본 논문에서는 물성이 균일하지 않은 반무한 고체영역의 탄성파속도 분포를 재구성하기 위한 시간영역 Gauss-Newton 전체파형 역해석 기법을 소개한다. 반무한 영역을 유한 계산영역으로 치환하기 위하여 유한영역의 경계에 수치적 파동흡수 경계조건인 perfectly-matched-layers(PMLs)를 도입하였다. 이 역해석 문제는 PML을 경계로 하는 영역에서의 탄성파동방정식을 구속조건으로 하는 최적화 문제로 성립되며, 표면에서 측정된 변위응답과 혼합유한요소법에 의해 계산된 응답간의 차이를 최소화함으로써 미지의 탄성파속도 분포를 결정한다. 이 과정에서 Gauss-Newton-Krylov 최적화 알고리즘과 정규화기법을 사용하여 탄성파속도의 분포를 반복적으로 업데이트하였다. 1차원 수치예제들을 통해 Gauss-Newton 역해석으로 부터 재구성된 탄성파속도의 분포가 목표값에 충분히 근사함을 보였으며, Fletcher Reeves 최적화 알고리즘을 사용한 기존의 역해석 결과에 비해 수렴율이 현저히 개선되고 계산 소요시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.
We consider numerical methods for finding a solution to a nonlinear system of algebraic equations $$ (1) f(x) = 0, $$ where the function $f : R^n \to R^n$ is ain $x \in R^n$. In [10], a quasi-Gauss-Newton method is proposed and shown the computational efficiency over SQRT algorithm by numerical experiments. The convergence rate of the method has not been proved theoretically. In this paper, we show theoretically that the iterate $x_k$ obtained from the quasi-Gauss-Newton method for the problem (1) actually converges to a root by Kantorovich-type convergence analysis. We also show the rate of convergence of the method is superlinear.
일반적으로 RLS 알고리즘에서 비정재성(non-stationary) 환경에서 시간에 따라 변하는 파라메터를 좀 더 잘 추정하기 위해서 가변 망각인자를 사용한다. RLS 알고리즘에서 가변 망각인자를 사용할 때는 연산량이 많이 증가하는 단점이 수반된다. 본 논문에서는 연산량이 적은 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS 알고리즘을 제안한다. 본 방법은 기존 가우스 뉴턴 가변망각인자 RLS와 거의 유사한 성능을 보유하고 있을 뿐만 아니라 부가로 요구되는 연산량을 $O(N^2)$에서 O(N)으로 줄이는 효과도 준다.
본 논문에서는 2차원 대지구조를 분석하기 위해 ERT(electrical resistance tomography) 방법을 사용하여 대지모델을 영상복원하는 방법들을 수치적인 실험방법들을 통해 비교분석한다. 영상복원을 위한 역산방법으로는 Gauss-Newton, TLS(truncated least squares), 그리고 SIRT(simultaneous iterative reconstruction technieque) 알고리즘들이 제시되고 대지저항을 측정하기 위한 전극법은 대표적인 웨너와 슐럼버거 측정방법을 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 Gauss-Newton과 TLS 알고리즘이 대지모델의 2차원 영상복원에서 적합하다는 것을 보인다.
본 논문에서는 가우스 뉴튼법을 이용한 중합전 탄성파 자료의 파형역산에 관한 연구를 수행하였다. 탄성파 파형역산에 가우스 뉴튼법을 적용하는 방법은 80년대에 제시되었으나 최근 들어서야 활발히 연구가 진행되고 있는데 이는 연산 능력과 기억용량의 한계에 기인한 것이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는, 파동 전파 수치모의와 역산과정에서 각각 다른 크기의 격자간격을 사용하고, 필요한 시간영역의 파동전파 모사와 가상 진원의 근사를 통해 편미분 파형을 계산하였으며, 효과적으로 슈퍼컴퓨터를 활용하기 위해 병렬처리 기법을 사용하였다. 수치모의를 통해, 가우스 뉴튼법을 이용한 파형 역산의 수렴속도가 빠르고 정확한 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 실제 탄성파 자료를 이용한 역산에의 적용가능성을 확인하였다.
시변 신호 추적 특성을 향상시키기 위하여, Gauss-Newton Variable Forgetting Factor RLS (GN-VFF-RLS) Algorithm을 제안한다. 최적화된 망각인자를 가정한 기존의 RLS 알고리듬과 비교하여, 제안된 방법은 특히 신호의 변화가 급격히 일어날 경우 주목할만한 추정 성능의 향상을 보여준다. 제안된 알고리듬의 시변 추정 특성을 신호 대 잡음비와 시변 정도에 대하여 모의 실험하고 기존의 추정 알고리듬들과 비교한다.
In last decades, several linearization methods for the AOA measurements have been proposed, for example, Gauss-Newton method and Closed-Form solution. Gauss-Newton method can achieve high accuracy, but the convergence of the iterative process is not always ensured if the initial guess is not accurate enough. Closed-Form solution provides a non-iterative solution and it is less computational. It does not suffer from convergence problem, but estimation error is somewhat larger. This paper proposes a Self-Tuning Weighted Least Square AOA algorithm that is a modified version of the conventional Closed-Form solution. In order to estimate the error covariance matrix as a weight, a two-step estimation technique is used. Simulation results show that the proposed method has smaller positioning error compared to the existing methods.
본 논문에서는 전기영상법(ET)을 이용하여 수직 다층구조 대지저항률을 영상복원 하였다. 일반적으로 접지 시공을 위한 대지 분석은 수평 다층 구조라는 가정 하에 행해지지만, 현실적으로는 지하구조가 수직 구조일 경우도 발생하게 된다. 여기에서는 수직 다층구조의 대지분석에 유리한 전극배열법을 찾아내기 위하여 전기영상법에 가장 널리 사용되는 Wenner, Schlumberger 그리고 쌍극자배열을 테스트하였다. ET영상복원에는 Gauss-Newton 역산 알고리즘이 이용되었다. RMS 오차 분석결과를 보면 Wenner 배열의 경우가 RMS 오차가 가장 적게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
This paper proposes an image processing algorithm to stabilize shaken scenes of UAV(Unmanned Aerial Vehicle) caused by vehicle self-vibration and aerodynamic disturbance. The proposed method stabilizes images by compensating estimated shake motion which is evaluated from global motion. The global motion between two continuous images modeled by 6 parameter warping model is estimated by non-linear square method based on Gauss-Newton algorithm with excluding outlier region. The shake motion is evaluated by subtracting the global motion from aerial vehicle motion obtained by averaging global motion. Experimental results show that the proposed method stabilize shaken scenes effectively.
An algorithm for extracting SPICE MOS level 2 model parameters for the high voltage MOSFET DC model is proposed. The optimization method for analyzing the nonlinear data of the current-voltage curve using the Gauss-Newton algorithm is proposed and the pre-process step for calculating the threshold voltage and the mobility is proposed. The drain current obtained from the proposed method shows the maximum relative error of 5.6% compared with the drain current of 2-dimensional device simulation for the high voltage MOSFET.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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