• 한국측량학회지
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• 제13권1호
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• pp.107-113
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• 1995

일반적으로 측지망 최적화의 목적은 측지망의 형상과 관측계획의 문제를 해결하기 위한 것이다. 본 연구에서는 측지망의 형상은 일정한 것으로 간주하고, 측지망의 정확도를 향상시키기 위한 조정점의 선택과 조정방법에 관해 고찰해보고자 한다. 국가기준점을 구성하는 측지망의 조정계산은 조정기준점의 선택과 조정방법에 따라 그 결과가 달라질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 모든 점을 고정하지 않는 자유망조정 방법에서 조정기준점으로 선택한 기준점좌표를 고정시켜 자유망조정을 반복 수행하는 알고리즘을 소개하고, 조정점으로 사용한 기준점의 오차를 점검하여 오차가 큰 기준점은 미지점으로 간주하고 반복조정하므로써 조정망의 신설점의 좌표를 최적화할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 연구의 조정계산 방법을 시뮬레이션 망에 적용한 결과, 조정점으로 선택한 기준점의 성과에 대한 오차를 확인할 수 있었으며, 오차가 큰 조정기준점을 제외하므로써 조정망의 오차를 줄여 신설망의 좌표를 최적화할 수 있음을 알 수 있었다 따라서 국가기준점망의 순차 조정이나 국가기준점을 이용한 공공측량 등에 이 방법을 적용하므로써 조정망의 정확도를 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제7권2호
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• pp.1-6
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• 1989

수준망의 조정계산은 관측방정식에 의한 최소제곱법을 사용하여 등급별로 독립적인 순차조정을 실시하는 것이 일반적이다. 그러나 망의 규모가 작을 경우에는 자유도가 낮기 때문에 통계분석에 어려움이 있고 저등급의 망에 대한 오차를 정확히 평가하기가 곤란하다. 본 연구에서는 1967년∼1987년간에 측정된 우리나라의 측지수준망자료를 이용하여 1,2등수준망을 혼합시켜서 조합조정하는 방법을 논하였으며 조합조정의 특성을 분석하였고 타원보정에 따른 영향과 조정원점의 변화에 따른 영향을 분석하였다. 또한 실수자유도에 의한 망의 강도분석과 분산요소값의 추정에 의한 망의 정확도를 산출하여 우리나라 측지수준망을 평가하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제17권1호통권73호
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• pp.48-53
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• 2002

동일 지역 내 위성망 및 지상망이 동일 주파수를 사용할 경우 서로 간의 간섭으로 인해 서비스에 영향을 받게 된다. 따라서 간섭에 대한 영향 평가가 필요하게 되고 그에 따라 조정이 필요한 경우 조정 절차에 들어가게 된다. 본 문서의 목적은 조정 필요성의 유무를 결정하기 위한, 서비스 간의 유해 간섭이 없는 최소한의 거리를 구하는 데에 있다. 본문에서는 요구 주파수 대역에 대해 전송 손실을 비교하여 반복 계산을 통해 조정거리를 결정하는 방법에 대해 분석하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권2호
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• pp.103-110
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• 2015

본 논문에서는 통합기준점의 통합망 조정을 위해 학술용 망조정 소프트웨어에 대해 비교하고, 전국 단위로 통합망 조정을 실시하였다. 기존 통합기준점의 평면좌표 결정에서는 연도별로 다른 소프트웨어를 사용하였기 때문에 측량 시점과 데이터처리 해석 방법에서 오차가 발생하였으며, 이러한 오차를 줄이기 위해 다년간에 걸쳐 관측한 세션별 관측망을 하나의 망으로 구성하여 통합망 조정을 수행하였다. 통합망 조정을 위해서 Quasi-Observation Combination Analysis(QOCA)와 Global Kalman filter VLBI and GPS analysis program(GLOBK)를 비교·분석하였으며, 최종적인 통합망 조정 처리에는 GLOBK를 사용하여 단일 망조정을 실시하였다. 전국 단위의 통합망 조정을 실시한 결과, 수직방향의 RMSE는 ±0.03m 로서 다소 크게 나타났지만, 수평방향의 RMSE는 ±0.006m로서 기존결과와 근사한 결과를 얻을 수 있었다.

