• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.91-99
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• 1997

본 연구에서는 신경망이론을 이용하여 시계열자료를 분석할 때 문제가 되고 있는 초기 가중값을 선정하는 방법을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서 학습을 위한 초기 가중값의 결정은 난수에 의존하고 있다. 본 연구에서는 신경망학습의 효율적인 초기값을 선택하기 위하여 제어상자를 이용한다. 그리고 학습과정에서 가중값의 변화를 추적하고 적절한 가중값의 범위를 탐색하면서 새로운 초기값을 제어상자를 통하여 실시간으로 재설정하는 방법을 제시한다.

• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.375-389
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• 2019

패널 자료는 자료가 축적되는 만큼 그 가치가 증대된다. 이와 동시에 장기추적에 따른 표본이탈은 자료의 신뢰성을 떨어뜨린다. 국내 외 대부분의 패널조사에서 가중값 보정을 통해 표본 이탈 문제를 해결하고 있다. 본 논문에서는 패널자료에서 차수별 응답여부에 따라 연속 응답 그룹과 비연속 응답 그룹으로 나누고, 비연속 응답 그룹에 대한 적정 가중값 산출방법을 검토하였다. 연속/비연속 응답그룹을 구분하여 비연속 응답 그룹의 응답자 특성을 반영한 복합추정 방식의 가중값 작성방법을 제안하고, 그룹의 구분 없이 작성하였던 기존의 가중값 작성방법과 새로 제안한 복합추정 방식의 가중값 산출방법의 효율성을 모의실험과 실증분석을 통해 살펴보았다. 결과적으로 새로 제안한 복합추정 방식의 가중값 산출방법은 기존 방법 보다 편향을 대폭 감소시킴을 모의실험을 통해 볼 수 있었다. 한편, 제시한 가중값 작성방법을 한국고용정보원 고령화연구패널에 적용한 결과도 제시하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.757-768
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• 2003

본 논문에서는 가중 퍼지 Pr/T 네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 추론알고리즘을 제안한다. 이때 퍼지 생성규칙의 확신도, 규칙에 나타나는 술어의 진리값과 술어의 중요도를 나타내는 가중값을 퍼지 숫자로 표현한다. 제안한 추론알고리즘은 퍼지 생성규칙에 있는 술어의 중요도에 따라 부여한 가중값을 이용하여 추론하기 때문에 $\circled1$ 술어의 가중값 없이 퍼지 생성규칙의 확신도만을 기반으로 단순하게 min과 max 연산을 하거나[10], $\circled2$ 술어의 가중값 없이 퍼지 생성규칙에 있는 퍼지 개념에 따라 믿음값 평가함수로 퍼지 생성규칙의 믿음값을 평가하는[12] 방법보다 더 유연하고 사람의 직관과 추론에 가깝다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1275-1278
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• 2003

본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.847-856
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• 2013

본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.99-107
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• 2007

일반적으로 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간, 구간값 퍼지집합,모호집합 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문은 시스템에서 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 갖는 가중 구성요소를 위한 퍼지시스템의 신뢰도를 분석하는 방법을 설명한다. 퍼지시스템에서 가중 구성요소들의 신뢰도와 가중간은 삼각 퍼지숫자로 표현한다. 제안한 방법은 삼각 퍼지숫자의 퍼지산술연산을 사용하고 가중 구성요소의 가중값을 고려한다. 그러므로 기존의 방법들 보다 실행속도가 더 빠르고 그리고 더 유연한 실행이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.795-804
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• 2014

본 연구에서는 앙상블유량예측기법과 SWAT 모형을 이용하여 안동댐의 2011년 7월~9월의 각 댐유입량 예측을 실행하였으며 월별 및 순별 분석을 수행하였다. 또한 정확한 분석을 위해 기상청의 월별 및 순별 강우예보자료를 이용한 가중값 부여방법을 사용하였다. 분석 결과 기상청에서 발표한 강우 예측 구간이 실제 강우 구간과 동일하면 PDF-Ratio 가중값 부여방법이 가장 높은 정확성을 보이며, 과거 강우발생 구간 통계 중 높은 구간이 실제 강우 구간과 동일하다면 수정 PDF-Ratio 가중값 부여방법이 가장 높은 정확성을 보였다. 이는 기상청 예측이 맞지 않은 경우에도 과거 강우발생 구간의 빈도에 따라 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 반대로 기상청의 예측이 실제와 다르면서 과거 강우발생 구간 통계에서도 낮은 구간의 강우가 발생하면 균일 가중값 부여방법의 정확성이 가장 높게 분석되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.115-124
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• 2004

본 논문에서는 가중 퍼지 페트리네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘을 제안한다. 규칙기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 가중 퍼지 페트리네트로 모형화된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 진리값과 규칙의 확신도는 퍼지 숫자로 표현한다. 그리고 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 가중값도 퍼지 숫자로 표현하다. 제안한 가중 퍼지 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 초기노드까지 후진추론 통로를 생성한 후 목표노드의 확신도를 계산한다. 우리가 제안한 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 사람과 같은 방법으로 가중 퍼지 후진추론을 하는 것을 가능하게 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.979-985
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• 2006

기존 연구에서 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문에서, 우리는 퍼지시스템의 가중 구성요소의 신뢰도와 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 모호집합으로 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 모호집합은 참 소속함수와 거짓 소속함수로 구성된 구간으로 표현된다. 따라서 모호집합은 퍼지시스템의 신뢰도와 가중값를 더 유연한 방법으로 표현하는 것을 가능하게 한다. 제안된 방법은 퍼지시스템내의 가중 구성요소의 가중값을 고려하므로, 제안한 방법의 신뢰도분석은 기존의 방법들 보다 더 유연하고 효과적이다.