• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.219-225
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• 2000

데이터 마이닝 분야에서 널리 사용되고 있는 신경망은 최근 많은 통계인들의 관심을 끌고 있다. 그러나 범용 근사성(universal approximator)이라는 성질에도 불구하고 초기치에 따라 적합 결과가 크게 좌우되는 단점이 있다. 본 논문에서는 붓스트랩 표본을 통해 초기치를 발견하는 bumping 기법이 신경망 분야에서 사용되고 있는 무작위 탐색법 보다 더 정확하고 안정적인 초기치를 제공하여 주는가를 살펴 보았다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.411-420
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• 2005

본 논문에서는 불균형 일원랜덤효과모형에서 분산성분에 대한 MIVQUE 추정량들의 효율에 대하여 연구하였다. MIVQUE 추정량에 대한 초기 추정치로 3가지 추정치가 사용되었으며 이들을 이용하여 얻어지는 MIVQUE 추정량의 효율성을 척도화된 추정량의 경험적 분위수를 이용하는 EQDGs 플롯을 이용하여 비교하였다. 모의실험 결과 집단간 분산의 초기치를 0으로 하고 집단내 분산의 초기치를 1로 사용한 MIVQUE 추정량의 효율이 추정량의 안정성 관점에서 다른 초기치를 사용한 MIVQUE 추정량에 비하여 약간 효율적인 것으로 나타났다.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.211-216
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• 2012

상 경계 추정 문제에서는 초기치에 따라 그 추정성능이 달라질 수 있다. 하지만 실제의 유동 공정에서는 초기치 설정을 위한 기포의 개수와 개략적인 위치 정보를 알 수가 없기 때문에, 초기치 설정 문제는 더욱 중요하다. 따라서 이 논문에서는 상 경계 추정을 위한 초기치 설정을 위해 우선 차이(difference) 복원 방법을 사용하여 미지의 저항률 분포를 추정하고, 중간모드(intermodes) 방법을 사용하여 적응 문턱치를 자동으로 계산하였으며, 이를 바탕으로 기포의 개수와 초기 위치를 결정하였다. 이로써 잡음이 존재하는 경우에도 기포의 상 경계를 잘 추정할 수 있는 방법을 개발하였다. 이에 몇 가지 시나리오를 설정하고 모의실험을 통해 제안한 방법의 상 경계 추정성능을 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.416-426
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• 2003

본 논문은 시스템 공학의 인식에 관련된 여러 분야에서 널리 쓰이는 클러스터링 기법인 Expectation-Maximization의 초기값 설정문제에 관하여 새로운 방법을 제안한다. 기존의 임의로 지정하는 랜덤한 초기치 선정 문제점을 지적하고, 새로이 제안하는 균등 영역 분할과 분할 된 데이터의 통계적 특성을 이용한 초기치 설정 방법을 사용한 새로운 EM 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 EM에서 초기값 설정 방법으로 랜덤한 설정 방식의 약점을 보완하기 위하여 K-means 방법을 많이 사용하고 있다. 하지만, K-means 초기치 설정 방법도 근본적인 문제는 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제의 하나의 해결 방안으로 논문이 제안한 균등 분할 및 통계적 특성을 이용한 초기치 선정의 방법을 EM 알고리즘에 적용하였다. 제안된 방법은 기존보다 EM 알고리즘의 특성을 극대화하는 방향으로 더 좋은 결과를 가져온다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성을 제안한 초기치 선정 방법을 적용한 EM과 기존 EM의 시뮬레이션 결과를 비교 분석하여 그 우수성을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1652-1653
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• 2007

가변제어구조로 동작하는 슬라이딩모드제어(SMC)는 플렌트의 파라미터 변동과 부하왜형에 관계없이 스위칭 제어 알고리즘에 의해 위상 평면에서 미리 예측된 궤적 또는 기준모델을 따라 구동응답을 주어진 슬라이딩 면을 따라 강제로 추종시키는 것이다. 여기서 슬라이딩 평면을 찾아내는 방법의 하나로 SVM(Suppot Vector Machine) 을 사용한다. 그런데 SVM을 사용하여 슬라이딩 평면을 찾아내는 과정에서, 초기치의 변동이 있을 경우, SVM 모델을 재구성해야 해야 한다. 이에 본 논문에서는 SVM 모델을 재구성할 필요 없이, 기존 초기치에 의한 SVM 모델에서, 원하는 초기치의 SVM모델로 변경할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.284-292
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• 2003

