Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.721-731
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2017
이 연구에서는 Lasso 페널티 방법을 이용한 주성분분석 방법을 소개한다. 주성분분석에 Lasso 페널티를 적용하는 방법으로 흔히 사용되는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째 방법은 주성분을 반응변수로 놓고 원 자료행렬을 설명변수로 하는 회귀분석의 회귀계수를 이용하여 최적의 선형결 합 벡터를 구할 때 Lasso 페널티 (일반적으로 elastic net 페널티)를 부과하는 방법이다. 두 번째 방법은 원자료행렬을 비정칙값 분해로 근사하고 남은 잔차행렬에 Lasso 페널티를 부과하여 최적의 선형결합 벡터를 구하는 방법이다. 이 연구에서는 주성분 분석에 Lasso 페널티를 부과하는 이 두 가지 방법들을 자세하게 개관하는데, 이 방법들은 변수 숫자가 표본크기보다 큰 경우에도 적용가능한 장점이 있다. 또한 실제 자료분석에서 R 프로그램을 통해 두 방법을 적용하고 그 결과를 비교한다. 구체적으로 변수 숫자가 표본크기보다 큰 Ahamad (1967)의 crime 자료에 적용한다.
발전소 건설시 성능감소에 따른 페널티 책정은 발주처와 건설사의 계약서에 서명되며, 그 페널티 책정 방법론은 발주처와 건설사의 손익과 관련되어 있으므로 모두가 인정할 수 있도록 합리적이어야 한다. 따라서 페널티 책정 방법론은 매우 중요하다. 열병합발전은 전기와 열을 동시에 생산하는 시스템이므로, 열병합발전의 페널티 책정 방법론은 명확하지 않다. 열경제학은 다양한 에너지 비용을 산정하는 학문이나, 지금까지 페널티 책정 방법론에 대해 연구된 바 없다. 본 연구의 목적은 열경제학이 성능인수시험의 페널티 책정 방법론에 적용될 수 있음을 예시하는 것이다. CGAM 시스템의 해석결과 $10,000,000의 건설비용이 투입되었을 경우, $6,665,688이 전기생산 성능비용으로 책정되었고, $3,334,312이 배기가스 성능비용으로 책정되었다. 따라서 만약 전기생산 성능이 1% 감소하였다면 그 페널티는 $6,666 그리고 배기가스 에너지 성능이 1% 감소하였다면 그 페널티는 $3,334로 책정됨을 알 수 있다.
본 연구에서는 CGAM 인수성능에 대한 페널티 비용 책정 방법론이 제안되어 있다. CGAM 성능시험결과 전기생산량에서 0.33% 감소, 전기생산효율에서 0.37% 감소, 열생산량에서 0.35% 증가, 열생산효율에서 0.31% 증가하였다. 페널티비용 책정 결과 전기생산량에서 -$22,138, 전기생산효율에서 -$24,348, 열생산량에서 +$11,661, 열생산효율에서 +$10,451로 산정되었다. 위 4 종류의 페널티 산정 계산은 명확하나, 총 페널티 비용은 위 4 종류를 어떻게 조합하는 가에 따라 달라진다. 계산결과 최대 -$46,486부터 -$13,898 범위였다. 따라서 총 페널티 정의에 대한 발주처와 건설사의 협의는 매우 중요하다는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 한글, 숫자, 영문자, 기호 통이 혼용된 컬러용 품지 또는 A4지 처방전을 자동으로 인식하는 시스템을 설계하는 방법을 제안한다. 이를 구현하기 위해 먼저 처방전을 스캐너를 이용하여 스캔하고 컬러 정보를 이용하여 회전된 처방전을 보정한 다음 처방전의 종류를 결정한다. 그리고, 문자의 형태학적 특징에 따라 한글과 그 외의 문자(비한글)를 구분한다. 그리고, 구분된 비한글의 경우는 다양할 특징 벡터를 이용한 가중 페널티 방법을 이용하여 인식한다
본 연구에서는 하중작용점(혹은 변위제어점)이 일점이고 스탭 백 현상이 없는 문제에 유용한 페널티 방법(penalty method)을 제안하고, 스냅 백 현상이 수반되는 경 우에는 페널티 방법과 Riks 방법을 선택적으로 취할 수 있도록 한다. 그리고 하중 작용점이 일점 혹은 그 이상의 점일 경우에 대해서는 Riks 방법을 기준으로 하되 일정 조건하에서는 새로운 증분하중 파라미터를 선택할 수 있게 하여, 순수한 Riks 방법으 로만 계산할 때에 일어날 수 있는 발산을 없앨 수 있게 한다. 끝으로 변위제어점이 일점 혹은 그 이상의 점인 경우에 대해 'Riks형 방법(Riks' type method)'을 제안하고, 이때에도 Riks형 방법을 기준으로 게산하되 일정한 조건하에서는 새로운 증분변위 파 라미터를 선택적으로 취할 수 있게 한다.
