• 지구물리와물리탐사
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• 제10권2호
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• pp.124-130
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• 2007

탄성파 역산에 있어서 가장 널리 사용되는 최소자승($l^2$ norm)해는 이상치(outlier)에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 $l^1$ norm을 최소화하는 해는 이상치에 강인한 면을 보이나 일반적으로 좀 더 많은 계산이 필요하다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)을 이용하면 이러한 $l^1$ norm 문제의 근사해(approximate solution)를 효율적으로 구할 수 있다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 $l^2$ norm으로 처리하며, 큰 크기의 잔여분은 $l^1$ norm으로 처리하는 하이브리드 $l^1/l^2$ norm 최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 구현 기법을 소개한다. 소개된 알고리즘은 특이치(singularity)처리를 위한 임계값의 결정에 민감하게 반응하는 기존의 $l^1$ norm IRLS 방법과는 달리 임계값 결정에 상관없이 늘 강인한 역산의 특성을 보여준다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.227-232
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• 2005

탄성파 역산에 있어서 최소자승(${\ell}^2-norm$)해는 큰 오차에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 ${\ell}^p-norm$ ($1{\le}p<2$)을 최소화하는 해는 잡음에 강인한 해를 보이나 보통은 좀 더 많은 계산이 요구된다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)은 이러한 ${\ell}^p-norm$ 문제의 근사해를 효율적으로 구할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 ${\ell}^2-norm$으로 큰 크기의 잔여분은 ${\ell}^2-norm$으로 적용되는 하이브리드 ${\ell}^1/{\ell}^2$최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 기법을 소개한다. 모의 자료와 실제 현장자료에의 적용결과 큰 잡음이 포함된 경우 최소자승해보다 하이브리드 방법의 경우에 개선된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.293-299
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• 2017

수중에서 기동하는 소형무인 플랫폼은 미래의 핵심적인 해군전력이지만, 이와 동시에 아군세력을 위협하는 비대칭 세력이기도 하다. 이러한 소형무인 플랫폼을 탐지, 식별하기 위한 하나의 방법으로 반복적 수치해석 기법에 기반한 물성추정 기법을 소개한다. 물성추정 기법은 표적의 위치정보뿐만 아니라 표적의 물리적인 물성치를 추정할 수 있기 때문에 정지한 표적을 탐지 및 식별할 수 있으며, 다수의 수중표적도 동시에 탐지 가능하며, 표적과 주변 자연물체와의 구분이 가능한 장점을 가진다. 본 연구에서는 기존에 제안한 기법을 보다 확장하여, 실제 호수시험 획득자료를 이용하여 실제 수중 소형표적을 대상으로 물성추정을 수행하였다. 그 결과 단 한 개의 채널신호만으로도 소형플랫폼에 대한 물성추정이 가능하였으며, 현장자료에도 강인한 결과를 획득할 수 있었다.