• 제목/요약/키워드: 비교함수

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분류를 위한 퍼지 규칙의 소속함수 학습 (Learning Memebership Functions of Fuzzy Rules for Classification)

  • 장민경;곽동헌;류정우;김명원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.449-451
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    • 2003
  • 패턴 분류 문제에서 수치적 속성일 경우 퍼지 적용은 효과적인 결과를 보인다는 것은 많은 연구를 통해 알려졌다. 하지만 퍼지를 적용한 패턴분류의 결과는 소속함수의 모양과 개수에 따라 크게 영향을 받는다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점은 퍼지를 쉽게 응용분야에 적용시키지 못하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 소속함수를 정의할 수 있는 소속함수 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법1)은 Penalty연산과 Reward연산을 통해 소속함수가 학습되고 Coverage연산을 통해 소속함수 개수가 학습된다. 제안된 방법의 가능성을 확인하기 위해 벤치마크 데이터 중 Iris, Appendicitis, Breast Cancer를 사용하여 기존 방법과 비교한다.

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OpenAI Gym 환경의 Acrobot에 대한 DQN 강화학습 (DQN Reinforcement Learning for Acrobot in OpenAI Gym Environment)

  • 강명주
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.35-36
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    • 2023
  • 본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 제공하는 Acrobot-v1에 대해 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습으로 학습시키고, 이 때 적용되는 활성화함수의 성능을 비교분석하였다. DQN 강화학습에 적용한 활성화함수는 ReLU, ReakyReLU, ELU, SELU 그리고 softplus 함수이다. 실험 결과 평균적으로 Leaky_ReLU 활성화함수를 적용했을 때의 보상 값이 높았고, 최대 보상 값은 SELU 활성화 함수를 적용할 때로 나타났다.

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이변량 Laplace 분포와 응용

  • 홍성식;홍종선
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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    • pp.127-130
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    • 2003
  • 주변분포가 Laplace 분포인 세 가지 형태의 이변량 Laplace 분포를 연구한다. 각각의 이변량 Laplace 분포의 확률밀도함수와 누적분포함수를 유도하고, 분포의 그래프를 그려봄으로써 분포의 형태를 알아본다. 조건부 적률을 정리하여 조건부 첨도와 조건부 왜도를 구하고 분포의 성질을 파악한다. 상관계수를 구하여 다른 이변량 분포의 상관계수와 비교해 보았다. 그리고 정의된 분포함수를 응용하여 이변량 Laplace 분포를 따르는 난수벡터를 발생하는 알고리즘을 제안하였으며, 생성된 난수벡터의 표본으로부터 구한 표본평균과 중앙값의 분산-공분산 행렬식을 구하고 이변량 정규분포에 대응하는 행렬식과 비교 토론하였다.

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Haralick의 면함수 모델을 이용한 얼굴인식 (Face Recognition using Haralick Facet Function Model)

  • 이민규;김희승
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.380-382
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    • 2000
  • 본 논문은 얼굴인식을 위한 특징으로 Haralick의 면함수 모델을 이용한 방법을 제시한다. 얼굴인식 시스템에서의 큰 제약조건 중 하나인 조명에 대해 향상된 인식을 수행하기 위해 일반영상의 에지추출에 주로 사용되었던 면함수를 적합시켜 얼굴인식을 위한 입력으로 사용하였다. 제안된 방법을 기존의 얼굴인식 기법과 비교 분석해 본 결과, 전체적인 인식률과 수행 시간이 향상되었고, 특히 조명 변화에 대해 조명 변화 보정을 위한 별도의 전처리 없이도 좋은 인식 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방법에 신경망을 적용하여 성능을 비교하였다.

