• 한국전자파학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.803-808
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• 2003

손실 반공간에 두 개의 원통형 파이프가 묻혀 있는 경우 파이프와 주변 매질의 특성을 반복 기법 최적화 역산란을 적용하여 구했다. 산란 전계는 경계요소법을 이용하여 계산하였으며 파이프의 크기, 위치, 내부매질의 비유전을, 도전을, 주변 매질의 비유전을, 도전을 등의 파라미터는 측정 산란 전계로부터 유전 알고리즘과 Levenberg-Marquardt 알고리즘의 혼합 알고리즘을 이용하여 역으로 계산하였다. 두 파이프가 거의 근접해 있는 경우도 역산란이 가능함을 보였다. 산란 전계의 측정오차에 의한 illposednes 는 파수 영역에서 지수 함수적으로 감쇄하는 감쇄모드를 제거하여 안정화시켰다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제22권4호
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• pp.195-201
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• 2019

파형 역산에 사용하는 로그 목적함수는 관측 자료와 모델링 자료의 로그값의 차이를 최소화하는 목적함수이다. 라플라스 영역 파형 역산에서는 주로 로그 목적함수와 유사 헤시안의 대각 성분을 이용하여 최적화를 수행한다. 이 때 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값이 되는 것을 막기 위해 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용한다. 본 연구에서는 로그 목적함수의 유사 헤시안의 대각 성분을 분석하여 음향파 라플라스 영역 파형 역산에서는 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값을 가지지 않음을 보였다. 따라서 로그 목적함수의 유사 헤시안을 이용한 경사 방향 정규화시 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용할 필요가 없다. 수치 예제에서 인공합성 자료와 현장 자료를 이용해 레벤버그-마쿼트 기법 없이도 역산 결과를 얻을 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권5호
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• pp.1027-1035
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• 2012

This paper proposes a new Levenberg-Marquardt algorithm that is accelerated by adjusting a Jacobian matrix and a quasi-Hessian matrix. The proposed method partitions the Jacobian matrix into block matrices and employs the inverse of a partitioned matrix to find the inverse of the quasi-Hessian matrix. Our method can avoid expensive operations and save memory in calculating the inverse of the quasi-Hessian matrix. It can shorten the training time for fast convergence. In our results tested in a large application, we were able to save about 20% of the training time than other algorithms.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권2호
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• pp.184-191
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• 2003

A parallel manipulator has high stiffness and all the joint errors on the device are not accumulated at the end -effector unlike a serial manipulator. These are the reasons why the parallel manipulator has been widely used in many fields of industry. In the parallel manipulator, it is very important to predict the exact pose of the end-effector when we want to control the end-effector motion. Installation errors have to be determined in order to predict and control the actual position and pose of the end-effector. This paper presents an algorithm to find the whole 36 joint error components with joint clearance errors and measurement errors considered, when a link length measurement sensor is used and data more than 36 times are acquired for 36 different configurations. A simulation test using this algorithm is performed with a Matlab program which uses the Levenberg-Marquardt method that is known to be efficient for non-linear optimization.

• 전기학회논문지
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• 제58권9호
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• pp.1769-1774
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• 2009

An algorithm for extracting the BJT DC model parameter values for SPICE model is proposed. The nonlinear optimization method for analyzing the device I-V data using the Levenberg-Marquardt algorithm is proposed and the method for calculating initial conditions of model parameters to improve the convergence characteristics is proposed. The base current and collector current obtained from the proposed method shows the root mean square error of 6.04% compared with the measured data of the PNP BJT named 2SA1980.

• 스마트미디어저널
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• 제3권2호
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• pp.9-13
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• 2014

본 논문은 형광 X선 분석 시스템에서 관찰되는 스펙트럼에서 원하는 원소의 피크값을 검출하는데 쓰이는 마쿼트 알고리즘을 모바일 환경에서 더욱 효과적으로 사용하는 데에 있다. 이러한 마쿼트 알고리즘은 본래 잡음이 섞이기 전의 순수한 데이터가 무엇인지 알아가기 위한 유추해 가는 과정의 방법이다. 이러한 마쿼트 알고리즘에서 매우 중요한 역할을 하는 매개변수가 있는데 이 매개변수에 따라서 구하고자 하는 변수 값을 더욱 빠르게 구할 수도 있고 아닐 수도 있다. 기존의 방법에서 불필요한 계산량을 줄이기 위하여 매우 중요한 역할을 하는 매개변수인 ${\mu}$ 자리에 이 매개변수 대신 다른 매개변수를 도입한다. 또한 하드웨어적 측면을 고려시, 여러개의 정규분포의 모양으로 되어있는 함수를 여러개의 정규분포로 나누어서 생각하면 원하는 값을 구하기 더욱 간단해지지만 신뢰도 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결할 새로운 시스템을 제시한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권3호
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• pp.177-181
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• 2004

In this paper, we suggest an Iris recognition system with an excellent recognition rate and confidence as an alternative biometric recognition technique that solves the limit in an existing individual discrimination. For its implementation, we extracted coefficients feature values with the wavelet transformation mainly used in the signal processing, and we used neural network to see a recognition rate. However, Scale Conjugate Gradient of nonlinear optimum method mainly used in neural network is not suitable to solve the optimum problem for its slow velocity of convergence. So we intended to enhance the recognition rate by using Levenberg-Marquardt Back-propagation which supplements existing Scale Conjugate Gradient for an implementation of the iris recognition system. We improved convergence velocity, efficiency, and stability by changing properly the size according to both convergence rate of solution and variation rate of variable vector with the implementation of an applied algorithm.

• 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.

• 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.