신뢰성 기반 최적설계의 효과적인 수행을 위하여 개발된 단일루프 단일벡터 방법은 신뢰성 해석의 계산과정을 제거함으로써 최적설계 시 발생하는 과도한 계산비용을 줄일 수 있다. 하지만 성능함수의 오목한 정도가 심할 경우, 수렴을 하지 못하고 발산하는 경향을 보인다. 때문에 일반적인 단일루프 단일벡터 방법은 낮은 수렴성과 부정확성 문제를 내포하고 있다. 본 연구에서는 공액경사도법을 이용한 단일루프 단일벡터 방법을 제안한다. 공액경사도법은 이전 반복과정의 최대가능손상점에서 계산된 방향 벡터들을 이용하여 현재 설계점에서의 최대가능손상점을 산출하기 위한 새로운 방향벡터를 구하고 이 방향벡터를 이용하여 현재점에서의 최적화를 수행한다. 이를 다양한 수학예제에 적용하고 다른 방법들과 수치적 성능 비교를 통해 제안한 방법의 유용성을 검증한다. 공액경사도법을 이용한 단일루프 단일벡터 방법은 성능함수 특성에 크게 영향을 받지 않으며 수렴성을 크게 향상시킬 수 있다.
태양광 시스템의 안정성과 신뢰성 향상을 위해서는 배터리의 잔존량 (State of Charge, SOC)을 정확하게 추정하여야 한다. 본 연구에서는 gradient descent, Levenberg-Marquardt 및 scaled conjugate gradient 학습방법을 사용한 인공 신경회로망 (Artificial Neural Networks, ANN)과 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)을 사용한 SOC 추정방법을 제안한다. 입력으로는 충전 시작 전압 및 적류적산법을 통해 구한 충전 전류를 사용하여 추정된 SOC를 출력한다. 4개의 모델 (ANN-GD, ANN-LM, ANN-SCG, 및 ANFIS)을 사용하여 SOC 추정 방법을 구현하였고 실험을 통해 MATLAB을 사용하여 4개의 모델의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과로부터 ANFIS 모델을 사용한 배터리의 SOC 추정이 가장 정확도가 높았으며 빠른 속도로 수렴함을 확인하였다.
The inverse problem of determining unknown inlet temperature in thermally developing, hydrodynamically developed two phase laminar flow in a parallel plate duct is considered. The inlet temperature profile is determined by measuring temperature in the flow field. No prior information is needed for the functional form of the inlet temperature profile. The inverse convection problem is solved by minimizing the objective function with regularization method. The conjugate gradient method as iterative method and the Tikhonov regularization method are employed. The effects of the functional form of inlet temperature, the number of measurement points and the measurement errors are investigated. The accuracy and efficiency of these two methods are compared and discussed.
Inverse radiation problems are solved for estimating the boundary conditions such as temperature distribution and wall emissivity in axisymmetric absorbing, emitting and scattering medium, given the measured incident radiative heat fluxes. Various regularization methods, such as hybrid genetic algorithm, conjugate-gradient method and finite-difference Newton method, were adopted to solve the inverse problem, while discussing their features in terms of estimation accuracy and computational efficiency. Additionally, we propose a new combined approach that adopts the hybrid genetic algorithm as an initial value selector and uses the finite-difference Newton method as an optimization procedure.
유한요소 적응분할 해석을 행할 경우 강도매트릭스의 요소배열 형태는 밴드 현상이 아닌 성긴 현상을 갖게 된다. 그러한 성긴 현상의 평형방정식들을 풀기 위해서는 컴퓨터 주기억 장소의 가용량이 중요한 관건이 된다. 따라서, 주기억 장소의 사용량을 최소로 줄이고 수렴속도가 높은 반복법에 의한 해를 구하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 '불완전 Cholesky 분해'를 이용한 선조정 공액구배법을 다른 종류의 선조정 구배법들과 비교, 연구해 본다.
This paper deals with the problem of time delay estimation using de-convolution. Two approaches, conjugate gradient method and the total lease square method have been presented to solve the de-convolution problem. Numerical simulation demonstrates the superior performance of the proposed methods over the conventional GCC based algorithms and FIR filter method.