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가변특성을 갖는 2차원 FIR 필터의 설계를 위한 창함수에 관한 연구 (A Study on the Window Function for the Design of 2-Dimensional FIR Filter with Variable characteristics)

  • 이민호;박종연
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.1320-1322
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    • 1996
  • 기존의 창함수를 이용한 1차원 FIR 필터의 설계는 설계방법이 단순해 비교적 많이 사용되고 있으나 통과영역과 천이영역을 가변할 수 없다. 본 연구에서는 두 개의 영역을 가변할 수 있는 창함수를 사용하여 1차원 임펄스 응답을 구한 후 McCllenan 변환 방법을 이용하여 2차원 FIR 필터를 실현하여 특성을 비교하여 2차원 FIR 필터의 설계에 적용할 수 있음을 밝혔다.

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초해상화 모델의 활성함수 변경에 따른 성능 분석 (Performance Analysis of Various Activation Functions in Super Resolution Model)

  • 유영준;김대희;이재구
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.504-507
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    • 2020
  • ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 제안된 이후로 대부분의 깊은 인공신경망 모델들에서 표준 활성함수로써 지배적으로 사용되었다. 이후에 ReLU 를 대체하기 위해 Leaky ReLU, Swish, Mish 활성함수가 제시되었는데, 이들은 영상 분류 과업에서 기존 ReLU 함수 보다 향상된 성능을 보였다. 따라서 초해상화(Super Resolution) 과업에서도 ReLU 를 다른 활성함수들로 대체하여 성능 향상을 얻을 수 있는지 실험해볼 필요성을 느꼈다. 본 연구에서는 초해상화 과업에서 안정적인 성능을 보이는 EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution Network) 모델의 활성함수들을 변경하면서 성능을 비교하였다. 결과적으로 EDSR 의 활성함수를 변경하면서 진행한 실험에서 해상도를 2 배로 변환하는 경우, 기존 활성함수인 ReLU 가 실험에 사용된 다른 활성함수들 보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다. 하지만 해상도를 4 배로 변환하는 경우에서는 Leaky ReLU 와 Swish 함수가 기존 ReLU 함수대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 구체적으로 Leaky ReLU 를 사용했을 때 기존 ReLU 보다 영상의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 PSNR 과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.05%, Swish 를 사용했을 때는 평균 0.06%, 0.03%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 4 배의 해상도를 높이는 초해상화의 경우, Leaky ReLU 와 Swish 가 ReLU 대비 향상된 성능을 보였기 때문에 향후 연구에서는 다른 초해상화 모델에서도 성능 향상을 위해 활성함수를 Leaky ReLU 나 Swish 로 대체하는 비교실험을 수행하는 것도 필요하다고 판단된다.

이진 탐색 트리를 이용한 개인화된 머리 전달 함수의 탐색 (Selection of Personalized Head Related Transfer Function Using a Binary Search tree)

  • 이기승;이석필
    • 한국음향학회지
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    • 제28권5호
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    • pp.409-415
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    • 2009
  • 가상 음원의 공간화에 중요한 역할을 담당하는 머리전달 함수는 개인 별로 각기 다른 특성을 갖는다. 개인화된 머리 전달 함수를 얻기 위해서는 많은 시간과 특정한 장치를 필요로하며, 이에 따라 타인으로부터 얻어진 머리 전달 함수를 청취자의 특성에 맞도록 개인화 시키는 방법이 주로 사용된다. 본 논문에서는 머리 전달 함수의 개인화 방법으로 여러 개의 미리 측정된 머리 전달 함수 중에서 사용자에 가장 적합한 머리 전달 함수를 찾는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 청취자에게 적합한 머리 전달 함수를 빠르고 정확하게 찾기 위해 이진 탐색 트리를 이용한 분할 기법을 사용하였다. 분할 시 왜곡 척도는 사람이 귀에 방향감의 차이를 가장 잘 인지하는 왜곡 척도를 실험적으로 결정하였다. 캘리포니아 데이비스 대학에서 제공하는 CIPIC 머리 전달 함수 데이터 베이스를 이용하여 본 기법의 유용성을 평가하였다. 10명의 실험자가 참여한 청취 테스트에서 제안된 기법을 통해 탐색된 머리 전달 함수는 청취자 본래의 머리 전달 함수와 비교하여 가상 음원의 방향감에 있어서 매우 근접한 결과를 나타내었으며, 기존의 해부학적인 파라메터를 이용한 머리 전달 함수의 탐색 기법과 비교하여 우수한 성능을 나타내었다.

