감쇠최소자승법은 각종 물리탐사 자료에 가장 널리 사용되는 역산법이다. 일반적으로 최소자승법에서 최소화되는 목적함수는 자료오차(data misfit)와 모델제한자의 합으로 주어진다. 따라서 역산에서 자료오차와 모델제한자는 함께 중요한 역할을 담당한다. 하지만 역산에 관한 대부분의 연구는 주로 모델제한자의 설정방법과 적절한 라그랑지 곱수의 선정방법에 치중되어 왔다. 일반적으로 자료획득시 자료가 갖는 표준편차를 자료가중값의 계산에 사용하는 것이 추천되고 있지만, 실제 현장조사에서는 자료의 표준편차는 좀처럼 측정되지 않으며, 대부분의 역산에서 자료가중행렬은 어쩔 수 없이 단위행렬로 간주된다. 본 논문에서는 자료분해능행렬과 그 분산함수를 분석하여 자동적으로 계산된 자료가중행렬을 사용하는 역산법을 개발하였다. EACB법이라 명명한 이 역산법에서는 분해능이 높은 자료에는 높은 가중값을, 작은 자료에는 작은 가중값을 부여한다. 개발된 EACB 역산법을 전기비저항 토모그피법에 적용한 결과, 보다 안정적이고 분해능이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
배출권 가격의 변동성은 기업의 온실가스 감축투자를 위한 의사결정 수립 시에 중요한 요인으로 고려된다. 본 논문의 목적은 우리나라 특성 상 재무구조가 연결된 발전사의 입장에서 배출권 가격의 불확실성을 고려하여 온실가스 저감투자의 실물옵션 가치를 평가할 수 있는 방법론을 제시하는 데 있다. 이윤함수가 선형적으로 분리불가한 경우에는 고전적인 실물옵션 기법으로 적정 투자임계 가격을 도출하는 것이 불가능하기 때문에, 몬테카를로 최소자승법을 적용하여 투자임계 가격을 산출하는 알고리즘을 제시하였으며, 가스, 석유, 석탄의 주요 화력발전원의 수치를 이용하여 투자임계 가격을 시뮬레이션 분석하였다. 배출권 가격으로 표시된 투자임계 가격이 가스와 석유가 석탄에 비해 현저히 낮은 것으로 평가되어, 온실가스 감축투자 측면에서 이들 화석연료가 석탄에 비해 상대적으로 유리한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 미분 가능한 함수가 Taylor 전개로 표현되고 그 계수들은 주어진 함수와 미분에 대한 근사값을 제공할 수 있다는 점에 착안하여 m차 Taylor 다항식을 구성하고 이동최소제곱법을 이용하여 그 계수들을 구했다. 계산된 근사함수와 미분을 콜로케이션 개념을 바탕으로 균열 문제를 포함하는 고체문제에 대한 지배 미분방정식에 적용하여 차분식 형태의 이산화된 계방정식을 구성하였다. 본 연구의 해석기법은 격자망(grid)에 의존적이고 근사함수가 없는 유한차분법과 형상함수의 미분과 약형식의 적분산정, 필수경계조건 처리가 어려운 Galerkin법 기반의 무요소법의 단점을 효과적으로 극복한 새로운 수치기법이다.
본 논문에서는 LSM(Least Squares Method)와 GA(Genetic Algorithm)를 이용한 광대역 컨포멀 배열 안테나의 최적 빔 형성을 제안하였다. LSM을 적용하여 컨포멀 배열 안테나의 빔 패턴을 선형 배열 안테나의 빔 패턴으로 근사시키는 가중치들을 구하였다. 그리고 GA를 이용하여 광대역에서 최적의 빔 패턴을 형성하는 컨포멀 배열 안테나의 최적 위치들을 구하였다. 제안된 방법을 검증하기 위해 Bezier 플랫폼 배열 안테나에 적용시켜 보았다.
