• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제29권5_6호
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• pp.1257-1268
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• 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
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• 제32권2호
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• pp.193-202
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• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제53권4호
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• pp.117-128
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• 2016

대지의 접지 시스템 설치는 안전성과 전기 기기의 올바른 작동을 위해 필수적이며, 대지 파라미터, 특히 토양의 저항률은 대지 접지 시스템 설계에서 결정되어야 한다. 토양의 저항률을 측정하기 위한 가장 흔한 방법은 Wenner의 4전극 방법이 있으며, 이 방법은 1차원의 저항률을 얻기 위하여 가변 전극 간격을 갖는 큰 측정 세트가 요구되어 번거롭고, 시간소모가 많으며 비용이 많이 든다. 전기 저항 단층촬영법은 저비용이며 빠른 측정이 가능하다는 장점 때문에 토양의 저항률 분포를 추정하기 위해 적용될 수 있다. 전기 저항 단층은 관심지역에 놓인 전극에서 얻은 측정데이터를 사용하여 토양 저항률 분포를 특성화한다. 이때 전기 단층 촬영법의 역문제는 비선형성이 강하여 저항률 분포를 추정하기 위하여 Tikhonov 조정 방법을 갖는 반복적 Gauss-Newton 방법을 사용한다. 다양한 시뮬레이션을 수행하여 3차원 토양의 저항률 분포를 추정하는데 전기 저항 단층 촬영법은 유용한 성능을 제공하고 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권2호
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• pp.147-153
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• 2007

CG (conjugate gradient) 법은 선형 연립방정식을 반복적으로 푸는 가장 효율적인 해법 중 하나이고, 또한 비선형 최소자승문제에도 적용할 수 있다. 자기지전류(MT) 역산 문제를 풀 때에는 최소자승문제의 목적함수 자체의 최소화에 직접 CG 법을 적용하거나, Gauss-Newton 법에 기초한 반복역산의 각 반복단계에서 모형의 변화량 계산에 CG 법을 이용할 수 있다. CG 법을 적용할 경우, 임의의 벡터에 대한 감도행렬의 영향 및 그 전치행렬의 전치행렬의 영향을 감도행렬을 직접 구하지 않고 계산할 수 있다는 장점이 있기 때문에 감도행렬의 계산 규모가 방대한 3차원 역산 문제에서 계산시간을 월등히 줄일 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.901-910
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• 2010

As a supplement to X-ray mammography, microwave imaging is a new and promising technique for breast cancer detection. Through solving the nonlinear inverse scattering problem, microwave tomography (MT) creates images from measured signals using antennas. In this paper, we describe a developed MT system and an iterative Gauss-Newton algorithm. At each iteration, this algorithm determines the updated values by solving the set of normal equations using Tikhonov regularization. Some examples of successful image reconstruction are presented.

• Water Engineering Research
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• 제2권3호
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• pp.161-169
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• 2001

Present study deals with the development of a numerical model for the estimation of net annual recharge by coupling the Galerkin's finite element flow simulationl model with the Gauss-Newton-Marquardt optimization technique. The developed coupled numerical model is applied for estimating net annual recharge for Mahi Right Bank Canal (MRBC) project the norms of Groundwater Resources Estimation committee (1984, 1997) and Indian Agricultural research Institute(1983). It is observed that the estimated net recharge by inverse modeling is closer to the net recharge estimated using the water balance approach. Further it is observed that the computed head distribution from the estimated recharge agree closely with the observed head distribution. The study concludes that the developed model for inverse modeling can be successfully applied to large groundwater system involving regional aquifers where reliable recharge estimation always requires considerable time and financial resources.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1338-1347
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• 2013

Face recognition is a science of automatically identifying individuals based their unique facial features. In order to avoid overfitting and reduce the computational reduce the computational burden, a new face recognition algorithm using PCA-fisher linear discriminant (PCA-FLD) and fuzzy radial basis function neural network (RBFNN) is proposed in this paper. First, face features are extracted by the principal component analysis (PCA) method. Then, the extracted features are further processed by the Fisher's linear discriminant technique to acquire lower-dimensional discriminant patterns, the processed features will be considered as the input of the fuzzy RBFNN. As a widely applied algorithm in fuzzy RBF neural network, BP learning algorithm has the low rate of convergence, therefore, an improved learning algorithm based on Levenberg-Marquart (L-M) for fuzzy RBF neural network is introduced in this paper, which combined the Gradient Descent algorithm with the Gauss-Newton algorithm. Experimental results on the ORL face database demonstrate that the proposed algorithm has satisfactory performance and high recognition rate.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.8-18
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• 2014

Electrical resistance tomography (ERT) has high temporal resolution characteristics therefore it is used as an alternative technique to visualize two-phase flows. The image reconstruction in ERT is highly non-linear and ill-posed hence it suffers from poor spatial resolution. In this paper, the inverse problem is solved with homogeneous data used as a prior information to reduce the condition number of the inverse algorithm and improve the spatial resolution. Numerical experiments have been carried out to illustrate the performance of the proposed method.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권3호
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• pp.211-216
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• 1997

An inverse method with regularization has been developed to determine the viscoelastic properties of trabecular bone. A series of stress relaxation experiments were performed under the condition of uniaxial compression stress state. Optimization has been formulated within the framework of nonlinear least-squares and a modified Gauss-Newton method with a zeroth-order regularization technique. The stress relaxation behavior of trabecular bone was analyzed using a standard viscoelastic model. The present study clearly shows that trabecular bone exhibits typical viscoelastic stress relaxation behavior, and the obtained material parameters well represent the viscoelastic behavior of trabecular bone.