• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.247-249
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• 2000

본 논문에서는 대개 잡음이 포함되어 있고 불규칙적인 특성을 갖고 있는 시계열 자료에 대해 신경 트리 모델을 사용하여 시계열 예측 문제를 해결하고자 한다. 주어진 시계열 자료에 적합한 구조와 가중치를 갖는 신경트리를 찾기 위해 베이지안 진화 알고리즘을 적용한 결과, 자료의 개수가 적어 과적합될 우려가 있는 경우 제안된 방법은 모델의 복잡도가 커지는 것을 억제하고 일반화 성능이 급격하게 나빠지지 않는다는 것을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제5권2호
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• pp.39-50
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• 1990

다층 퍼셉트론 신경회로망 모델이 여러가지 복잡한 문제를 역전파 학습에 의하여 해결할 수 있다고 보고된 후로, 이 모델을 이용한 응용분야의 연구가 활발하다. 그렇지만, 이 다층 퍼셉트론 모델은 오랜 학습시간이 필요하며, 또 분류경계가 입력층과 숨겨진 층간의 연결가중치에 의해 결정되는 초기하 평면의 조합으로 이루어지기 때문에, 숨겨진 층의 뉴런 수가 부족하면 분류경계를 제대로 나타낼 수 없게 된다. 이러한 단점들을 극복하기 위하여 숨겨진 층의 활성화 함수는 시그모이드 형태가 아닌 가우스 함수가 되도록 하고 이 가우스 함수들의 선형적 합에 의하여 출력층 뉴런들의 값이 결정되는, 즉, 가우스 함수가 출력층의 전위함수(potential function)가 되는 신경회로망이 여러번 제안되었다. 본 논문에서는 가우스 함수를 전위함수로 가지는 신경회로망 모델들에 대하여 이 모델들의 실제 응용 예와 함께 알아보겠다.

• 감성과학
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• 제7권2호
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• pp.149-155
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• 2004

패션소재로서의 유용성을 결정하는 속성을 두께, 무게, 밀도, 광택, 색상 등으로 한정한 후 다속성 모델을 구축하였다. 각 속성들의 가중치는 의류 매장의 방문객 대상의 설문 조사에 의해 결정되었으며, 한 소재의 최종가치는 퍼지 추론 시스템에 의해 계산되었다. 구축된 "퍼지-다속성" 모델을 이용하여 패션소재의 총 가치를 i) 품질로부터의 가치, ii) 품질을 기반으로 부가되는 가치, iii) 품질과는 무관하게 형성되는 브랜드 가치의 세 가지 요소를 분해하였다. 시중의 유명 스포츠 의류 브랜드 2종을 선정하여 위의 모델을 적용하였다.모델을 적용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.37-38
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 하는 키포인트 인식 모델을 산업용 품질검사 머신비전에 응용하는 방법을 제안한다. 전이학습 방법을 이용하여 딥러닝 모델의 인식률을 높이는 방법을 제시하였고, 전이시킨 특성 추출 모델에 대해 추가로 데이터 세트에 대한 학습을 진행하는 것이 특성추출 모델의 초기 ImageNet 가중치를 동결시켜 학습하는 것보다 학습 속도나 정확도가 높다는 것을 보여준다. 실험을 통해 딥러닝을 응용하는 산업용 품질 검사 공정에는 특성추출 모델의 추가 학습이 중요하다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.74-75
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• 2008

• 한국전자거래학회지
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• 제15권2호
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• pp.55-75
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• 2010

본 연구는 정부가 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 모형을 찾는 것을 첫 번째 목표로 삼고, 그 결과를 이용하여 현재의 선정 지표의 가중치 개선의 방향은 무엇인가를 찾는 것을 부차적 목적으로 삼았으며, 먼저, 경영혁신형 중소기업 선정에 사용되는 원래의 지표 변수(10개)를 독립요인으로 변환하여 본 결과 3개의 지표가 통계적 유의성이 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 비교한 3가지 선정 모델은 원 변수 사용모형, 9개 독립 요인모형, 7개 독립 요인모형 이다. 3개의 모형 중에서 7개의 독립 요인으로 추정한 모형의 설명력이 다른 2개의 모형보다 높은 것으로 나타났으며, 기존 선정 지표의 가중치 개선도 이를 반영한 방향으로 개선된다면 모형의 신뢰도를 높일 수 있을 것으로 본다. 7개의 독립 요인으로 추정한 모형을 다시 원래의 10개 변수의 영향력으로 복원하여 그 설명력을 최초의 변수들과 비교한 결과 조직프로세스, 마케팅관리, 관리프로세스, 생산설비 현황, 예측수준 등이 실제 선정 시에는 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며 혁신전략, 지식정보관리, 성과수준, 운영수준 등은 실제 측정되는 지표상의 가중치에 비하여 영향력이 적은 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.108-114
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• 1989

Hopfield 모델에 화소당 가주치를 도입하고 이를 최적화하여, 서로간에 상관관계가 높은 "0"에서 "9"까지의 10가지 숫자를 성공적으로 기억, 재생시킬 수 있는 $6{}8$ nodes 연상기억 시스템을 소개한다. 다른 많은 신경회로와는 달리, 이 모델은 "6","8","3","9"와 같이 상관관계가 매우 큰 영상에 대해서도 높은 오차 교정 능력을 가짐을 볼 수 있다. 화소당 가중치의 최적화 무제는 최소자승평균 오차 알고리듬에 기초한 적응학습 과정으로 볼 수 있으며, 이는 또한 Widrow-Hoff 신경회로로 구현 할 수 있다. 가중치 최적화 회로의 전기 . 광학적 구현을 위한 설계도 소개한다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.71-79
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• 1997

