• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제26권4호
• /
• pp.223-231
• /
• 2013

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.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2007

본 논문에서는 영상의 공간 정합과 서로 다른 노출의 보정을 동시에 최적화하기 위한 연구를 수행하였다. 노출 보정은 영상의 밝기 보정이라는 틀 안에서 두 영상의 관계식을 다항식 근사를 통하여 이루는데, 이를 가우스-뉴톤 방식의 비선형 최적화 기법을 이용하여 공간 정합과 동시에 수행을 한다. 본 논문에서는 보다 신뢰성 있고 단순한 동시 최적화를 위하여 블록 좌표(block-coordinate) 방법과의 결합을 제안하며 심도 있는 모의실험을 통하여 성능을 비교하였다. 나아가서 블록 좌표 방법의 단순성과 융통성을 이용하여 밝기 보정에 회기 분석 기법을 도입하여 여러 종류의 영상에 대하여 안정성에서도 우수한 성능을 보이는 최적화를 수행하였다. 기존의 가우스-뉴톤 최적화에 블록 좌표 방법을 결합하여 일반 가우스-뉴톤 최적화에 비하여 계산을 단순화시키면서 보다 빠르게 수렴하는 특성을 보이며 대등한 성능의 칙적화를 수행할 수 있었다. 실험 결과를 보면 특정 영상에서 10회 반복정도로 원하는 수렴 결과를 얻었는데 이는 알고리듬 수행을 위한 계산을 50%정도 감소시킨 것이다 또한 에러도 1.5dB이상 감소시켰다.

• 전기학회논문지
• /
• 제60권12호
• /
• pp.2281-2285
• /
• 2011

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.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제46권1호
• /
• pp.109-116
• /
• 2014

An electrical resistance tomography (ERT) technique combining the particle swarm optimization (PSO) algorithm with the Gauss-Newton method is applied to the visualization of two-phase flows. In the ERT, the electrical conductivity distribution, namely the conductivity values of pixels (numerical meshes) comprising the domain in the context of a numerical image reconstruction algorithm, is estimated with the known injected currents through the electrodes attached on the domain boundary and the measured potentials on those electrodes. In spite of many favorable characteristics of ERT such as no radiation, low cost, and high temporal resolution compared to other tomography techniques, one of the major drawbacks of ERT is low spatial resolution due to the inherent ill-posedness of conventional image reconstruction algorithms. In fact, the number of known data is much less than that of the unknowns (meshes). Recalling that binary mixtures like two-phase flows consist of only two substances with distinct electrical conductivities, this work adopts the PSO algorithm for mesh grouping to reduce the number of unknowns. In order to verify the enhanced performance of the proposed method, several numerical tests are performed. The comparison between the proposed algorithm and conventional Gauss-Newton method shows significant improvements in the quality of reconstructed images.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제22권4호
• /
• pp.186-194
• /
• 2019

물리탐사 자료의 역산 해를 찾는데 흔히 이용되는 결정론적 해법은 지역 최소점에 빠져 적절한 해에 수렴하지 못할 가능성이 크다는 단점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위한 대안 중 하나는 확률론적 접근법에 기반한 전역 최적화 방법을 이용하는 것이며, 여러 방법들 중에서 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)법의 적용사례가 많이 소개되었다. 이 논문에서는 PSO법을 이용한 소형루프 전자탐사 자료의 층서 구조 전기비저항 역해석 알고리즘을 개발하고 합성자료를 이용하여 역산실험을 수행하였다. 실험결과 기존의 Gauss-Newton 알고리즘으로는 최적의 역산해를 찾는데 어려움이 있는 소형루프 전자탐사 자료의 역산 시도에 PSO 방법을 적용하면 성공률을 높일 수 있음을 확인하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제29권5_6호
• /
• pp.1257-1268
• /
• 2011

The thermal behavior of wood exposed to the outdoors is influenced by solar absorptivity and longwave emissivity. However, it is difficult to measure that properties directly. Hence we estimate the values of the parameter by using the least-square optimization technique. Finally we report the results for the computation of the values of the parameters.

• 호남수학학술지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.193-202
• /
• 2010

We investigate the estimation of the moisture transfer coefficients in porous media by optimization technique which minimizes the functional defined by the squares error of the numerical solution of an inverse diffusion problem from their experimental values of the moisture content at the some time-steps. In this paper, we solve a diffusion equation numerically by the control volume finite element methods.

• 전기학회논문지
• /
• 제63권9호
• /
• pp.1266-1272
• /
• 2014

We define the mobile robot navigation problem as an optimization problem to minimize the cost function with the pose error between the goal position and the position of a mobile robot. Using Gauss-Newton method for the optimization, the optimal speeds of the left and right wheels can be found as the solution of the optimization problem. Especially, the rotational speed of wheels of a mobile robot can be directly related to the overall speed of a mobile robot using the Jacobian derived from the kinematic model. When the robot detects the obstacle using sensors, the sub-goal switching method is adopted for the efficient obstacle avoidance during the navigation. The performance was evaluated using the simulation and the simulation results show the validity of the proposed method.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권6호
• /
• pp.200-206
• /
• 2021

Fraud in e-commerce transaction increased in the last decade especially with the increasing number of online stores and the lockdown that forced more people to pay for services and groceries online using their credit card. Several machine learning methods were proposed to detect fraudulent transaction. Neural networks showed promising results, but it has some few drawbacks that can be overcome using optimization methods. There are two categories of learning optimization methods, first-order methods which utilizes gradient information to construct the next training iteration whereas, and second-order methods which derivatives use Hessian to calculate the iteration based on the optimization trajectory. There also some training refinements procedures that aims to potentially enhance the original accuracy while possibly reduce the model size. This paper investigate the performance of several NN models in detecting fraud in e-commerce transaction. The backpropagation model which is classified as first learning algorithm achieved the best accuracy 96% among all the models.

• 전기학회논문지
• /
• 제58권3호
• /
• pp.548-558
• /
• 2009

This paper attempts to develop an algorithm which optimizes the electric field through the so-called NURB(Non-Uniform Rational B-spline) curve in order to improve the insulation capacity. In particular, the NURB curve is a kind of interpolation curve that can be expressed by a few variables. The electric field of a conductor is computed by Charge Simulation Method(CSM) while that of a spacer by Surface Charge Method(SCM); this mixed calculation method is adopted for the electric field optimization. For calculation of the initial and optimal shapes, the Gauss-Newton method, which is quite easy to formulate and has slightly faster convergence rate than other optimization techniques, was used. The tangential electric field, the total electric field, and the product of the tangential electric field and area (Area Effect) were chosen as the optimization objective function by the average value of electric field for the determined initial shape.