본 논문은 신경망에서 불필요한 연결자(weights and biases)를 제거하기 위한 일반적인 back-propagation 알고리즘의 간단한 변형을 소개한다. 이는 연결자들의 절대치 크기의 분포, 분할 경계선의 분석 및 sigmoid 함수의 비선형성에 기초하여 개발되었다. 신경망의 초기 학습 후, 이 알고리즘은 그 절대치의 크기가 임계치 (threshold) 보다 적은 모든 연결자들의 값을 영으로 할당 함으로서 이들을 제거하게 된다. 그런후, 중요한 연결자들의 복구를 위해 모든 연결자들을 포함하여 반복 학습을 실시한다. 이진함수 들을 이용한 학습에서, 이 알고리즘은 이론적 최소 구조를 실현하 였고, 함수를 푸는데 불필요한 연결자들을 제거하였다. 모의 랜덤 신호 분류에 응용에 있어서, 본 알고리즘으로 부터 얻어낸 결과는 쉬운 문제가 간단한 신경망을 필요로 하며 낮은 오분류율을 발생한다는 일반적인 개념과 일치 하였다. 또한, 본 제안된 알고리즘 은 overfitting과 형태소 (patterm) 암기의 문제점들을 줄임으로서 기존의 알고리즘보 다 더 좋은 결과를 보여주었다.
현재의 소프트웨어 아키텍처에 관한 연구는 컴포넌트 집합과 같은 소프트웨어 시스템을 구성하는 객체 또는 컴포넌트의 상호 동작 및 관련성을 보다 효과적으로 연결할 수 있는 다양한 기법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 JavaBeans에 기반을 둔 분산 시스템 환경에서 객체와 객체간에 관련성을 모델링하기 위해 컴포넌트, 연결자 및 컴포넌트 스키마로 구성된 구조화된 모델을 제시하고 구현한다. 특히 JavaBeans에서 객체간의 관련성을 모델링하기 위한 연결자의 구성에 중점을 둔다. 본 연구에서 제시된 연결자모델은 JavaBeans기반 분산 시스템 환경에서 다양한 객체간의 의존성을 명확하게 표현하는데 효과적이며 분산되어있는 컴포넌트를 정형화된 방법으로 통합할 수 있는 효과를 가진다.
현재 GUI 인터페이스와 컴퓨터 기술의 발전으로 다양한 형태의 그래픽 모델링 도구들과 시각 프로그래밍 시스템들이 사용되고 있다. 이러한 시스템들을 개발하기 위해서는 사용자가 그래픽 요소들의 형태와 그래픽 요소들간의 연결 관계를 개발자가 직접 프로그램을 이용해서 작성하여야 하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 그래픽 요소의 형태와 그래픽 요소들간의 연결성을 직접 조작 방식을 이용해서 기술할 수 있는 토큰 편집기인 TEdi(Token Editor)와 시각 프로그래밍의 기본적인 기능을 지원할 수 있는 AVE(Abstract Visual Editor)를 소개한다. TEdi는 그래픽 요소들을 정의하기 위해서 사용되며, 토큰 단위의 각 그래픽 요소는 다른 그래픽 요소와 연결되기 위해서 연결자를 사용한다. 연결자는 그래픽 편집기에서 연결될 수 있는 그래픽 요소를 제한함으로써 시각 프로그래밍 혹은 모델링에서 구문 오류를 줄여줄 수 있다. 본 논문에서 제공하는 시스템을 사용하는 경우에 사용자는 보다 쉽게 그래픽 요소와 시각 프로그래밍 혹은 모델링 도구를 작성할 수 있을 것이다.