전통적으로 기종점 OD행렬을 추정하는 방법은 가구통행조사나 노측면접조사를 실시하여 표본조사한 자료의 전수화 과정을 거쳐 기종점 OD행렬표를 작성한다. 조사 과정에서 조사표본수가 증가함에 따라 시간과 비용 및 조사오차가 수반되는 문제로 인하여 많은 제약이 내포되어 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 관측교통량을 이용하여 기종점 OD행렬을 추정하는 기법을 연구해 오고 있다 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정하는 기법 중 gradient 모형은 가장 일반적으로 많이 이용하는 기법중의 하나다. 그러나 gradient모형을 이용하여 관측교통량으로 기종점 OD행렬을 추정한 결과 관측교통량과 추정교통량의 오차는 최소화시키면서 기종점 OD행렬을 추정하지만 사전(prior) 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하지 못할 경우가 많다. 즉 사전 기종점 OD행렬의 통행특성을 변경시키는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 추정된 기종점 OD행렬은 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 반영하면서 관측교통량과 추정교통량의 오차를 최소화시켜주도록 하는 기종점 OD행렬 추정모형을 개발하기 위하여 Conjugate Gradient 알고리즘을 이용하였다. 개발된 모형을 검증하기 위하여 예제 분석가로망에서 모형의 일관성(일치성)을 분석하였다. 일관성 분석결과 모형의 상위수준(upper level)과 하위수준(lower level)이 내부적으로 유기적인 관계를 유지하고 있는 것으로 분석되었다. 또한 관측링크교통량에 관측오차를 반영하여 기종점 OD행렬의 추정력을 분석하였다. 분석결과는 관측교통량과 추정(배정)교통량의 오차는 허용오차 범위내에서 추정되는 것으로 분석되었고 추정된 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조는 사전 기종점 OD행렬의 OD행렬 구조를 유지하는 것으로 분석되었다.른 지원이 필요하다. 이와 같은 철도화물활성화의 정책수립필요성의 배경에는 철도화물수송이 효율성과 환경친화성, 높은 안전성 등 사회적 비용을 감소시키는 장점을 가지고 때문이다. 철도화물운송회사도 현재의 수송기능과 함께 포워더로서의 기능을 가져야 할 것이며, 운임인하노력과 속도향상을 위한 노력을 계속하여야 할 것이다.적 대안경로 집합을 역추적 생성하는 과정을 단계별로 추가 설명하였다.을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의
A numerical method on multi-block technique by Bi-CGSTAB(Bi-Conjugate Gradient STABilized) solver has been proposed. The present multi-block technique can reduce the numerical manipulation greatly because the common regions at the interface of each block are not necessary. In order to test the computational performance of present multi-block technique, the flow characteristics in a T type duct system and a N type duct system have been investigated by three kinds of methods such as the single-block method, the previous multi-block technique and the multi-block technique with Bi-CGSTAB solver. The results indicated that the required CPU time by present multi block technique was shorter than that of other two numerical methods and the convergency history was shown very stable at the present multi-block technique.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4604-4622
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2015
It is not easy to reconstruct the geometrical characteristics of the distorted images captured by the devices. One of the most popular optimization methods is fast iterative shrinkage/ thresholding algorithm. In this paper, to deal with its approximation error and the turbulence of the decrease process, an adaptive proximal conjugate gradient (APCG) framework is proposed. It contains three stages. At first stage, a series of adaptive penalty matrices are generated iterate-to-iterate. Second, to trade off the reconstruction accuracy and the computational complexity of the resulting sub-problem, a practical solution is presented, which is characterized by solving the variable ellipsoidal-norm based sub-problem through exploiting the structure of the problem. Third, a correction step is introduced to improve the estimated accuracy. The numerical experiments of the proposed algorithm, in comparison to the favorable state-of-the-art methods, demonstrate the advantages of the proposed method and its potential.
국부 반복 복원 처리는 영상 전체를 반복 복원하는 기존의 반복 복원과는 달리, 영상을 국부적으로 구분하여, 변화량이 큰 부분은 기존의 반복 복원으로 처리하고 변화량이 적은 부분은 LOG함수의 특성을 이용하여 신장 시킨 다음 처리하고, 다시 압축시키므로, 기존의 반복 복원 처리보다도 MSE(Mean Square Error)를 월등히 줄일 수 있을 뿐 아니라 변화량이 적은 부분도 처리가 잘되고, 또 기존의 반복처리 방법이 갖는, 적은 메모리 용량의 소요, 비선형 제약조건의 사용 가능, 약간의 변형으로 언제나 수렴성을 보장하는 등의 장점을 모두 가진다. 이 방법을 영상에 적용시킨 결과, MSE의 현저한 감소, 반복횟수 감소에 따른 반복시간 단축을 확인 할 수 있었다. 그러므로, 이 방법은 MSE를 줄이고 또한 처리 시간 단축을 목적으로 하는 영상의 복원에 적용될 수 있는 매우 우수한 방법임을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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