본 논문에서는 FVQ-DHMM(fuzzy vector quantization-discrete hidden Markov model)에서 강인한 출력확률의 추정을 위해서 코드워드 종속 거리 정규화와 출력확률에 대한 instar 형태의 퍼지 평활화 방법을 제안한다. FVQ-DHMM은 DHMM의 변형된 모델로, 상태별 출력확률이 입력패턴에 대한 각 코드워드와의 가중치와 출력확률의 곱에 대한 합의 형태로 추정된다. FVQ-DHMM의 성능이 가중치 요소와 상태별 출력분포에 영향을 받으므로, 가중치 요소와 상태별 출력분포를 강인하게 추정하는 방법이 필요하게 된다. 실험결과, 제안된 코드워드 종속 거리 정규화(CDDN : codeword dependent distance normalization)를 적용한 방법이 기존의 FVQ-DHMM에 비해 24%의 오인식률 감소가 있었으며, 상태별 출력분포에 대해서 평활화를 적용한 경우 79%의 오식율을 감소 시킴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 제안된 CDDN과 퍼지 평활화의 사용이 향상된 인식율을 얻는데 주요하며, 결과적으로 제안된 방법이 FVQ-HMM을 위한 강인한 출력확률의 추정을 위한 대안으로 유용함을 보여준다고 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권3호
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• pp.123-128
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• 2019

본 논문에서는 RCNN (recurrent convolution neural network) 계층 모델을 채택한 인공 지능에 기반을 둔 주가 예측을 제안한다. LSTM (long-term memory model) 기반 신경망은 시계열 데이터의 예측에 사용된다. 다른 한편, 컨볼루션 신경망은 데이터 필터링, 평균화 및 데이터 확장을 제공한다. 제안된 주가 예측에서는 위에서 언급 한 장점들을 RCNN 모델에서 결합하여 적용함으로써 다음날의 주가 종가를 예측한다. 그리고 최근의 시계열의 데이터를 강조하기 위해 커스텀 가중치 손실 함수가 채택되었다. 또한 시장의 상황을 반영하기 위해 주가 인덱스에 관련된 데이터를 입력으로 포함하였다. 제안된 주가 예측 방식은 실제 주가를 대상으로 한 실험에서 3.19%로 테스트 오차를 줄였으며, 다른 방법보다 약 19%의 성능 향상을 거둘 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.152-152
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• 2020

가뭄은 장기간에 걸쳐 광범위하게 발생하는 특징으로 인해 자연재해뿐만 아니라 사회·경제적으로도 큰 피해를 야기한다. 즉, 가뭄으로 인한 댐의 용수 공급 부족은 공업·농업뿐만 아니라 국민들의 생활에도 상당한 피해를 미친다. 하지만, 가뭄으로 인한 지역의 피해정도는 해당 지역의 특성 또는 가뭄에 대한 지역의 대처 능력에 따라 매우 상이하게 나타난다. 따라서, 가뭄에 의한 피해를 저감시키고 안전한 용수공급이 이루어질 수 있도록 지역의 특성 및 용수 공급 체계를 고려한 위험 정도를 분석하는 것이 필요하며, 사람들과 직접적인 연관성이 높은 물수급 관련 인자들을 고려하여 가뭄의 잠재적 영향 및 피해정도를 파악할 수 있는 가뭄 위험도 평가가 수행되어야 한다. 그러나 용수공급 및 수요 현황을 반영한 가뭄 노출성 및 취약성 평가는 아직 부족한 실정이며, 각 인자에 대한 가중치를 산정하는데 설문조사 또는 단순평균방법이 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 용수공급 체계 및 지역적 특성을 고려하고 객관적인 가중치 산정방안이 적용된 확률·통계적 가뭄 위험도를 평가방법을 제시하였다. 먼저, 용수공급 실패 사상의 발생 확률이 적용된 결합가뭄관리지수(Joint Drought Management Index, JDMI)를 통해 가뭄노출성지수(Drought Hazard Index, DHI)를 산정하고, 각 인자에 대한 영향정도를 객관적으로 판단할 수 있는 가우스 혼합 모델을 활용하여 가뭄취약성지수(Drought Vulnerability Index, DVI)를 산정하였다. 이 두 지수를 결합하여 가뭄위험도지수(Drought Risk Index, DRI)를 계산하고 위험도 평가를 수행하였다. 충청지역에 적용한 결과, DHI는 용수공급 실패 사상의 발생확률이 큰 보령시가 가장 높게 나타났으며, DVI는 농업적 요소의 가중치가 크게 산정됨에 따라 청주시가 가장 높게 산정되었다. DHI와 DVI가 결합된 DRI의 경우는 청주시가 가장 위험한 것으로 나타났다. 따라서, DRI가 가장 높은 청주시는 충정 지역의 가뭄 위험 경감을 위한 대응 수립시 우선적으로 고려되어야 한다.