• 제목/요약/키워드: 정보처리모형

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유전자 알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축 (A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets)

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

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NHPP모형에 기초한 고장 수 자료의 분석 (Analysis of Failutr Count Data Based on NHPP Models)

  • 김성희;정향숙;김영순;박중양
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제4권2호
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    • pp.395-400
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    • 1997
  • 소프트웨어 신뢰도는 소프트웨어의 중요한 품질 특성 중의 하나이며, 소프트웨어 신뢰도 성장 모형은 테스트 단계동안 신뢰도를 평가하고 신뢰도가 성장하는 양상을 파악 할 수 있는 도구이다. 그러므로 테스트 단계동안 수집된 고장 자료는 적절한 소프트웨어 신뢰도 모형에 의거해 계속적으로 분석된다. 비등질 포아송 과정 모형이 적절한 소프트웨어 신뢰도 성장 모형인 경우 고장 수 자료를 분석하기 위해서 포아송 희귀 모형을 세우고 모수들은 가장 최소 자승법으로 추정하는 것이 가능하며, 이렇게 구한 가장 최소 자승 추정량은 최우 추정량과 동일한 성질을 가짐을 보일 수 있다. 이 분석 방법을 대형 시스템으로부터 수집된 실제 자료를 분석하는데 적용한다.

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순서 의존적 작업 준비시간을 갖는 단일기계 작업장을 위한 강화학습 기반 작업 배정 모형 (Reinforcement Learning based Job Dispatching Model for Single Machine with Sequence Dependent Setup Time)

  • 박진성;김준우
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.327-329
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    • 2023
  • 순서 의존적 준비시간을 갖는 단일기계 생산라인에서 주어진 작업들을 효율적으로 수행하기 위해서는 최대한 동일하거나 유사한 유형의 작업물들을 연속적으로 처리하여 다음 번 작업물의 처리를 시작하기 전에 발생하는 준비시간을 최소화하여야 한다. 따라서, 대기 중인 것들 중 기계에 투입할 작업물을 적절히 선택하는 것이 중요하며, 이를 위해 작업 배정 규칙과 같은 휴리스틱을 사용할 수도 있지만, 이러한 해법들은 일반적으로 다양한 상황을 동적으로 고려하지 못하는 한계점을 갖는다. 따라서, 본 논문에서는 상용 3D 시뮬레이션 소프트웨어인 FlexSim을 사용하여 모형을 구성한 다음, 강화학습을 적용하여 대기 중인 작업물 중 최적의 후보를 선택하기 위한 작업 배정 모형을 개발하고자 한다. 세부적으로는 강화학습의 상태 및 보상을 달리 설정하면서 학습된 모형의 성능을 비교하고자 한다. 실험 결과를 통해 적절한 시뮬레이션 모형 구성과 강화학습의 파라미터 변수들을 적절히 조합하여 적절한 작업 배정 모형의 개발이 가능하다는 점을 알 수 있었다.

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변량계수모형의 식이요법 실험자료에 관한 사례연구 (A case study on the random coefficient model for diet experimental data)

  • 조진남;백재욱
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권5호
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    • pp.787-796
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    • 2009
  • 이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.

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Web 기반 시스템 분석/설계 모형 개발 (An Analysis and Design Model for Web-based Information System)

  • 김정희;박세권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.620-622
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    • 1998
  • Web 기반 시스템 구축시 저렴한 구축비용, 표준화된 문서환경, 클라이언트를 통일하지 않고도 어플리케이션의 구현이 가능한 장점 때문에 인터넷 프로토콜인 TCP/IP와 HTTP를 기반으로 시스템을 구축하려는 기업과 조직이 늘고 있다. 본 논문에서는 web 환경에서 시스템 구축시 적용할 수 잇는 web 기반 시스템 분석/설계 모형을 제안한다. 기존의 web 어플리케이션 개발 방법들이 데이터 분석에 기초를 둔 것과는 달리, 기업과 조직이 가지는 기능을 중심으로 web 어플리케이션을 분석하고, 파악된 기능에서 pageflow를 설계하여 사용자의 요구사항과 조직의 처리가 반영된 page와 네비게이션 경로(navigation path)를 설계할 수 있는 모형을 제시한다.

한국어 품사 분류에 대한 제안 (Study on the parts-of-speech in Korean)

  • 서민정
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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    • pp.76-81
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    • 2002
  • 인터넷의 발달 등으로 많은 정보들이 문서화되기도 하고 그런 정보들이 공유되고 있는 지금, 언어학이나 전산학의 요구를 함께 충족시킬 수 있는 문법 모델 개발의 필요성이 극대화되고 있다. 이 글은 한국어 품사 분류에 대해서 국어학과 전산학에서의 처리 방법과 결과를 검토하고 정리하여 우리말의 특성을 잘 설명하면서도 국어를 전산 처리하는데도 도움을 줄 수 있는 품사분류를 제안하는데 그 목적이 있다. 한국어의 특성을 고려하여 음운, 형태, 통 어, 의미 정보를 함께 처리할 수 있는 어휘부 중심의 문법인 HPSG의 모형을 도입하여 한국어 품사 분류를 정보 전달에 기반을 두어 자질 체계와 통합 연산을 핵심으로 기술하려고 한다. 문법기술은 주로 자질 구조를 속성과 값의 행렬인 AVM(attribute-value matrices)으로 제시할 것이다.

