• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제4권1호
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• pp.91-99
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• 1997

본 연구에서는 신경망이론을 이용하여 시계열자료를 분석할 때 문제가 되고 있는 초기 가중값을 선정하는 방법을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서 학습을 위한 초기 가중값의 결정은 난수에 의존하고 있다. 본 연구에서는 신경망학습의 효율적인 초기값을 선택하기 위하여 제어상자를 이용한다. 그리고 학습과정에서 가중값의 변화를 추적하고 적절한 가중값의 범위를 탐색하면서 새로운 초기값을 제어상자를 통하여 실시간으로 재설정하는 방법을 제시한다.

• 한국보육학회지
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• 제18권1호
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• pp.77-102
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• 2018

이 연구의 목적은 영아기 아버지 양육참여, 어머니 양육스트레스, 영아 심리사회발달과 유아기 또래상호작용간의 종단적 관계를 잠재성장 모형을 통해 검증하고자 하는 것이다. 이를 위해 한국아동패널조사(PSKC)자료의 0세부터 2세까지와 4세부터 6세까지의 자료인 1차 ~ 3차 년도와 5차 ~ 7차 년도의 종단 자료를 활용해 분석하였다. 분석결과 첫째, 아버지 양육참여 초기값이 유아기 놀이상호작용 초기값에 미치는 영향력에서 어머니 양육스트레스의 초기값은 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 아버지 양육참여 초기값과 변화율은 유아기 놀이방해 및 단절 초기값과 변화율에 미치는 영향력에서 어머니 양육스트레스의 초기값과 변화율은 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 아버지 양육참여의 초기값과 변화율은 유아기 놀이상호작용의 초기값과 변화율에 미치는 영향력에서 영아 심리사회발달의 초기값과 변화율은 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 아버지 양육참여 초기값이 유아기 놀이방해 및 단절 초기값에 미치는 영향력에서 영아 심리사회발달의 초기값은 매개효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.761-769
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• 2012

본 논문에서는 슈퍼픽셀과 FCM을 이용한 클러스터 초기값 설정방법과 이를 사용한 칼라영상분할을 연구한다. 클러스터링을 이용한 대표적인 칼라영상분할 방법으로 Fuzzy C-menas (FCM) 알고리즘을 많이 사용한다. FCM은 하나의 데이터가 각 클러스터에 서로 다른 소속도를 갖도록 한다. 그러나 FCM은 초기값 설정에 따라 국부적인 수렴문제가 발생한다. 따라서 초기값 설정문제는 매우 중요한데 본 연구에서는 슈퍼픽셀을 이용하여 클러스터의 초기값을 구하는 방법을 제안한다. 슈퍼픽셀은 원 영상에서 특성이 비슷한 화소들의 묶음으로 표현되는데 먼저 원 영상으로부터 슈퍼픽셀을 구하고 이를 $La^*b^*$ 칼라특징공간에 투영하여 클러스터 초기값을 구한다. 제안방법에서 슈퍼픽셀의 수는 원영상의 화소 수보다 일반적으로 매우 적어서 클러스터 초기값 설정을 위한 고속처리가 가능하다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 다양한 칼라영상을 사용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 영상분할 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.25-28
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• 2002

비선형모형분석의 초기 단계에서 초기값(starting value, initial parameter value)를 결정하는 문제는 비선형모형의 모수추정을 위한 반복기법의 수렴속도나 국소값(local minimum)문제에 영향을 주게 된다. 본 논문을 통하여 탐색적 자료분석이 초기값를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음을 보이고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1957-1964
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• 2010

비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 GOP의 초기 QP 값은 이전 GOP의 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값과 이전 GOP의 초기 QP 값에 의해 결정된다. 기존 방식인 JM의 경우 초기 QP 값이 인터 모드 평균 QP 값보다 2 정도 작게 설정 되도록 하고 있는데, 이것은 저전송률 비디오 코딩에 맞지 않다. 본 논문에서는 GOP의 초기 QP 값과 인터 모드로 압축된 프레임의 평균 QP 값의 비와 최적 초기 QP 값 사이에 존재하는 선형 관계를 분석하고 이를 바탕으로 선형 모델을 제안한다. 제안된 선형 모델은 이전 GOP의 인코딩 결과를 이용하여 현재 GOP의 초기 QP 값을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JM 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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• pp.433-447
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• 1999

검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.

