광대역 무선 통신 시스템에서는 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널상에서 발생하는 인접 심볼간의 간섭에 의한 성능 열화를 극복하기 위해서 채널 등화 기술의 도입이 필연적이다. 그러나, 데이터 전송률이 증가함에 따라 채널 등화에 필요한 훈련열의 길이가 늘어나고, 이로 인한 오버헤드를 감소하기 위해서는 보다 수렴률이 높은 적응 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 주파수 영역의 적응 여파 기법 중의 하나인 자기 직교환 방식의 결정궤환 등화기를 고려한다. 이 채널 등화기에서는 적응 알고리즘으로 DCT-LMS (discrete cosine transform least mean square) 알고리즘을 채택함으로써 수렴률과 MSE (mean square error) 성능을 향상시켜 결과적으로 광대역 무선통신에서 요구되는 훈련열에 따른 오버헤드를 감소시킬 수 있게 된다. 시뮬레이션을 통해 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널에서의 제안된 채널 등화 기법에 대한 성능을 분석한다.
자기조직화 지도(self-organizing feature map)는 학습시 수렴하기 위하여 많은 입력패턴을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 자기조직화 지도 학습시 학습률이 일정한 이웃 상호작용 집합을 동적 가우시안 함수로 변환하여 수렴속도와 수렴도를 개선할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 이웃 상호작용 함수로 사용된 가우시안 함수의 편차와 폭을 학습 회수에 따라 감소하는 동적 성질과 승자 뉴런으로부터의 위상학적 위치에 따라 각기 다른 학습률을 갖도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 자기조직화 지도의 수렴속도와 수렴도를 향상시켰다.
기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
본 연구에서는 Kelvin의 기본해와 초기응력 증분에 의해 정식화된 경계적분방 정식을 이용하여 점차적으로 외력을 증가시켰을 때, 선형등방경화재에 국부적으로 생 기는 항복영역과 항복하중, 탄소성 응력해석등을 재료비선형문제로 해석하였다. 이 때 초기응력 증분을 결정함에 있어서 종래에는 등가 소성변형률을 수렴판정으로 해석 하였지만, 이는 구분적인 선형 경화재와 온도 의존성 문제에는 적당하지 않으므로 암 기용일등은 등가응력과 응력-변형률 선도를 이용하여 수렴판정을 하였다. 그러나 이 방법은 소성역에서의 기울기가 변화하는 곳에서는 피할 수 없는 오차가 존재한다. 따라서 여기에서는 계산된 초기응력 증분에 의한 초기 탄성변형률에너지 증분과 응력 -변형률선도로 부터 구해지는 초기 탄성변형률에너지 증분을 이용한 수렴판정으로 초 기응력증분을 결정하였다. 또한, 내부영역적분을 일부 해석적인 적분과 수치적분을 병행한 경우와 전부 수치적분방법으로 내압을 받는 실린더와 단순 인장하중이 작용하 는 양편 Ⅴ형 노치를 갖는 박판의 경우에 적용하여 해석하였으며, 그 결과를 유한요소 법 프로그램인 NISA(numerically integrated elements for system analysis)로 구한 결과치와 비교, 고찰하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권6호
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pp.1477-1485
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2016
본 연구에서는 한국프로야구에서 팀의 득점과 실점을 가지고 시즌 승률을 예측하는 야구의 피타고라스 정리에 의한 기대승률의 수렴특성을 살펴보았다. 사용한 자료는 2005년부터 2014년까지의 한국프로야구 정규시즌 초부터 정규시즌 말까지의 팀대 팀 전체기록이며, 그 결과 야구 팀의 특징 중에서 팀의 순위와 경기진행률이 수렴특성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 팀의 순위는 하위 팀들의 기대승률이 최종 기대승률에 빨리 수렴하였으며, 경기진행률은 20% 이하에는 최종 기대승률과 많은 차이를 보였으나 70% 이상부터는 통계적으로 최종 기대승률과 유의한 차이가 발생하지 않았다.
