• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제64권1호
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• pp.110-119
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• 2021

Objective : Preoperative prediction of the arachnoid membrane descent in pituitary surgery is useful for achieving gross total removal and avoiding cerebrospinal fluid leakage resulting from tearing of the arachnoid membrane in the chiasmatic cistern. In this study, we analyzed the patterns of arachnoid membrane descent during or after pituitary tumor surgery and identified the factors related to this descent. Methods : Analysis was restricted to pituitary macroadenomas not extending into the third ventricle or over the internal carotid artery. To minimize confounding factors, patients who underwent revision surgery, those who had a torn arachnoid during operation or small medial diaphragma sellae (DS) opening, and subtotal resections were excluded. We enrolled 41 consecutive patients in this retrospective analysis. The degree of arachnoid descent was categorized using intraoperative videos. Preoperative magnetic resonance findings, including tumor height, suprasellar extension, and variables including DS area and medial opening size, tumor composition, and displacement of the pituitary stalk and gland were evaluated to determine their correlations with arachnoid membrane descent. Results : Arachnoid membrane descent was significantly correlated with DS area and medial opening size. Based on T2-weighted images (T2WI) magnetic resonance (MR) images, tumor composition was significantly associated with arachnoid membrane descent. Other factors were not significantly correlated with arachnoid membrane descent. Conclusion : T2WI of tumor composition and preoperative MR imaging of DS area and medial opening provided valuable information regarding arachnoid membrane descent. These parameters may serve as fundamental measures to facilitate complete resection of pituitary macroadenomas.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.305-312
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• 2022

본 논문에서는 기초적인 데이터 예측 모델을 만들고 최적화하는 교육에 초점을 맞추었다. 그리고 데이터 예측 모델을 최적화하는 데 널리 사용되는 머신러닝의 경사하강법 교육 방법을 제안하였다. 미분법을 적용하여 데이터 예측 모델에 필요한 파라미터 값들을 최적화하는 과정에 사용되는 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 보여주며, 수학의 미분법이 머신러닝에 효과적으로 사용되는 것을 교육한다. 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 설명하기위해, 스프레드시트로 경사하강법 SW를 구현한다. 본 논문에서는 첫번째로, 2변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 오차 최소제곱법과 비교하여 2변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 두번째로, 3변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 3변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 이후, 경사하강법 최적화 실습 방향을 제시하고, 비전공자 교육 만족도 결과를 통해, 제안한 경사하강법 교육방법이 갖는 교육 효과를 분석하였다.

• 한국항공운항학회지
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• 제19권2호
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• pp.58-63
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• 2011

A Continuous Descent Approach(CDA) is defined as a simple, cost-effective, noise and emission abatement technique for any powered aircraft on approach. CDA also can be optimised within energy, speed and safety constraints by avoiding unnecessary flap, air brake and engine thrust. This study includes comparison on fuel consumption between Continuous Descent type and Step Down type by using flight data. In particular, we investigated fuel flow per hour, calibrated airspeed and pressure altitude for all flight time. During descent flight, the fuel consumption of Continuous Descent type was less than the fuel consumption of Step Down type.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제20권1_2호
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• pp.239-254
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• 2006

An efficient descent method for unconstrained optimization problems is line search method in which the step size is required to choose at each iteration after a descent direction is determined. There are many ways to choose the step sizes, such as the exact line search, Armijo line search, Goldstein line search, and Wolfe line search, etc. In this paper we propose a new inexact line search for a general descent method and establish some global convergence properties. This new line search has many advantages comparing with other similar inexact line searches. Moreover, we analyze the global convergence and local convergence rate of some special descent methods with the new line search. Preliminary numerical results show that the new line search is available and efficient in practical computation.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7277-7282
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• 2014

