• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제11권1_2호
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• pp.305-316
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• 2003

Recently, an iterative algorithm for finding the interior eigenvalues of a definite matrix by CG-type method has been proposed. This method compares to the inverse power method. The given matrices A, and B are assumed to be large and sparse, and SPD( Symmetric Positive Definite) The CG scheme for the optimization of the Rayleigh quotient has been proven a very attractive and promising technique for large sparse eigenproblems for smallest eigenvalue. Also, it is very amenable to parallel computations, like the CG method for the linear systems. A proper choice of the preconditioner significantly improves the convergence of the CG scheme. But for parallel computations we need to find an efficient parallel preconditioner. Our candidates we ILU(0) in the wave-front order, ILU(0) in the multi-coloring order, Point-SSOR(Symmetric Successive Overrelaxation), and Multi-Color Block SSOR preconditioner. Wavefront order is a simple way to increase parallelism in the natural order, and Multi-coloring realizes a parallelism of order(N), where N is the order of the matrix. Another choice is the Multi-Color Block SSOR(Symmetric Successive OverRelaxation) preconditioning. Block SSOR is a symmetric preconditioner which is expected to minimize the interprocessor communication due to the blocking. We implemented the results on the CRAY-T3E with 128 nodes. The MPI (Message Passing Interface) library was adopted for the interprocessor communications. The test problem was drawn from the discretizations of partial differential equations by finite difference methods. The results show that for small number of processors Multi-Color ILU(0) has the best performance, while for large number of processors Multi-Color Block SSOR performs the best.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.76-88
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• 2015

이 논문에서는 작물 재배지의 분류를 목적으로 능동 학습과 과거 토지 피복도 기반의 시간 문맥 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위하여 능동 학습 기반 반복 분류를 적용하였으며, 과거 토지 피복도의 작물 재배 규칙을 시간 문맥 정보로 정량화 하여 능동 학습 기법의 적용시 훈련 자료의 할당과 작물 간 분광학적 혼재 효과 완화에 이용하였다. 제안 분류 방법론의 적용 가능성을 평가하기 위해 미국 Illinois 주의 옥수수와 콩 재배지역의 구분을 목적으로 MODIS 시계열 식생지수 자료와 과거 cropland data layer(CDL) 자료를 이용한 사례연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 초기 감독 분류 결과에서 나타났던 옥수수와 콩의 오분류와 기타 작물과 비작물의 오분류 양상이 능동 학습 기반 반복 분류를 통해 완화되었다. 그리고 CDL 자료로부터 추출한 시간 문맥 정보를 추가적으로 결합함으로써 주요 작물에서 나타나는 과추정 양상이 완화되어 가장 우수한 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법이 양질의 훈련 자료의 확보가 쉽지 않은 작물 재배지의 분류에 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 폴리머
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• 제29권6호
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• pp.549-556
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• 2005

단축압출기의 압출공정에서 고체수송부의 열전달 현상에 미치는 무차원수의 효과를 수치 해석적인 방법으로 연구하였다. 스크루의 기하학적 구조 및 특성에 따른 압출기 내에서의 고체 흐름 상태에 대한 이해를 바탕으로 고체 수송부에 대하여 열 수지 방정식을 세우고 무차원화하였다. 이에 유한체적법과 멱법칙 도식을 적용하여 이산화 방정식을 유도한 다음 반복 대입법과 완화법으로 해를 구하였다. 고체수송부의 열전달 특성을 규정하는 무차원수인 Biot 수와 Peclet 수가 수지 공급부의 온도와 고체수송부의 길이에 끼치는 영향을 조사하였다. Biot 수가 증가하면 냉각에 의한 열 손실이 지배하여 배럴의 온도는 급격히 감소하지만 고체층의 온도와 고체수송부의 길이에 미치는 영향은 적으며, Peclet 수가 증가하면 대류 항이 지배하여 고체층의 온도가 감소하고 고체수송부의 길이가 증가한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.1-6
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• 2009

움직임에 의해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 것은 매우 어렵다. 기존의 방법들은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상 전체에 일률적으로 복원처리를 행함으로써 윤곽부분에서 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 적응적으로 처리되는 반복 정칙화 방법을 제안한다. 그것과 더불어 적응 정칙화 파라메타와 이완 파라메타를 적용하는 알고리즘도 함께 제안한다. 결론적으로, 이 방법은 기존의 방법과 비교할 때, 평면부분에서 잡음증폭을 억제하고, 시각적으로 중요한 윤곽부분의 리플잡음을 억제함으로써 윤곽부분 복원에 더욱 효율적임을 실험을 통하여 확인할 수 있었으며 또한 ISNR 면에서도 우수하였다는 것을 확인할 수 있다.

• 전산구조공학
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• 제9권1호
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• pp.151-159
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• 1996

구조용 콘크리트의 비선형 거동을 예측하기 위하여, 압축강도 연화현상, 거시적 및 회전균열모델등의 내용을 포함하고 있는 압축장 응력장 이론(CFT)에 근거한 유한요소법이 개발/제시되었다. 또한, 이와 관련하여 CFT가 암시하는 탄젠트 및 세칸트 재료강성이 반복계산해법의 관점에서 정의/논의되었다. 최종적으로 계산상의 효율성 증대 및 최대하중 이후의 거동 포착에 주안점을 두어 초기재료 강성을 채택한 변위증분법 논리 및 빠른 수렴을 위한 Over-Relaxtion방법이 Isoparametric계의 8-Node요소에 포함/유도되었다. 이와 같이하여 제시된 비선형 해석 프로그램 NASCOM은 응력 혼돈지역에 위치하는 콘크리트 평면요소의 하중 지지능력, 탄성범위 이후의 변형 특성, 균열양상 및 보강근의 항복범위등의 예측을 가능하게 하였다. NASCOM의 제한된 검증을 위하여, Cervenka의 판넬 시험결과에 대한 하중지지능력 및 변형이력등을 예측한 결과가 전체적인 의미에서 실험결과와 상응하는 일치를 나타내었다.