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효율적인 인맥관리를 위한 명함관리 시스템의 시각화 모형 설계 (Design of Visualization Model for Human Relation Management in Business Card Management System)

  • 김용우;박석천;홍석우;김태엽
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1052-1055
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    • 2013
  • 인맥이란 정계, 재계, 학계 따위에서 형성된 사람들의 유대 관계를 뜻한다. 인맥은 거미줄과 같이 서로 뒤엉켜 있고 여러 요인들이 작용하기 때문에 효율적인 인맥 관리를 하기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 스마트폰 명함관리 어플리케이션은 모바일 카메라를 이용하여 명함정보를 디지털화 하여 이용하고 있지만 모바일에 정리된 명함의 정보들을 시각화하는 기술은 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 명함의 요인들 중 이름, 직급, 회사명, 회사주소, 전화번호, 이메일 주소의 데이터를 이용하여 데이터 시각화 요소를 설계하고 사회연결망 이론을 적용하여 소시오그램 형태로 나타내어 효율적인 인맥 관리가 이루어 질 수 있는 명함관리 시스템 시각화 모형을 설계하였다.

고속도로 사고등급별 돌발상황 처리시간 예측모형 및 의사결정나무 개발 (The prediction Models for Clearance Times for the unexpected Incidences According to Traffic Accident Classifications in Highway)

  • 하오근;박동주;원제무;정철호
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.101-110
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    • 2010
  • 본 연구는 고속도로에서 발생하는 비반복적 정체 중 교통사고로 인하여 발생하는 돌발상황에 대한 운영관리 부족 및 처리시간에 대한 정보제공 요구증가에 따라 이에 대응할 수 있는 돌발상황 처리시간 예측모형개발을 개발하였다. 돌발상황 처리시간 예측모형을 개발하기에 앞서 종속변수인 사고처리시간을 사고등급 A, B, C등급으로 구분하였으며, 독립변수로는 교통량, 사고차량수, 사고시간대 등 총 15개 변수를 적용하여 모형을 개발하였다. 모형도출결과 돌발상황 처리시간에 영향을 미치는 주요변수로는 교통량, 중차량포함여부, 사고시간대가 도출되었다. 또한 돌발상황 처리시간 예측모형에서 영향 변수로 도출된 변수들을 토대로 의사결정나무를 구축하였으며, 이때 CHAID기법을 적용하였다. 그 결과 1차적으로 사고등급 A, B등급과 C등급으로 구분되었으며, 2차적으로는 도로의 교통량으로 분리되었다. 본 연구를 통하여 도출된 돌발상황 처리시간 예측모형과 의사결정나무를 통하여 향후 고속도로 돌발상황 발생시 도로이용자들에게 보다 신속하고 실효성있는 교통정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

Y-HisOnto: Q&A 시스템에서의 활용을 위한 역사 온톨로지 모형 (Y-HisOnto: A History Ontology Model for Q&A System)

  • 이인근;정재은;황도삼
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.156-159
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    • 2013
  • 본 논문에서는 시간 개념이 포함된 역사적 지식을 표현할 수 있는 사건 온톨로지(event ontology) 기반의 역사 온톨로지 모형인 Y-HisOnto 를 제안한다. 제안한 역사 온톨로지 모형은 기존의 온톨로지에서 사용되는 이진 관계(binary-relationship)로 표현된 단편적 지식들을 조합하여 다진 관계(n-ary relationship)를 이용하여 역사적 사건 관련 지식을 표현한다. 제안한 온톨로지 모형에 기반하여 사건 중심의 지식을 온톨로지로 구축하고, 사건 관련 질의에 대해 온톨로지 논리 검색 실험을 수행함으로써 제안한 온톨로지 모형이 Q&A 시스템에서 효과적으로 활용될 수 있음을 확인한다.

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NHPP에 기초한 소프트웨어 신뢰도 모형에 대한 베이지안 추론에 관한 연구 (The Bayesian Inference for Software Reliability Models Based on NHPP)

  • 이상식;김희철;송영재
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제9D권3호
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    • pp.389-398
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    • 2002
  • 본 논문에서는 비동질 포아송 과정에 기초한 소프트웨어 오류 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel이 제시한 모형과 신뢰성 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리분포와 라플라스 분포를 이용한 모형을 제시하여 베이지안 추론을 시행하고 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로 기법중에 하나인 깁스샘플링을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.