탄성파 역산에 있어서 가장 널리 사용되는 최소자승($l^2$ norm)해는 이상치(outlier)에 매우 민감하게 반응하는 경향이 있다. 이에 반해서 $l^1$ norm을 최소화하는 해는 이상치에 강인한 면을 보이나 일반적으로 좀 더 많은 계산이 필요하다. 반복적가중의 최소자승법(Iteratively reweighted least squares [IRLS] method)을 이용하면 이러한 $l^1$ norm 문제의 근사해(approximate solution)를 효율적으로 구할 수 있다. 본 논문에서는 작은 크기의 잔여분은 $l^2$ norm으로 처리하며, 큰 크기의 잔여분은 $l^1$ norm으로 처리하는 하이브리드 $l^1/l^2$ norm 최소화를 IRLS 방법에 쉽게 적용하는 구현 기법을 소개한다. 소개된 알고리즘은 특이치(singularity)처리를 위한 임계값의 결정에 민감하게 반응하는 기존의 $l^1$ norm IRLS 방법과는 달리 임계값 결정에 상관없이 늘 강인한 역산의 특성을 보여준다.
우리는 최적화된 이동최소자승법으로 구축된 벡터장을 이용하여 도면의 배치를 효율적으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 전문 건축설계사무소에서는 특정영역에 건물들을 배치시키기 위해 디자이너가 수동으로 직접 위치를 결정하기 때문에 처리 비용이 클 뿐만 아니라 작업시간도 오래 걸린다. 이 비효율적인 문제를 해결하기 위해 우리는 최적화된 이동최소자승법을 기반으로 도면의 배치를 자동으로 결정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 프레임워크에서는 우선 디자이너가 실제 건축설계를 원하는 사업장 영역을 선택하고 이 영역을 기반으로 지형의 흐름을 계산한다. 이동최소자승법을 최적화시켜 벡터장을 추출하고, 이 벡터장을 기반으로 도면의 회전 양을 결정한다. 제안된 방법으로 얻어진 도면배치는 실제로 건물을 배치할 때 나타나는 흐름과 매우 유사한 특징을 갖고 있으며, 결과적으로 디자이너의 비효율적인 노동력을 줄여 전반적인 건축설계과정의 효율성을 한층 높였다.
본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 균열선단에서 응력특이성을 갖는 탄성균열문제를 해석하기 위한 이동최소제곱 유한차분법을 제시한다. 응력특이성을 유발하는 균열선단 주변장을 모형화하기 위해 근사식에 선단주변함수를 내재적으로 도입하여 이동최소제곱 근사의 틀을 그대로 유지하면서 실제 미분계산을 거의 하지 않고 미분근사를 할 수 있는 이동최소제곱 Taylor 다항식 근사의 장점을 살렸다. 균열문제 정식화시 시간소모적인 적분과정이 필요한 약정식화 대신 해석영역에 배치된 절점에서 지배 미분방정식에 대한 차분식을 직접 구성하는 강정식화를 적용하여 계산 효율성을 향상시켰다. 균열문제 해석을 통해 내적확장된 이동최소제곱 유한차분법이 응력 특이성을 내포한 선단주변 변위장을 정확히 묘사할 수 있을 뿐만 아니라 응력확대계수를 정확히 계산 할 수 있음을 보였다.
A practical recursive weighted least square(WLS) solution is proposed to solve the passive ranging problem. Apart from the previous works based on the extended Kalman filter(EKF), to ensure the convergency at long-range, the proposed scheme makes use of line-of-sight(LOS) rate instead of bearing information. The influence of LOS rate measurement errors is investigated and it is asserted that the WLS estimates contain bias and scale factor errors. Together with simple compensation algorithm, the estimation errors of proposed filter can be reduced dramatically.
The aim of microscopic image restoration is to recover the image by applying the inverse process of degradation, and the results facilitate automated and improved analysis of the image. In this work, we consider the problem of image restoration as a minimization problem of convex cost function, which consists of a least-squares fitting term and regularization terms with non-negative constraints. The finite step method is proposed to solve this constrained convex optimization problem. We demonstrate the convergence of this method. Efficiency and restoration capability of the proposed method were tested and illustrated through numerical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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