본 논문에서는 LMS 알고리즘을 이용하여 적응 시스템을 제어하는 경우, 최적 매개변수의 선택 폭을 늘리기 위한 초기치의 설정방법의 수치적 검토를 행했다. 초기치 설정은 대략의 값을 임의적으로 선택하는 일반적인 방법과 직접법에 의해 얻어진 근사적인 해를 초기치로서 가하는 방법을 이용하였으며, 이들을 최적지향성합성 문제에 적용하여 초기치가 매개변수의 선택 폭, 자승평균오차의 수렴속도, 그리고 수렴과정에서의 안정성 등에 미치는 영향을 비교하였다. 수치실험결과, 직접법을 이용한 초기치 선택방법은 일반적인 선택방법에 비해 매개변수의 선택 폭이 넓어짐은 물론 수렴성, 안정성 그리고 오차 개선 능력도 탁월함을 나타내었다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.19-24
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• 2003

신경망은 적용 다양성과 제약조건의 최소성, 강력한 예측성, 범용성, 근사성 등 많은 장점을 지니고 있으나 초기 가중치의 할당에 따라 모델 생성의 Performance와 예측의 결과가 달라지게 되는 단점을 지니고 있다. 이런 신경망의 초기 가중치에 따른 단점을 보안하기 위해 통계적 알고리즘의 접목을 통해 Hybrid된 신경망 보완 알고리즘을 제시하고자 하였다. 논문을 위한 기본 가정으로 신경망의 가장 기본인 SLP 알고리즘을 바탕으로 활성함수에 가장 일반적으로 사용되는 Sigmoid 활성함수를 이용하였을 때, 초기 가중치로 기존의 임의 난수 생성 방식이 아닌 통계적 로지스틱 회귀분석의 계수값(mle)을 제시하여 이를 초기치로 사용한 경우와 그렇지 않은 경우의 예측 정확성과 수렴의 Performance정도를 비교하여 가장 효과적인 초기치 방법을 제시하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.648-659
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• 2019

많은 사람들이 온라인에서 뿐만 아니라 스마트폰을 활용하여 친구들과의 의사소통 수단으로 소셜네트워크서비스를 지속적으로 사용하고 있다. 본 연구는 빠르게 성장하고 있는 소셜네트워크서비스의 성장과정을 연구하기 위하여, 온라인 보안 우려, 소설네트워크서비스, 스마트폰 지출 사이의 관계를 살펴본다. 2015년부터 2017년까지의 패널데이터를 기반으로 종단분석을 수행하였고, Amos 17.0을 활용하여 잠재성장모형을 살펴보았다. 분석결과를 보면 온라인 보안 우려 초기치와 변화율은 소셜네트워크서비스 사용의 초기치와 변화율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 온라인 보안 우려 초기치와 변화율은 스마트폰 지출 초기치와 변화율에도 긍정적인 영향을 미쳤다. 소셜네트워크서비스 사용의 초기치는 스마트폰 지출의 초기에는 정(+)의 영향력을 가졌지만 변화율에는 의미있는 영향력을 미치지 못하였다. 반면 소셜네트워크서비스 사용의 변화율은 스마트폰 지출의 변화율에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이 연구는 연구자와 실무자들에게 유용한 가이드를 제공할 수 있으며, 패널분석을 통하여 소셜네트워크서비스와 스마트폰 지출과의 관계에 대한 트랜드를 이해할 수 있는 정보도 제공할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.241-250
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• 2023

본 논문에서는 적응형 초음파 빔포밍 시스템에 LMS 알고리즘을 이용하는 때에 초기치 설정이 스텝 파라미터의 여유도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 임의로 설정한 빔폭을 갖는 준이상 빔과 회전 빔에 대한 빔포밍에 대해서 검토하였다. 수치 실험은 초음파 빔포밍 시스템에 임의의 초기치(음원수는 임의의 수로 고정)를 설정하고, 이에 대한 스텝 파라미터의 여유도와 수렴 특성 등을 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.698-706
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• 2016

이동로봇을 원하는 위치로 최단시간 안에 이동시키기 위해 최적제어문제를 풀어야 하지만 비선형시스템이므로 해석적 접근이 매우 어렵다. 본 논문에서 유전알고리즘을 사용하여 이동로봇의 최적제어이득을 구한다. 로봇 방정식이 비선형식이므로 초기치에 따라 최적제어이득은 다르게 결정된다. 따라서 초기치 범위를 적절한 개수의 격자점으로 이산화시킨 뒤 해당 격자점에서 유전알고리즘으로 최적제어이득을 구한다. 일반적인 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로 구하며 해당 격자점의 초기치와 그에 대한 최적제어이득을 신경회로망 학습데이터로 사용하고 학습시킨다. 이산화된 격자점이 아닌 다른 초기치에 대한 제어이득은 신경회로망으로부터 구한다. 마지막으로 본 논문의 제어방법의 유용성을 시뮬레이션 연구로 확인하고자 한다.