본 연구에서는 gradient descent 알고리즘을 퍼지제어기의 동조를 위해 멤버십함수의 폭을 해석하는데 이용하였으며 이 해석은 퍼지 제어규칙의 전건부와 후건부 퍼지변수들을 변화시켜 보다 개선된 제어 효과를 얻기 위해 사용된다. 이 방법은 제어기의 파라미터들이 gradient descent 알고리즘의 반복 과정에서 제어변수를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 궤환 목표치 제어를 위해 7개의 멤버십함수와 49개의 규칙 그리고 2개의 입력과 1개의 출력을 갖는 FLC을 사용하였다. 추론은 Min-Max 합성법을 이용하였고 멤버십함수는 13개의 양자화 레벨에 대한 삼각 형태를 채택하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권3호
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• pp.467-482
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• 2023

본 논문에서는 인공지능 알고리즘에서 많이 사용되는 경사하강법(gradient descent method)을 대학수학 강좌에서 인공지능 활용사례로 사용할 수 있도록 연구한 교수·학습 기초자료를 소개한다. 특히 대학 미적분학 수준에서도 가르칠 수 있도록 자세한 개념 설명과 함께 복잡한 함수에 관해서도 쉽게 계산할 수 있도록 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 그리고 실제 인공지능 응용과 연계하여 선형회귀에서 발생하는 최소제곱문제를 경사하강법을 활용하여 풀이한 예시도 함께 소개한다. 본 연구는 대학 미적분학 뿐만 아니라 공학수학, 수치해석, 응용수학 등과 같은 고급 수학 과목을 지도하는 다양한 교수자들에게 도움이 될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1595-1597
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• 1987

Two gradient methods, steepest descent method and conjugate gradient descent method, are compar ed through application to vector linear predictors. It is found that the convergence rate of the conju-gate gradient descent method is much faster than that of the steepest descent method.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.189-194
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• 2020

본 논문에서는 신경망을 학습하는 데 가장 많이 사용되고 있는 경사하강법에 대해 분석하였다. 학습이란 손실함수가 최소값이 되도록 매개변수를 갱신하는 것이다. 손실함수는 실제값과 예측값의 차이를 수치화 해주는 함수이다. 경사하강법은 오차가 최소화되도록 매개변수를 갱신하는데 손실함수의 기울기를 사용하는 것으로 현재 최고의 딥러닝 학습알고리즘을 제공하는 라이브러리에서 사용되고 있다. 그러나 이 알고리즘들은 블랙박스형태로 제공되고 있어서 다양한 경사하강법들의 장단점을 파악하는 것이 쉽지 않다. 경사하강법에서 현재 대표적으로 사용되고 있는 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent method), 모멘텀법(Momentum method), AdaGrad법 그리고 Adadelta법의 특성에 대하여 분석하였다. 실험 데이터는 신경망을 검증하는 데 널리 사용되는 MNIST 데이터 셋을 사용하였다. 은닉층은 2개의 층으로 첫 번째 층은 500개 그리고 두 번째 층은 300개의 뉴런으로 구성하였다. 출력 층의 활성화함수는 소프트 맥스함수이고 나머지 입력 층과 은닉 층의 활성화함수는 ReLu함수를 사용하였다. 그리고 손실함수는 교차 엔트로피 오차를 사용하였다.

• East Asian mathematical journal
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• 제32권2호
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• pp.193-215
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• 2016

There are three subjects in the study. First, after investigating the development process of the method of infinite descent and the reduction to absurdity, we prove them to be equivalent each other. Second, we apply the method of infinite descent to some problems in textbook and compare it with the reduction to absurdity. Finally, we discuss on teaching proofs with the method of infinite descent.

• 한국항공운항학회지
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• 제31권2호
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• pp.1-6
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• 2023

When landing an aircraft descent-speed, wind around the airport, and regulations are important indicators for the pilot to decide whether to land in the Final Approach. In this study, in order to maintain a decent angle accessible to the airport, the pilot predicts an appropriate decent rate suitable for wind direction, wind speed, and speed to make a stable landing. To confirm this, the decent rate according to the speed and speed of wind was calculated using the information actually measured on the B737NG aircraft and compared with the theoretical figures. The purpose of this study is to ensure that the pilot can make a stable landing at a given FPM (Feet Per Minute) when a visual approach and non-normal approach is required at an airport designed with a somewhat higher descent angle.