• 사회복지연구
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• 제41권2호
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• pp.247-278
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• 2010

빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성 발달궤적을 확인하고 세가지 적응유연성 영역간 종단적 상호관계 및 각 적응유연성 발달궤적에 영향을 미치는 보호요인을 규명하기 위해 한국청소년패널조사(KYPS)의 중2 패널 1차년도에서 5차년도까지의 자료와 잠재성장모형을 이용하였다. 빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성은 4년동안 다소 증가하였다. 심리적 적응유연성 초기값이 높은 청소년의 증가속도가 상대적으로 느렸으며, 사회적 적응유연성과 학교 적응유연성은 초기값과 변화율간에 유의한 관계를 보이지 않았다. 각 적응유연성 초기값 간에는 상관관계가 높고, 변화율간에도 상관관계가 있었다. 심리적 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤고, 사회적 적응유연성 초기값도 사회적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 이 두 가지 적응유연성은 타 영역의 적응유연성 변화율에는 영향을 미치지 않았으나 학교 적응유연성 초기값은 학교 적응유연성 변화율에 영향을 미치지 않고 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 각 적응유연성에 영향을 미치는 보호요인을 분석한 결과 자아존중감, 부모감독은 심리적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 자아개념, 자아존중감, 부모애착 등은 사회적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤다. 자아개념, 자아존중감, 가족구조, 가구소득, 진학 예상 고교 유형 등은 학교 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 학교 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에 영향을 미쳤다. 연구결과를 바탕으로 빈곤 청소년의 적응유연성 향상을 위한 실천적 함의를 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.693-702
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• 2019

딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.516-524
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• 2004

본 논문에서는 K-means 또는 Fuzzy-c-means 알고리즘에서 클러스터의 중심점을 찾는 과정 중 임의로 선택되는 초기값 선정의 문제를 해결하고, 기존의 단점을 보완하는 새로운 방안으로서 데이터의 분포의 통계적 특성에 따른 초기값 선정 방법을 제안하였다. 기존의 초기값 선정 방법은 초기값에 따라 클러스터링이 매우 민감한 변화를 가져와, 최종적으로 종종 원치 않는 방향으로 가는 문제점을 갖고 있다. 이러한 초기값 선정의 문제가 인지되어 왔지만, 그 문제의 해결방안이 실제적으로 모색된 경우는 없었다. 본 논문에서는 데이타의 통계적 특성을 이용한 초기값 선정 방법을 적용하여, 클러스터링이 형성되는 시간의 단축 및 원치 않는 결과가 생성되는 경우를 약화시켜 시스템의 향상을 가져왔고, 이러한 제안된 알고리즘의 우수성을 기존의 알고리즘과 비교를 통하여 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1451-1456
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• 2013

본 논문은 고유값분석을 이용하여 주파수영역 독립성분석(FDICA)의 수렴속도를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 소나 시스템 등에서는 지연정보를 획득하여 간섭신호원을 빠른 속도로 제거하는 알고리즘이 중요하다. 두 개의 독립신호가 $2{\times}2$ 지연 혼합된 경우에 대한 고유값 분석을 통하여, 초기값 파라미터로 사용할 지연정보를 획득할 수 있다. 본 알고리즘을 검증하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 수렴속도와 잡음제거에서의 성능향상을 보여준다. 초기조건이 목표값에 근접하고 있기 때문에 3회 정도의 반복수렴 실험으로도 잡음제거에 상당한 성능을 나타낸다. 수렴 후에도 기존 알고리즘보다 1~3dB 더 나은 잡음제거 성능을 볼 수 있다.