• 한국전산구조공학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.115-124
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• 2003

이 논문에서는 기존의 보-거더 구조계 주차장 구조물에 대한 차량하중영향 연구를 토대로, 플랫 슬래브 구조계에서 차량하중영향에 대한 연구를 수행하였다. 먼저, 최대부재력을 일으키는 차량하중의 적용을 위해 플랫 슬래브의 주요 설계지점에 대한 영향면을 구성하였으며, 플랫 슬래브의 등가차량하중계수를 인공 신경망기법을 이용하여, 슬래브 두께, 지판 두께, 지판 크기, 슬래브의 단변, 장변 길이 등 주요구조변수로 제시하였다. 사용된 신경망의 훈련은 많은 패턴수를 갖는 비선형 회귀분석에 적합한 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하였으며 해석결과와 인공 신경망의 출력의 비교를 통해 알고리즘의 유효성을 검증하였다. 플랫 슬래브 구조계의 등가차량하중계수를 살펴보면, 보-거더 구조계의 경우와 유사하게 주열대와 중간대의 정모멘트 부재력에서 차량하중에 매우 취약함을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.419-424
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• 2017

수중 음원의 위치를 추정하기 위해 도달 시간차와 도달 방향이 활용될 수 있다. 하지만 위치 추정 성능은 표적과 수신단 사이의 상대적인 위치, 수신기들의 기하학적인 배치 구조 및 음속 등에 영향을 받는다. 본 논문에서는 추정된 다수의 표적 정보들을 조합하여 위치 추정 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 도달 시간차, 도달 방향 및 음속 값을 변수로 사용하며, 비선형 최적화 과정 가운데 하나인 LM(Levenberg-Marquardt) 방법이 적용되었다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 분석되었다. 결과에서 제안된 방법의 평균 위치 추정 오차가 기존의 방법을 사용한 경우보다 낮게 나타났다.

• 한국지구과학회지
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• 제37권5호
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• pp.277-285
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• 2016

We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.493-498
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• 2017

최근 국내 외에서 버스운행의 효율화 및 D2D(: Door to Door)서비스, 대중교통의 자율주행을 위해 교통데이터를 분석하여 다양한 분석결과를 도출해내고 있다. 하지만 대중교통, 특히 버스 지연시간의 예측을 위해 다양한 연구가 수행되고 있으나 단순분석, 데이터 취득의 한계로 현재까지의 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 버스의 운행정보를 기반으로 요일, 날씨, 시간대 등의 데이터를 추가적으로 수집 가공하여 지연시간 추정을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 향후 변수를 추가하여 정확도를 향상시킴으로써 자율주행 대중교통 및 대중교통 관제시스템에 활용이 가능하다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.987-997
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• 2008

Successful design, construction and maintenance of geotechnical structure in soft ground and marine clay demands prediction, control, stability estimation and monitoring of settlement with high accuracy. It is important to predict and to estimate the compression index of soil for predicting of ground settlement. Lab. and field tests have been and are indispensable tools to achieve this goal. In this paper, Artificial Neural Networks (ANNs) model with Levenberg-Marquardt Algorithm and field database were used to predict compression index of soil in Korea. Based on soil property database obtained from more than 1800 consolidation tests from soils samples, the ANNs model were proposed in this study to estimate the compression index, using multiple soil properties. The compression index from the proposed ANN models including multiple soil parameters were then compared with those from the existing empirical equations.

• 대한기계학회논문집B
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• 제21권2호
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• pp.303-315
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• 1997

The theoretical model for the transient probe method is the modified Jaeger model which is used perfect line source theory. The transient probe technique has been developed for the simultaneous determination of thermal conductivity, diffusivity and volumetric heat capacity of liquids. The Levenberg-Marquardt iteration method is adapted to obtain thermal property within nonlinear range. Experimental results of liquids were found to agree well with recommended thermal property data.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권1호
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• pp.81-87
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• 2008

본 연구는 복개터널 안정해석시 이용되는 불확실한 지반물성값을 계측자료로부터 최적화하는 역해석에 관한 연구이다. 이 문제에 적합한 최적화 알고리즘을 선택하기 위하여 Simplex방법, Powell방법, Rosenbrock방법, Leverberg-Marquardt방법의 최적화 알고리즘을 가상의 지반굴착문제에 적용하여 소정의 정확성으로 최적해를 구할 수 있는 신뢰도와 변수평가에 소요되는 연산속도에 관하여 비교분석하였다. 해석결과 각 방법모두 허용규준을 만족한 후 정해에 수렴하였고, 함수평가에 소요되는 연산속도에서 최소자승법의 Levenberg-Marquardt방법과 Rossenbrock방법이 효율적으로 수행되는 것으로 나타났다. 한편 복개터널의 탄성계수와 포아송비를 역해석한 결과 역해석시 고려되는 계측점의 수가 증가할수록 설계변수를 정확하게 평가할 수 있었으며 소요되는 연산속도도 개선되는 것으로 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.746-752
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• 2005

본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하고 이를 옵션 가격결정 모형에 응용하였다. 제안된 신경망 학습 알고리즘의 첫번째 단계는 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 빠르게 국소최적해를 찾는 것이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 선형탐색 터널링을 이용해서 더 나은 해를 찾는 것이다. 이 두 단계를 반복적으로 수행함으로써 연결가중치 공간에서 구하고자 하는 해를 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다. 현재 옵션가격결정 모형으로 많이 이용되고 있는 Black-Scholes 모형의 문제점을 극복하기 위해서 제안된 신경망 모형을 옵션가격결정 문제에 사용하였다. 이 모형을 KOSPI200 옵션 데이터로 실험한 결과 Black-Scholes 모형에 비해 검증오차를 60% 가량 줄일 수 있었다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제1권4호
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• pp.427-449
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• 2014

A hybrid optimization method for the identification of state-space models is presented in this study. Hybridization is succeeded by combining the advantages of deterministic and stochastic algorithms in a superior scheme that promises faster convergence rate and reliability in the search for the global optimum. The proposed hybrid algorithm is developed by replacing the original stochastic mutation operator of Evolution Strategies (ES) by the Levenberg-Marquardt (LM) quasi-Newton algorithm. This substitution results in a scheme where the entire population cloud is involved in the search for the global optimum, while single individuals are involved in the local search, undertaken by the LM method. The novel hybrid identification framework is assessed through the Monte Carlo analysis of a simulated system and an experimental case study on a shear frame structure. Comparisons to subspace identification, as well as to conventional, self-adaptive ES provide significant indication of superior performance.

• Current Optics and Photonics
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• 제2권1호
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• pp.69-78
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• 2018

This paper presents a precise edge detection algorithm for the critical dimension (CD) measurement of a Thin-Film Transistor Liquid-Crystal Display (TFT-LCD) pattern. The sigmoid surface function is proposed to model the blurred step edge. This model can simultaneously find the position and geometry of the edge precisely. The nonlinear least squares fitting method (Levenberg-Marquardt method) is used to model the image intensity distribution into the proposed sigmoid blurred edge model. The suggested algorithm is verified by comparing the CD measurement repeatability from high-magnified blurry and noisy TFT-LCD images with those from the previous Laplacian of Gaussian (LoG) based sub-pixel edge detection algorithm and error function fitting method. The proposed fitting-based edge detection algorithm produces more precise results than the previous method. The suggested algorithm can be applied to in-line precision CD measurement for high-resolution display devices.