붓스트랩을 이용한 비선형 시계열 모형의 예측구간 (Prediction Intervals for Nonlinear Time Series Models Using the Bootstrap Method)

  • 이성덕;김주성
    • 응용통계연구
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    • 제17권2호
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    • pp.219-228
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    • 2004
  • 오차항의 분포가 정규분포에 따르지 않는 비선형 시계열인 ARCH모형의 예측구간을 설정하는데 붓스트랩 방법과 근사적 방법간의 포함비율에 대한 정확성을 비교한다. 이 때 모형에서 모수를 추정하는 방법으로서는 분포에 대한 가정을 필요로 하지 않는 quasi-score 추정함수를 이용한 추정 법과 로버스트 추정 함수인 M quasi-score 추정 함수를 이용한 추정법을 사용한다. 추정된 모수를 이용하여 예측구간의 정확성을 비교하고 마지막으로 소비자 물가지수 자료를 이용하여 실제 예측구간을 구하는데 적용한다.

폭함수 단위도법을 이용한 시공간 강우변동의 유출영향 평가 (Evaluation of spatio-temporal rainfall variation on runoff focusing on masan areas)

  • 권유정;서용원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.313-313
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    • 2020
  • 여름철 발생하는 집중호우는 해안지역 및 하천유역의 저지대에 상습적인 침수를 유발하며, 도시지역은 높은 불투수율로 인해 추가적인 침수 피해가 발생하는 경우가 많다. 본 연구에서는 폭함수를 통해 하천망의 공간적인 특성을 함수형태로 나타내어 유역의 수문분석에 이용하는 폭함수 단위도법(WFIUH, Width Function Instantaneous Unit Hydrograph)을 소개하고, 적용성을 검토하기 위하여 실제 유역 및 강우 사상에 적용해보았다. WFIUH는 기존의 집중형 수문모형과 다르게 매개변수를 물리적으로 결정할 수 있으며, 유역특성과 시공간적 변동성을 수문곡선 산정에 반영할 수 있는 장점이 있다. WFIUH의 적용성을 검토하기 위하여 2003년 한반도에 심각한 침수피해를 입힌 태풍 매미로 인해 발생한 강우사상과 그로인해 큰 피해가 있었던 마산 지역의 남천, 삼호천 일부 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 실시하였다. 분석결과 범용 수문모형인 HEC-HMS와 비교 시 유사한 결과를 보이며, 실제 관측치와도 유사한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 또한 강우의 이동을 반영하여 강우의 이동이 수문곡선과 첨두유량에 미치는 영향을 비교분석 하였다.

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최적 해를 구하는 DNA코딩 유전자알고리즘의 비교 (A Comparison of the DNA Coded Genetic Algorithms for the Optimal Solution)

  • 강환일;염학송;김인택;한승수;김갑일
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.387-390
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    • 2002
  • 본 논문에서는 DNA 코딩 방법을 이용하여 각 아미노산의 합을 복호화하여 유전자 알고리즘의 연산자를 이용하여 1차원 함수의 최대값을 구하는 방법을 제안한다 선택방법으로는 루울렛 휠 방식, 토너먼트방식과 랭크방식을 비교하였다. 토너먼트방식에서는 2개의 토너먼트크기와 4 개의 토너먼트의 크기를 비교하는 방식을 비교하였다. 그 결과 함수의 최적화를 위해서는 토너먼트 크기가 4개인 토너먼트 방식이 우수함을 보인다.