• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제11권2호
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• pp.133-138
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• 2004

In this paper we derive a decomposition of the solution of Fredholm equations of the second kind in terms of reproducing kernels in the space ${W_2}^2$($\Omega$)

• 대한수학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.179-187
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• 1988

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.569-578
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• 2020

분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1995년도 추계학술대회 논문집
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• pp.732-735
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• 1995

A meshless method which is the new computational method being developed recently, is applied to the simulation of large deformation problems. Among the many types of meshless methods, the Reproducing Kernel particle method (RKPM) is used and the nearly incompressible hyperelastic materials are employed in simulations. The meshless methods can avoid metsh distortions and mesh entanglements that may frequently happen when the mesh-based methods like finite element method are used for the simulations of largely deformed materials. A general features of meshless methods are reviewed and the formulation of RKPM is presented. Next, the performance of explicit RKPM is demonstrated by examples.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1997년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.16-23
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• 1997

The Reproducing Kernel Particle Method (RKPM), one of the popular meshless methods, is developed and applied to stress concentration problems. Since the meshless methods require only a set of particles (or nodes) and the description of boundaries in their formulation, the adaptivity can be implemented with much more ease than finite element method. In addition, due to its intrinsic property of multiresolution, the shape function of RKPM provides us a new criterion for adaptivity. Recently, this multiple scale Reproducing Kernel Particle Method and its adaptive procedure have been formulated for large deformation problems by the authors. They are also under development for damage materials and localization problems. In this paper the multiple scale RKPM for linear elasticity is presented and the adaptive procedure is applied to stress concentration problems. Therefore, this work may be regarded as the edition of linear elasticity in the complete framework of multiple scale RKPM and the associated adaptivity.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제17권5호
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• pp.671-690
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• 2004

A meshless method with novel variation of point collocation by finite mixture approximation is developed in this paper, termed the meshless finite mixture (MFM) method. It is based on the finite mixture theorem and consists of two or more existing meshless techniques for exploitation of their respective merits for the numerical solution of partial differential boundary value (PDBV) problems. In this representation, the classical reproducing kernel particle and differential quadrature techniques are mixed in a point collocation framework. The least-square method is used to optimize the value of the weight coefficient to construct the final finite mixture approximation with higher accuracy and numerical stability. In order to validate the developed MFM method, several one- and two-dimensional PDBV problems are studied with different mixed boundary conditions. From the numerical results, it is observed that the optimized MFM weight coefficient can improve significantly the numerical stability and accuracy of the newly developed MFM method for the various PDBV problems.

• 호남수학학술지
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• 제26권4호
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• pp.455-462
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• 2004

We prove that if ${\mathbb{K}}^*$ is adjoint operator on $W_2{^2}({\Omega})$, then ${\mathbb{K}}^*v(t,\;{\tau})=,\;v(x,\;y){\in}W_2{^2}({\Omega})$ ; it is also related to the decomposition of solution of Fredholm equations.

• Computers and Concrete
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• 제7권2호
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• pp.119-143
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• 2010

This paper presents results from a study concerning the capability afforded by the RKPM (reproducing kernel particle method) meshfree analysis formulation to predict responses of concrete and UHPC components resulting from projectile impacts and blasts from nearby charges. In this paper, the basic features offered by the RKPM method are described, especially as they are implemented in the analysis code KC-FEMFRE, which was developed by Karagozian & Case (K&C).

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2003년도 The Fifth Asian Computational Fluid Dynamics Conference
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• pp.130-130
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• 2003

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.277-284
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• 2011

기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의에서 가장 큰 문제점은 극치강수량을 재현하기 어렵다는 점이다. 이러한 문제점으로 인해 수자원계획을 수립하는데 있어서 불확실성을 가중시키고 있다. 특히 일강수량 모의기법을 통해서 추정되는 빈도강수량의 과소추정으로 인해 수공구조물 설계 시에 신뢰성을 확보하는데 문제점이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Markov Chain 모형에서 일강수량에 평균적인 특성과 극치특성을 동시에 재현할 수 있도록 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 3개 강수지점에 대해서 기존 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용한 결과 여름의 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 제안한 불연속 Kernel-Pareto 분포형 기반 Markov Chain 모형은 여름의 일강수량 모의 시 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법론은 전체적으로 기존 Markov Chain 모형에 비해 극치강수량을 재현하는데 유리한 기법으로 판단된다. 또한 극치강수량을 일반강수량으로부터 분리하여 모의함으로서 평균 및 중간값 등 낮은 차수에 모멘트 등 일강수량에 전체적인 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인할 수 있었다.