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강인한 역산으로서의 하이브리드 $l^1/l^2$ norm IRLS 방법의 효율적 구현기법
지준, Ji. Jun 한국지구물리탐사학회 물리탐사 7 Pages
한국지구물리탐사학회 물리탐사 2007, Vol.10 No.2 124-130 (7 pages)
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... -
속도중합역산을 위한 반복적 최소자승법 - Part A: IRLS 방법
지준, Ji. Jun 한국지구물리탐사학회 물리탐사 7 Pages
한국지구물리탐사학회 물리탐사 2005, Vol.8 No.2 163-169 (7 pages)
역산을 이용하면 탄성파 자료처리에서 있어서 다양한 처리가 가능하므로, 이 분야는 최근에 들어 매우 유용한 영역으로 주목을 받고 있다. 이러한 다양한 처리에 속도중합 역산을 응용하기 위해서는 사용하는 역산이 잡음에 강하면서도 고해상도의 속도중합 결과를 얻을 수 있어야 한다. 이러한 성질을 갖는 역산 방법들 중에서 가장 성공적인 방법 중의 하나라고 볼 수 있는 반복적 가중의 최소자승법(Iteratively Reweighted Least-Squares: IRLS)의 이론적 배경과 구현 방법을 소개하고, 기존 기술 특성과 한계성을 살펴보았다. -
초등학생의 사회성과 학교생활그림(KSD)에 관한 연구
김동연, 최외선, 오미나 한국미술치료학회 미술치료연구 20 Pages
한국미술치료학회 미술치료연구 1998, 제 5권 제 2호 (통권 8호) 17 299-318 (20 pages)
사회성이란 일반적으로 사회가 요구하는 규범과 역할에 적응해 가는 능력으로, 2인 이상이 공동생활을 영위하는 가운데 사회적 행동이 내재화된 것이며, 후천적으로 환경을 통한 경험에 의해 형성된 습관이나 사회적 행동의 근본적 기능이라고 할 수 있다 아동은 학교생활을 통하여 또래와의 인간관계에서 자신을 발견하며 사회에 필요한 기능과 태도를 배우게 되는 것으로, 인간생활의 핵심이라고 할 수 있다. 아동의 사회적 행동은 공격성과 친사회척 행동으로 나눌 수 있다. 공격성은 다른 사람이나 사물에 대해 육체적 또는 심리적인... -
속도중합역산을 위한 반복적 최소자승법 - Part B: CGG 방법
지준, Ji. Jun 한국지구물리탐사학회 물리탐사 7 Pages
한국지구물리탐사학회 물리탐사 2005, Vol.8 No.2 170-176 (7 pages)
Least-Squares)방법을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 성질을 갖는 또 다른 역산 방법의 하나로서 CGG (Conjugate Guided Gradient) 방법을 소개한다. CGG 방법은 반복적 최소자승법의 하나인 Conjugate Gradient (CG)방법을 변형시킨 형태로 ${L_1}-norm$을 최소화 시키는 역산법으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 CGG방법을 소개하고 기존의 IRLS방법과의 차이점 및 결과들을 비교하였다. 모의자료와 현장자료에 대한 실험결과를 통해서 CGG 방법이 IRLS방법과 마찬가지로 다양한 잔여/모델 norm을 최소화시키는 역산방법으로 사용될 수... -
데이터 손실이 있는 RCS 데이터에서 압축 센싱 이론을 적용한 ISAR 영상 복원 알고리즘 연구
배지훈, 강병수, 김경태, 양은정, Bae. Ji-Hoon, Kang. Byung-Soo, Kim. Kyung-Tae, Yang. Eun-Jung 한국전자파학회 韓國電磁波學會論文誌 7 Pages
한국전자파학회 韓國電磁波學會論文誌 2014, Vol.25 No.9 952-958 (7 pages)
모델을 적용한 parametric sparse 복원 알고리즘을 제안하고자 한다. Sparse 복원 알고리즘으로는 iteratively-reweighted-least-square(IRLS) 기법을 이용하여 각도 방향(cross-range)에서 모르는 처프 비율(chirp rate)의 처프 성분을 포함하는 레이더 신호 모델과 결합한다. 그리고, particle swarm optimization(PSO) 최적화 알고리즘을 이용하여 표적의 회전각도와 연관된 파라미터들을 추출한다. 따라서, RCS 데이터 샘플에 데이터 손실이 발생하더라도 본 논문의 IRLS 기반 parametric sparse 복원 알고리즘에 따라 효율적으로 ...