• 지구물리
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• 제6권1호
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• pp.1-11
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• 2003

측지망 조정에는 여러 가지 기법이 있으나 가장 보편적인 것이 최소자승법이다. 지각 변위 연구 등 지구역학적 연구를 위해 GPS 자료를 처리할 때 일반적으로 두 가지 망조정 기법이 사용되는데 그 중 하나는 자유망 조정법이고 나머지 하나는 제한적망 조정법이다. 이 두가지 기법 중에서 어느 것이 더 지구역학적 목적에 적절한지 결정하기 위해 두 개의 다른 측지망 즉, "이집트의 시나이 측지망"과 "한국의 HGN 측지망"의 데이터를 사용하여 조사하였다. 사용된 두 개의 망은 서로 모양이 다를 뿐만 아니라 지진학적 활동이 다른 지역에 위치해 있다. 이 연구의 결과는 두 기법이 모두 RMS 입장에서 보면 고정밀성을 가지고 있고 큰 차이가 없을을 보인다. 그러나 좌표값 결과를 볼 때 제한적망 고정법이 자유망 조정법에 비해 더 많은 왜곡을 일으켰을 분만 아니라 측지망을 정의하는 고정점이 변하면 좌표값도 다르게 결정되었다. 이러한 왜곡은 측정점의 위치 이동량은 물론 자료처리 결과의 지구역학적 해석에 중요한 역할을 하는 변위요소들의 추정에도 영향을 미친다. 이 연구의 대상 지역에 대해 널리 알려진 지구역학 모델과 두 기법으로부터 얻어진 결과를 비교해 보면, 자유망 조정법의 결과가 이들 모델에 확실히 잘 맞는 반면 제한적망 조정법의 결과는 전혀 맞지 않는것으로 나타났다. 이런 결과를 종합해 볼 때 자유망 조정법이 지구역학적 목적에 더 부합하는 측지망 조정기법이라고 판단된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.77-80
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• 2003

신경망의 퍼셉트론 학습법에는 이진 또는 연속 활성화 함수가 사용된다. 초기 연결강도는 임의의 값으로 설정하며, 목표치와 실제 출력과의 차이를 이용하는 것이 주된 특징이다. 즉 구해진 오차는 학습률에 따라서 다음 단계의 연결강도에 영향을 주게 된다. 이런 경우 학습률이 너무 크면 수렴성을 보장할 수 없으며, 반대로 너무 작게 선정하면 학습이 매우 느리게 진행되는 단점이 발생한다. 이런 이유로 능동적인 학습률의 변화는 신경망의 퍼셉트론 학습법에 중요한 관건이 리며, 주어진 문제를 최적으로 학습을 위해서는 결국 상황에 따른 적절한 학습률 조정이 필요하다. 본 논문에서는 학습률 조정에 퍼지 모델을 적용하는 신경망 학습 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의한 학습은 오차의 변화에 따라 학습률을 조정하는 방식을 사용하였고, 그 결과 연결강도를 능동적으로 변화시켜 효과적인 학습 결과를 얻었다. 학습률 변화는 'Sugeno 퍼지 모델'을 이용하여 구현하였다.

• 한국측량학회지
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• 제3권2호
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• pp.48-62
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• 1985

본 논문은 g-inverse를 이용한 자유망 조정으로서, 미지 Parameter를 이용한 해법에 있어서는 모든점의 좌표가 동일경중률에 의한 Parameter로 처리되기 때문에 정규방정식의 행열이 특이행열이 된다. 이 논문은 망조정에 있어서의 특이행열과 삼변측양에 있어서 기존방법의 정확도 분석 및 삼변자유망조정의 문제를 검토하였다. 본 삼변자유망 조정의 경우에 있어서는 조정좌표의 최소제곱근 오차가 심다변망에서 35.6%, 사변망에서 50.5%로 정확도가 향상되었고, 오차구원의 요소에 있어서도 최소제곱근오차가 유심다변망에서 a=24.5%, b=5.0%, 사변망에서는 a=42.6%, b＝49.2％로 감소하였다. 따라서 자유망조정 방법의 적용은 기준점의 수평위치결정에 있어서 상대오차의 개선을 위하여 필요한 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제13권1호
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• pp.3-10
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• 2005

근거리 디지털 영상을 이용하여 도로 사면의 3차원 변형을 효율적으로 측정하고자 하였다. 두 시기에 각각 동일한 다중지점 기하배치 상에서 스틸비디오 영상을 취득하고 종래의 표준적 광속조정과 자유망 광속조정에 의하여 각각 사진삼각측량 처리를 행하고 또한 토털스테이션에 의한 측지학적 방법과 비교하였다. 1mm 이내의 표준오차와 $1/30,000{\sim}1/36,000$의 상대정확도로 대상점들의 3차원 좌표 및 변형량을 도출할 수 있었으며, 자유망 광속조정이 표준적 광속조정에 비해 13%까지 높은 정확도를 나타내었다. 자유망 광속조정법을 적용한다면 복잡한 산업현장에서 기준점측량을 병행하지 않고 신속하고 정확한 변형측량을 기대할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.343-348
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• 2005

본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.