• Title, Summary, Keyword: 사상함수

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한의학에서의 사상체질판별함수 개발에 관한 연구 (II) - 도수분석에 의한 변수선택 -

  • Kim, Gyu-Gon;Jo, Min-Hyeong
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • pp.69-77
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    • 2004
  • 본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 양질의 데이터를 확보하기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 도수분석의 비율차이검정과 선형판별함수의 계수를 이용한다.

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한의학에서의 사상체질판별함수 개발에 관한 연구 (I) - 크론박 알파 계수에 의한 변수선택 -

  • Kim, Gyu-Gon;Choi, Seung-Bae
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • pp.61-68
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    • 2004
  • 본 논문에서는 한방병원에서 사상체질분류검사설문지를 이용하여 사상체질을 진단할 때 진단의 정확도를 향상시키기 위한 사상체질분류함수를 개발하기 위하여 데이터마이닝에서의 판별분석모형을 이용한다. 데이터 정제 과정에서 불성실한 응답자를 제거시키기 위한 기준은 상반되는 설문의 응답 패턴과 체질별 설문의 응답 비율을 이용하며, 변수선택의 기준은 상관분석의 크론박 알파 계수와 선형판별함수의 계수를 이용한다.

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Generalized modus tollens using truth function mapping (진리함수사상을 이용한 일반화된 대우추론)

  • Yun, Yong-Sik;Kang, Sang-Jin;Park, Jin-Won
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.5
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    • pp.674-678
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    • 2007
  • Baldwin defined the approximate reasoning using truth function mapping. In paper [4], we defined two truth function mappings and applied these truth function mappings to generalized modus ponens. In this paper, we introduce the results of generalized modus tollens using these two truth function mappings.

Truth function mapping (진리함수사상)

  • Park, Jin-Won;Kang, Sang-Jin;Yun, Yong-Sik
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.16 no.2
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    • pp.198-202
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    • 2006
  • In this paper, we introduce Baldwin's approximate reasoning with fuzzy logic and some truth function mappings usually used in Baldwin's method. And we introduce some assessment criteria for approximate reasonings and we define some truth function mappings which satisfy more criteria than those which are already known.

Speaker-adaptive Word Recognition Using Mapped Membership Function (사상멤버쉽함수에 의한 화자적응 단어인식)

  • Lee, Ki-Yeong;Choi, Kap-Seok
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.11 no.3
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    • pp.40-52
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    • 1992
  • In this paper, we propose the speaker adaptive word recognition method using a mapped membership function, in order to absorb a fluctuation owing to personal difference which is a problem of speaker independent speech recognition. In the training procedure of this method, the mapped membership function is made with the fuzzy theory introducded into a mapped codebook, between an unknown speaker's spectrum pattern and a standard speaker's one. In the recognition procedure, an input pattern of an unknown speaker is reconstructed to the pattern which is adapted to that of a standard speaker by the mapped membership function. To show the validity of this method, word recognition experiments are carried out using 28 DDD area names. The recognition rate of the conventional speaker-adaptive method using a mapped codebook by VQ is 64.9[%], and that made by a fuzzy VQ is 76.2[%]. Throughout the experiment using a mapped membership function, we can achieve 95.4[%] recognition rate. This shows that our proposed method is more excellent in recognition performance. Moreover, this method doesn't need an iterative training procedure to make the mapped membership function, and memory capacity and computation requirements for this method are reduced to 1/30 and 1/500 time of those for the conventional method using a mapped codebook, respectively.

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Establishment of the Parameter Range by Sensitivity Analysis and Determination of Optimal Parameter for Storage Function Model (저류함수모형의 민감도분석을 통한 경계조건 설정과 최적매개변수 결정에 대한 연구)

  • Song, Jae-Hyun;Kim, Hung-Soo;Hong, Il-Pyo;Kim, Sang-Ug;Kim, Bum-Jun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.1996-2000
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    • 2006
  • 현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.

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Efficient Mapping Scheme for Parallel Processing (병렬처리를 위한 효율적인 사상 기법)

  • Kim, Seok-Su;Jeon, Mun-Seok
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.3 no.4
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    • pp.766-780
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    • 1996
  • This paper presents a mapping scheme for parallel processing using an accurate characterization of the communication overhead. A set of objective functions is formulated to evaluate the optimality of mapping a problem graph into a system graph. One of them is especially suitable for real-time applications of parallel processing. These objective functions are different from the conventional objective functions in that the edges in the problem graph are weighted and the actual distance rather than the nominal distance for the edges in the system graph is employed. This facilitates a more accurate qualification of the communication overhead. An efficient mapping scheme has been developed for the objective functions, where two levels of assignment optimization procedures are employed: initial assignment and pairwise exchange. The mapping scheme has been tested using the hypercube as a system graph.

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The Effect of regularization and identity mapping on the performance of activation functions (정규화 및 항등사상이 활성함수 성능에 미치는 영향)

  • Ryu, Seo-Hyeon;Yoon, Jae-Bok
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.18 no.10
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    • pp.75-80
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    • 2017
  • In this paper, we describe the effect of the regularization method and the network with identity mapping on the performance of the activation functions in deep convolutional neural networks. The activation functions act as nonlinear transformation. In early convolutional neural networks, a sigmoid function was used. To overcome the problem of the existing activation functions such as gradient vanishing, various activation functions were developed such as ReLU, Leaky ReLU, parametric ReLU, and ELU. To solve the overfitting problem, regularization methods such as dropout and batch normalization were developed on the sidelines of the activation functions. Additionally, data augmentation is usually applied to deep learning to avoid overfitting. The activation functions mentioned above have different characteristics, but the new regularization method and the network with identity mapping were validated only using ReLU. Therefore, we have experimentally shown the effect of the regularization method and the network with identity mapping on the performance of the activation functions. Through this analysis, we have presented the tendency of the performance of activation functions according to regularization and identity mapping. These results will reduce the number of training trials to find the best activation function.

Assessment of long term runoff simulation using SURR Model (연속형저류함수모형의 장기유출모의 적용성 평가)

  • Ji, Hee-Sook;Lee, Byong-Ju;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.255-255
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    • 2011
  • 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형인 SURR모형을 장기유출 모의가 가능한 일 단위 모형으로 확장하여 그 적용성을 평가하고자 한다. 저류함수모형은 단일 호우사상에 대한 집중형 단기유출 모형으로 개발되어 장기유출 모형으로서의 활용성은 검토되지 못한 실정이다. 기존의 연구(셩영두 외, 2008)에서는 사상형 저류함수모형을 장기유출모형으로 적용하는데 그쳤으므로 유역 수문성분 모의가 가능한 연속형 장기유출 모형의 개발이 필요하다. 이를 위해 대상유역은 한강유역을 채택하였으며 일단위 기상자료와 수문자료를 구축하였다. 기존의 시단위 유역 수문성분(토양수분, 실제증발산량, 지표유출량, 중간유출량, 지하수유출량) 산정방법과 시단위 유역 및 하도 저류함수를 일단위로 확장하여 2002년부터 2009년까지 장기 유출모의를 실시하고자 한다. 본 연구 결과는 시단위 유출모의와 일단위 유출모의가 동시에 가능한 모형 개발에 활용할 수 있을것으로 판단된다.

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