error correction for three-dimensional shape reconstruction based on factorization method. The existing error correction method based on factorization has a limitation of correction because it is optimized globally. Thus in this paper, we propose our new method which can find and correct the only major error influence factor toward three-dimensional reconstructed shape instead of global approach. We define the error-influenced factor in two-dimensional re-projection deviation space and directly control the error components. In addition, it is possible to improve the error correcting performance by recursively applying the above process. This approach has an advantage under noise because it controls the major error components without depending on any geometric information. The performance evaluation of the proposed algorithm is verified by simulation with synthetic and real image sequence to demonstrate noise robustness.

혈관에 흐르는 혈류 속도의 측정은 혈압 및 심박수와 관련된 혈류의 역학적 변화를 관찰하는 데 있어서 주로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 혈류 속도는 일반적으로 도플러 효과에 의하여 주파수가 변화하는 현상을 이용하여 추정하게 된다. 그런데 기존의 주파수 추정 방법들은 시불변 시스템을 가정하고 있지만 실제 혈관 속은 혈구가 일정하지 않은 속도를 갖는 시변 시스템이라 할 수 있기 때문에 이러한 시변 특성이 강한 경우 기존의 방법을 이용하게 되면 그 성능이 저하되는 경향을 보인다. 또 피시험자의 몸 상태에 따라서 서로 다른 주파수 변화 추이를 보이므로 하나의 고정 변수로써 최적화된 성능을 기대하기도 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 시변 시스템에서 좋은 성능을 갖는 가변 망각 인자(variable forgetting factor, VFF)를 사용한 순환적인 완전 최소 자승법(recursive total least squares, RTLS) 기법을 이용한 주파수 추정 방법을 제안한다. RTLS란 TLS 기법을 순차적으로 계산하는 방법으로 시변 적응력을 향상시키는 방법이다. 또한 이 기법에 가변 망각 인자(VFF)를 적용시키는 것은 시변 시스템에서 외부적인 변화에 대하여 좀더 효율적으로 대응할 수 있기 위함이다. 기존의 방법과 성능 비교를 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 하였으며 그 결과 시변 시스템에서 본 논문에서 제안한 VFF를 이 용한 RTLS 기법이 보다 향상된 성능을 가지고 있음을 확인 할 수 있었다.

기존의 SRF-PLL방법은 구현이 간단하고 정상전원에서 위상각 추정 성능이 우수하지만 불평형 전원하에서 위상각 추정 성능이 저하된다. 본논문에서는 상간전압의 위상변화, 상전압의 크기변동 및 오프셋이 발생된 불평형 전원하에서 변동된 값들을 실시간으로 보상하여 위상각을 검출하는 재귀형 최소 자승법을 이용한 SRF-PLL방법을 제안한다.

본 논문은 시스템 인식에서 RLS의 성능을 높이기 위한 한 방법으로 UDU 행렬 분해법을 바탕으로 한 recursive total least squares (RTLS) algorithm을 제안한다. 기존의 RTLS는 Power Method에 의거해서 recursive하게 만든 형태이어서 RLS와 거의 같은 구조이다. 그러나 본 논문에서는 일반적인 Power Method가 rank-1 update를 이용하기 때문에 ill-condition에 빠질 가능성이 높은 점을 감안하여, UDU 행렬 분해법을 사용한 RTLS방법을 제안하고, 그를 시스템 인식에 적용한다.

초음파를 이용하여 인체 조직의 특성을 알아내는 방법은 매우 광범위하게 응용되어 오고있다. 그 중에서 초음파를 발생시킨 후 반사되어 되돌아오는 신호를 측정하여 그 감쇠 정도로부터 조직의 특성을 추정하는 방법이 많이 사용되고 있다. 이러한 감쇠현상은 발생된 초음파가 조직 내에서 흡수 또는 산란현상을 거치면서 주파수가 변이를 일으키기 때문에 발생한다. 따라서, 조직의 감쇠 특성을 알아내기 위해서, 주파수의 함수로 근사할 수 있는 감쇠 계수(attenuation coefficient)를 이용하여 시간에 따라 달라지는 주파수 변화를 추정한다. 그러나, 기존의 Ah(Auto-Regressive) 모델을 통한 시간영역 및 주파수 영역에서의 추정 방법을 사용하면 잡음이 존재하는 상황에서 시변 신호를 추정하는데 성능이 많이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해서, 가변 망각 인자와 재귀적인 TLS(Total Least Squares) 방법을 사용하여 시간에 따라 변하는 신호를 정확하게 추정하고 잡음환경에도 강인한 알고리듬을 제안하였다. 또한, 제안된 알고리듬은 추정 성능을 향상시킬 뿐 아니라 감쇠정도의 강약에 관계없이 망각인자의 값을 적응적으로 변화시켜 동작하는 장점을 가진다.

In this paper, a Monte Carlo-based Recursive Least Square(MC-RLS) method is presented to directly identify the inverse model of the dynamical system. Although a RLS method has been used for the identification based on the deterministic data in the closed loop controlled form, it would be better for RLS to identify the model with random data. In addition, the inverse model obtained by inverting the identified forward model may not work properly. Therefore, MC-RLS can be used for the inverse model identification without proceeding a numerical inversion of an identified forward model. The performance of the proposed method is verified through experimental studies on a control moment gyroscope.

본 논문에서는 재귀최소자승법을 이용한 수퍼커패시터 뱅크의 실시간 커패시턴스 추정방법에 대해 서술하였으며, 커패시터의 수명은 초기용량에서 약 25%가 감소한 경우 수명을 다했다고 판단한다. 수명을 다한 커패시터를 사용할 경우 시스템의 성능과 안전을 보장할 수 없으므로 커패시터를 교체할 적절한 시기를 판단하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 재귀최소자승법으로 수퍼커패시터 뱅크의 커패시턴스를 측정할 수 있는 방법을 제안하였고, 이를 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.