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유동현,김병수,Yu, Donghyeon,Kim, Byungsoo 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3
MDPDE는 이상치에 강건한 성질을 가진 추정량으로써 최대우도추정량의 대안으로 많은 연구자들에 의해 연구되어 왔다. MDPDE는 조율모수에 따라 성질이 변하게 되는데, 로버스트성과 점근효율성이 서로 상충하는 현상으로 인해 최적의 조율모수를 선택하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 MDPDE의 최적의 조율모수를 선택하는 방법으로 Fujisawa와 Eguchi (2006)가 제시한 방법과 Warwick (2006)이 제시한 방법을 소개하고, 모의실험을 통해 비교분석하였다. 연구 결과 Warwick (2006)의 방법은 특정한 경우 매우 작은 조율모수를 선택하게 될 수도 있다는 사실을 알 수 있었는데, 같은 경우에 Fujisawa와 Eguchi (2006)의 방법은 이러한 현상을 보이지 않았다. 따라서, Fujisawa와 Eguchi (2006)의 방법이 범용적으로 사용하기에 적절하다고 판단된다. The MDPDE is an attractive alternative to maximum likelihood estimator because of the strong robustness properties that it inherently possess. The characteristics of MDPDE can be varied with the tuning parameter, in general, there is a trade-off between robustness and asymptotic efficiency. Hence, selection of optimal tuning parameter is important but complicated task. In this study, we introduce two optimal tuning parameter selection methods proposed by Fujisawa and Eguchi (2005) and Warwick (2006). Through simulation study, we found out that Warwick's method yields excessively small optimal tuning parameter in certain cases while Fujisawa and Eguchi's method performs well. Therefore, we think Fujisawa and Eguchi's method can be used commonly for finding optimal tuning parameter of MDPDE.
모형 선택 기준들에 대한 LASSO 회귀 모형 편의의 영향 연구
유동현,Yu, Donghyeon 한국통계학회 2016 응용통계연구 Vol.29 No.4
고차원 자료(high dimensional data)는 변수의 수가 표본의 수보다 많은 자료로 다양한 분야에서 관측 또는 생성되고 있다. 일반적으로, 고차원 자료에 대한 회귀 모형에서는 모수의 추정과 과적합을 피하기 위하여 변수 선택이 이루어진다. 벌점화 회귀 모형(penalized regression model)은 변수 선택과 회귀 계수의 추정을 동시에 수행하는 장점으로 인하여 고차원 자료에 빈번하게 적용되고 있다. 하지만, 벌점화 회귀 모형에서도 여전히 조율 모수 선택(tuning parameter selection)을 통한 최적의 모형 선택이 요구된다. 본 논문에서는 벌점화 회귀 모형 중에서 대표적인 LASSO 회귀 모형을 기반으로 모형 선택의 기준들에 대한 LASSO 회귀 추정량의 편의가 어떠한 영향을 미치는지 모의실험을 통하여 수치적으로 연구하였고 편의의 보정의 필요성에 대하여 나타내었다. 실제 자료 분석에서의 영향을 나타내기 위하여, 폐암 환자의 유전자 발현량(gene expression) 자료를 기반으로 바이오마커 식별(biomarker identification) 문제에 적용하였다. High dimensional data are frequently encountered in various fields where the number of variables is greater than the number of samples. It is usually necessary to select variables to estimate regression coefficients and avoid overfitting in high dimensional data. A penalized regression model simultaneously obtains variable selection and estimation of coefficients which makes them frequently used for high dimensional data. However, the penalized regression model also needs to select the optimal model by choosing a tuning parameter based on the model selection criterion. This study deals with the bias effect of LASSO regression for model selection criteria. We numerically describes the bias effect to the model selection criteria and apply the proposed correction to the identification of biomarkers for lung cancer based on gene expression data.
유동현,임요한,Yu, Donghyeon,Lim, Johan 한국데이터정보과학회 2013 한국데이터정보과학회지 Vol.24 No.5
최근 과학 기술의 빠른 발전에 따라 대용량 자료가 출현하였고 이에 대한 분석의 중요도도 높아졌다. 대용량 자료의 분석에 가장 중요한 부분중 하나가 고성능 컴퓨팅 기법이고 본 논문에서는 최근 통계학계의 많은 관심을 받고 있는 GPU (graphics processing unit)기반 병렬 계산에 대한 기초적인 소개를 한다. Recent advances in computer technology introduce massive data and their analysis becomes important. The high performance computing is one of the most essential part in analysis of massive data. In this paper, we review the general purpose of the graphics processing unit and its application to parallel computing, which has been of great interest in statistics communities.