본 연구는 오프라인 수업을 온라인 토론이 보조하는 블렌디드 러닝 형태의 대학교 수업 상황에서 학습자의 적에 미치는 사회 연결망의 효과를 분석하기 위해 수행되었다. '사이버 학습 세미나' 과목을 수강하는 36명의 교육대학교 학생들을 대상으로 교우 연결망 중심도, 조언 연결망 중심도, 그리고 적대 연결망 중심도 등 세 가지 사회 연결망 변수들을 측정한 후, 이를 기말 과제 및 시험 점수 등 학습자 성과 변수들과의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 조언 연결망 중심도와 교우 연결망 중심도는 학습 성과와 정적 상관관계를 보이고 있었던 반면, 적대 연결망 중심도는 대부분분의 성과 변수들과 부적 상관관계를 보였다. 온라인 토론의 양과 질은 교우 연결망 중심도 및 조언 연결망 중심도와 높은 상관을 보였으며, 특히 그 질은 조언 연결망과 매우 높은 정적 상관관계를 나타내었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권6호
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pp.675-685
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2011
본 연구는 구직자의 구직희망조건과 구인기업의 구인조건을 동시에 고려하여 특정 구직자가 특정 기업에 잡매칭될 가능성을 판단할 수 있는 잡매칭 함수를 제안하였다. 그리고 사회연결망분석(social network analysis)을 이용하여 구직자와 구인기업간의 상호작용의 가능성을의미하는 연결정도 중심성을 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연결정도는 일부의 구직자 또는 구인기업에게 심하게 편중되어 있음을 알 수 있다. 그리고 전혀 매칭되지 않는 구직자와 구인기업의 수도 다수인 것으로 나타났다. 둘째, 의사결정나무 분석 결과에 의하면, 구직자 특성들 중 연결정도 중심성에 가장 많은 영향을 미친 특성은 성별이었고, 그 다음으로 연령, 학력 등의 순으로 나타났다. 그리고 구인기업특성들 중 연결정도 중심성에 가장 많은 영향을 미친 특성은 제시임금이었고, 그 다음으로 업종, 기업규모의 순으로 나타났다.
이 논문은 사업체-근로자 연결패널 자료(establishment-worker matched panel data)를 이용하여 정규직과 비정규직의 임금 격차를 추정한다. 사업체-근로자 연결패널 자료의 특성을 활용하면 관찰되지 않는 근로자 특성과 사업체 특성 모두를 통제한 임금격차의 추정이 가능하다. 연결 자료의 구조를 반영한 고정효과 모형(fixed effect model)의 추정 결과에 의하면 정규직과 비정규직 사이의 임금 격차를 6.5~8.4%이다. 이는 OLS로 추정된 임금격차의 30~40% 수준이다. 따라서 횡단면 분석에서 발견되는 정규직과 비정규직의 임금격차의 상당 부분은 근로자와 사업체의 관찰되지 않은 특성에 의해 설명될 수 있다.
현재의 소프트웨에 아키텍처에 관한 연구는 컴포넌트 집합과 같은 소프트웨어를 구성하는 객체 또는 컴포넌트의 상호동작 및 관련성을 보다 효과적으로 연결할 수 있는 다양한 기법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 JavaBeans에 기반을 둔 분산 시스템 환경에서 객체와 객체간에 관련성을 모델링하기 위해 컴포넌트, 연결자(connector) 및 컴포넌트 스키마로 구성된 구조화된 모델을 제시한다
MPEG-IoMT 표준은 미디어 사물과 관련된 데이터 포맷 및 인터페이스와 관련된 국제 표준 프로젝트로서 여러 플랫폼에서도 다양한 미디어 사물을 등록, 연결 및 통신을 할 수 있게 제공한다. 하지만 현재로서 다수의 미디어 사물 간 연결 수립은 사용자가 수동으로 수행해야 하며, 연결이 되었다 하더라도 미디어 사물 간 데이터 통신의 진행 상태를 확인할 수단이 없다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-IoMT 표준 내 미디어 사물 관리자(Media Thing Manager)를 제안한다. 미디어 사물 관리자는 미디어 사물 간 자동 연결을 위해 미션 데이터를 생성 및 관리하며, API 를 통해 미디어 사물 간 통신 수행 여부를 확인할 수 있다.
현재의 소프트웨어 아키텍처에 관한 연구는 컴포넌트 집합과 같은 소프트웨어 시스템을 구성하는 객체 또는 컴포넌트의 상호 동작 및 관련성을 보다 효과적으로 연결할 수 있는 다양한 기법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 Java Beans에 기반을 둔 분산 시스템 환경에서 객체와 객체간에 관련성을 모델링하기 위해 컴포넌트, 연결자 및 컴포넌트 스키마로 구성된 구조화된 모델을 제시하고 구현한다. 특히 Java Beans에서 객체간의 관련성을 모델링하기 위한 연결자의 구성에 중점을 둔다. 본 연구에서 제시된 연결자 모델은 Java Beans기반 분산 시스템 환경에서 다양한 객체간의 의존성을 명확하게 표현하는데 효과적이며 분산되어 있는 컴포넌트를 정형화된 방법으로 통합할 수 있는 효과를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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