• 한국추진공학회지
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• 제3권2호
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• pp.1-9
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• 1999

층류 유동을 기준으로 형성된 압력구배기법의 적용성을 난류유동에 대하여 검증하였다. 압력구배기법은 압력 자체보다는 연속방정식을 이용하여 구한 압력의 구배를 활용하므로서 유동장의 해석에 질량보존의 물리적 법칙을 용이하게 반영할 수 있는 특징이 있다. 압력구배기법은 모든 유동변수를 한 점에 위치시키고 압력구배는 그 사이에 위치시키는 준 엇갈림 좌표계를 기준으로 형성되었다. 이러한 격자계는 프로그램하기가 용이하며 유동의 물리적 특성을 올바로 반영할 수 있는 장점이 있다. 난류유동에 대한 검증은 저 레이놀즈수 $\kappa$-$\varepsilon$ 모델을 이용하여 완전히 발달한 채널유동, 후향계단유동, 원추형 디퓨저유동 등에 대하여 수행하였다. 이러한 해석결과로부터 압력구배기법은 난류유동의 해석에 적용이 가능한 것으로 판단된다. 그러나 압력구배기법은 계산시간이 다소 길게 요구되며 압력구배식의 적정 $\gamma$를 구하는 방법이 용이하지 않아 이에 대한 개선이 요구되고 있다.

• 대한수학회보
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• 제53권2호
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• pp.589-600
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• 2016

In this paper, we propose a new incremental gradient method for solving a regularized minimization problem whose objective is the sum of m smooth functions and a (possibly nonsmooth) convex function. This method uses an adaptive stepsize. Recently proposed incremental gradient methods for a regularized minimization problem need O(mn) storage, where n is the number of variables. This is the drawback of them. But, the proposed new incremental gradient method requires only O(n) storage.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제16권1_2호
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• pp.91-104
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• 2004

A modification of the gradient method of convex programming is introduced. Also, we describe symbolic implementation of the gradient method and its modification by means of the programming language MATHEMATICA. A few numerical examples are reported.

• 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.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제29권5_6호
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• pp.1303-1309
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• 2011

Based on the PRP method, a new spectral PRP conjugate gradient method has been proposed to solve general unconstrained optimization problems which produce sufficient descent search direction at every iteration without any line search. Under the Wolfe line search, we prove the global convergence of the new method for general nonconvex functions. The numerical results show that the new method is efficient for the given test problems.

• 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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.444-449
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• 2006

Path planning is a key element in navigation of a mobile robot. Several algorithms such as a gradient method have been successfully implemented so for. Although the gradient method can provide the global optimal path, it computes the navigation function over the whole environment at all times, which result in high computational cost. This paper proposes a high-speed path planning scheme, called a gradient method with topological information, in which the search space for computation of a navigation function can be remarkably reduced by exploiting the characteristics of the topological information reflecting the topology of the navigation path. The computing time of the gradient method with topological information can therefore be significantly decreased without losing the global optimality. This reduced path update period allows the mobile robot to find a collision-free path even in the dynamic environment.

• 전기학회논문지
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• 제56권1호
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• pp.197-205
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• 2007

We have proposed a novel line detection method based on the estimated probability density function of gradient directions of edges. By estimating peaks of the density function, we determine groups of edges that have the same gradient direction. For edges in the same groups, we detect lines that correspond to peaks of the connectivity weighted distribution of the distances from the origin. In the experiments using the Data Matrix barcode images and LCD images, the proposed method showed better performance than conventional Methods in terms of the processing speed and accuracy.

• 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.

• 수산해양교육연구
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• 제20권2호
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• pp.156-167
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• 2008

Meorological data have been collected to monitor the wetland area in Goheung bay since 2003 and four intensive observations were conducted to study effects of the atmospheric turbulence on the energy budget and the ecological changes. We improved an algorithm to estimate the sensible heat flux with routine data. The sensible heat flux estimated by gradient method was in good agreement with that measured by precision instruments such as surface layer scintillometer and ultrasonic anemometer. Diurnal variations of sensible heat flux showed analogous tendency to those of temperature gradient. When the vertical wind shear of horizontal wind components was weak, even though temperature gradient was strong, the gradient method underestimated the sensible heat flux. A compensation for the cloud will make this gradient method be a helpful tool to monitor the ecosystem without expensive instruments except for weak wind shear and temperature gradient.