유동현(Donghyun Yu),정봉수(Bongsoo Jung),문남수(Namsu Mun),이강훈(Kanghun Lee),한인수(Insu Han),김종일(Jongil Kim),김희진(Heejin Kim) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2012 No.5
Automotive exhaust system is composed of flange connected with exhaust manifold, bellows to absorb vibration of engine and road, muffler to reduce exhaust noise of engine, and pipes. The significant damage factors influencing the exhaust system life are thermal stress due to exhaust gas and repetition of complex load such as bending, torsion and tensile loads from engine and road. RLDA (Road Load Data Acquisition) is preceded to predict exhaust system durability life, but there are several problem like constraint of time and cost. So durability test simulating RLDA data is necessary. In this study, RLDA is performed at a proving ground in order to evaluate durability of exhaust system, and the obtained data is analyzed in order to select the most suitable for simulation durability test.
다종 센서 융합의 신뢰성 향상을 통한 쿼드로터 자세 제어
유동현(Dong Hyeon Yu),박종호(Jong Ho Park),류지형(Ji Hyoung Ryu),정길도(Kil To Chong) 대한기계학회 2015 大韓機械學會論文集A Vol.39 No.5
본 논문은 쿼드로터 자세제어의 신뢰성 향상을 목적으로 다종 센서 구성 및 다종 센서 데이터 융합 알고리즘 적용을 연구한 결과이다. 먼저, 쿼드로터에 대한 동역학적 모델링에 관한 수식을 도출하였으며, 획득된 수식을 기초로 쿼드로터에 대한 수학적 모델링을 진행하였고 이를 기반으로 신뢰성이 향상된 다종 센서 데이터를 입력으로 하는 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 쿼드로터 자세제어를 위해 다종 센서 데이터의 신뢰성 향상이 필요했으며 이를 위해 다종 센서 데이터 입력에 대한 칼만 필터링를 진행하였고, 이후 쿼드로터의 수학적 모델링에 적용하여 오차를 보상토록 하였다. 관련 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 실제 쿼드로터 시스템에 적용하기 위하여 쿼드로터를 짐벌에 장착한 실제 시스템을 구성하였고 이후 쿼드로터를 호버링 상태에서 사용자가 요구하는 각도 변화에 따른 실험을 수행하였다. 실제 실험을 통한 쿼드로터 자세제어 데이터를 산출하였으며, 이를 바탕으로 추가적인 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 설계한 다종 센서 및 쿼드로터 자세 제어 시스템의 성능 검증을 진행하였다. This paper presents the results of study for improving the reliability of quadrotor attitude control by applying a multi-sensor along with a data fusion algorithm. First, a mathematical model of the quadrotor dynamics was developed. Then, using the quadrotor mathematical model, simulations were performed using the improved reliability multi-sensor data as the inputs. From the simulation results, we designed a Gimbal-equipped quadrotor system. With the quadrotor in a hover state, we performed experiments according to the angle change of the user"s specifications . We then calculated the attitude control data from the actual experimental data. Furthermore, with additional simulations, we verified the performance of the designed quadrotor attitude control system with multiple sensors.
유동현(Donghyun Yu),안영기(Youngki Ahn),안덕민(Dukmin Ahn),김태성(Taesung Kim),이희명(Heemyoung Lee),김정인(Jeongin Kim),이양래(Yanglae Lee),김현세(Hyunse Kim),임의수(Euisu Lim) 대한기계학회 2008 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2008 No.11
As the minimum feature size decreases, techniques to avoid contamination and processes to maintain clean wafer surfaces have become very important. The deposition and detachment of nanoparticles from surfaces are major problem to integrated circuit fabrication. Therefore, cleaning technology which reduces nanoparticles is essential to increase yield. Previous megasonic cleaning technology has reached the limits to reduce nanoparticles. Megasonic cleaning is one of the efficiency method to reduce contamination nanoparticle. Two major mechanisms are active in a megasonic cleaning, namely, acoustic streaming and cavitation. Acoustic streaming does not lead to sufficiently strong force to cause damage to the substrates or patterns. Sonoluminescence is a phenomenon of light emission associated with the cavitation of a bubble under ultrasound. We studied a correlation between sonoluminescence and sound pressure distribution for the minimum of pattern damage in megasonic cleaning.
유동현(Dong-Hyeon Yu),임대영(Dae Young Lim),설남오(Nam O Sel),박종호(Jong Ho Park),정길도(Kil to Chong) 제어로봇시스템학회 2015 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.21 No.5
We presented a quad-rotor controlling algorithm design by using sensor fusion in this paper. The controller design technique was performed by a PD controller with a Kalman filter and compensation algorithm for increasing the stability and reliability of the quad-rotor attitude. In this paper, we propose an attitude estimation algorithm for quad-rotor based sensor fusion by using the Kalman filter. For this reason, firstly, we studied the platform configuration and principle of the quad-rotor. Secondly, the bias errors of a gyro sensor, acceleration and geomagnetic sensor are compensated. The measured values of each sensor are then fused via a Kalman filter. Finally, the performance of the proposed algorithm is evaluated through experimental data of attitude estimation. As a result, the proposed sensor fusion algorithm showed superior attitude estimation performance, and also proved that robust attitude estimation is possible even in disturbance.