본 논문에서는 인공 신경망과 퍼지 논리의 장점을 뉴런 구조에 적용하여 학습 속도가 마르며 수렴률을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공신경망의 벤치 마크로 사용되는 XOR문제 n 비트 parity문제와 현실적인 이미지 응용을 위해 자동차 번호 판에서 숫자 이미지에 적용시켜 보았다. 실험결과, 모든 자료 값과 목표 값에 대해서 항상 수렴을 보장하는 것은 아니다. 그렇지만, 학습 속도가 빠르며 수렴률의 향상을 보였다. 제안된 방법은 임의의 충으로 확장이 가능하다. 여기서는 단층의 경우만을 고려하여 빠른 속도와 방대한 이미지에 대해서 빠른 처리를 가능하게 한다.
본 연구에서는 최근 25년간의 데이터를 이용하여 아시아 각 국가 사이에 빈곤수준이 서로 수렴하는 것인지 혹은 오히려 격차가 더 증가해 왔는지를 분석하였다. 특히 무역은 이러한 수렴 여부에 어떤 영향을 미쳤는지를 분석하기 위해 빈곤자비율(H)과 인간개발지수(HDI)의 두 가지 지수를 이용하여 계량분석을 실시하였다. 분석방법으로는 경제성장 분야에서 흔히 쓰이고 있는 소위 σ-수렴 측정과 β-수렴 측정방법을 이용하였다. 그 결과, 분석기간 동안 H는 평균적으로 감소해 왔으며 HDI는 증가추세를 가진다는 것을 발견하였다. 하지만 이러한 추이는 아시아 국가들 전체의 평균 추이를 나타내는 것에 불과하기 때문에, 본 연구의 관심사인 국가 간 수렴여부를 추가 분석하였다. 그 결과 H는 국가 간에 유의한 정도의 수렴이 나타나지 않는 반면 HDI는 수렴하는 것으로 나타났다. 또한 무역은 이 과정에서 역시 H수렴에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤다고 보기 어렵지만 HDI의 경우에는 무역이 수렴속도를 향상시키는 데 일정한 기여를 했다는 것을 발견했다. 결국, 무역은 전반적인 삶의 질 향상을 통해 아시아 국가 간의 격차를 수렴시킨다는 것을 발견하였다.
본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 홍채인식 시스템을 구현하고자 한다. 구현을 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 wavelet변환으로 계수 특징 값 추출을 하였으며, 인식률을 알아보기 위하여 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Scale Conjugate Gradient는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Scale Conjugate Gradient를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 홍채인식에 적용하여 구현함으로써 인식율을 높이고자 한다. 적용한 알고리즘 구현으로 해의 수렴정도, 변수 벡터의 변화정도에 따라 크기를 적절히 변화시킴으로써 수렴속도를 개선하고, 효율성과 안정성을 동시에 얻을 수 있었다.
Visual MODFLOW 프로그램 내 MT3D 패키지를 이용하여 다공 추적자 시험 해석 모델을 제시하였으며, 개념모델을 설정하여 추적자 해석 모델 모사 시 입력상수인 수리전도도(K), 비산출률$(S_y)$, 유효공극률$(n_e)$, 종분산지수$({\alpha}_L)$ 및 횡분산지수$({\alpha}_T)$ 등에 따른 민감도를 분석하였다. 또한, 이를 이용하여 부산과 이천지역의 현장 추적자 시험 자료를 해석하였다. 민감도 분석 결과, 유효공극률과 종분산지수의 민감도가 가장 크게 나타났으며, 비산출률의 민감도가 가장 작게 나타났다. 유효공극률은 관측정에서 측정되는 추적자의 최고농도를 결정하는 인자이며, 종분산지수는 추적자 최고농도가 되는 경과시간과 관계가 깊은 것으로 나타났다. 재순환 추적자 시험 해석 모델을 적용한 부산지역의 경우 유효공극률은 0.15, 종분산지수는 5m인 것으로 모사되었으며, 수렴 흐름 추적자 시험 해석 모델을 적용한 이천지역의 경우 유효공극률은 0.01, 종분산지수는 13m로 산정되었다.
에러 역전파 신경망에서 학습속도와 수렴률은 초기 가중의 분포에 따라 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 위하여 비교사 학습 신경망(Hebbian learning rule)을 이용한 새로운 초기 가중치 결정 방법을 제안한다. 또는 비교사 학습 신경망이 에러 역전파 신경망 학습에 적당하도록 은닉층의 각 뉴런과 연결된 가중치의 norm을 이용하여 학습하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존 에러 역전파 신경망 학습과 그 성능을 비교한 결과 제안한 초기 가중치 표현이 학습속도와 수렴능력에서 우수함을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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