안드로이드와 같이 패턴 잠금을 기본으로 하는 스마트폰 OS가 보급 되면서 패턴 잠금이 널리 사용되고 있다. 그러나 현재의 패턴 잠금 시스템은 패턴 입력의 실수와 악의적인 접근에 의한 입력에 대해 동일한 페널티를 부여하기 때문에 보안에 취약한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 입력 패턴의 분석 방법을 제안하고 분석을 통해, 패턴을 '일치', '부분 일치'와 '불일치'로 분류하여 그에 따른 페널티의 여부를 달리함으로써 보안을 강화하는 방법을 제시한다.
문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.
음성 또는 음향 이벤트 신호에서 발생하는 배경 잡음은 인식기의 성능을 저하시키는 원인이 되며, 잡음에 강인한 특징을 찾는데 많은 노력을 필요로 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 다중작업 오토인코더(Multi-Task AutoEncoder, MTAE) 와 와설스타인식 생성적 적대 신경망(Wasserstein GAN, WGAN)의 장점을 결합하여, 잡음이 섞인 음향신호에서 잡음과 음성신호를 추정하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MTAE-WGAN는 구조는 구배 페널티(Gradient Penalty) 및 누설 Leaky Rectified Linear Unit (LReLU) 모수 Parametric ReLU (PReLU)를 활용한 변수 초기화 작업을 통해 음성과 잡음 성분을 추정한다. 직교 구배 페널티와 파라미터 초기화 방법이 적용된 MTAE-WGAN 구조를 통해 잡음에 강인한 음성특징 생성 및 기존 방법 대비 음소 오인식률(Phoneme Error Rate, PER)이 크게 감소하는 성능을 보여준다.
JIT 생산시스템이 세계적으로 많은 회사에 적용됨에 따라 earliness와 tardiness의 페널티를 동시에 최소화하는 문제에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이 연구에서는 한정된 완료시간의 편차에 대해서는 페널티를 부과하지 않는, 즉 허용오차가 존재할 때, 공통의 납기로부터 평균제곱편차(MSD : Mean Squared Deviation)를 최소화하는 단일기계 문제를 다룬다. 허용오차가 존재하는 MSD 문제에서 최적의 공통 납기를 결정하는 방법을 개발한다. 스케줄과 허용 오차가 주어질 때, 최적의 납기를 찾는 두 개의 선형시간이 소요되는 알고리즘을 제시한다. 주어진 허용오차 중 하나는 가장 짧은 가공시간을 가지는 작업의 절반보다 작은 경우이며 다른 하나는 허용오차가 임의인 경우이다.
스펙트럼 분할 시스템에서 사용되는 광수신기의 수신감도의 해석을 위해 시스템에서 필터의 실제적인 스펙트럼 폭의 효과가 수신기의 감도에 미치는 영향에 대해 평가하였다. 전송기법으로 일반적인 디지털전송기법인 OOK와 FSK를 이용하였고, 해석방법으로는 가우시안 근사법과 ${\kappa}$-자승법으로 이용하였다. 결과로써, 필터의 차수가 증가할수록 수신기의 감도가 줄어들었고, 필터로 인한 시스템의 페널티는 필터의 차수의 N이 3보다 큰 경우에는 1dB이하로 감소됨을 확인하였다. 이를 통해 필터의 차수 N이 3이상이 되면 시스템의 페널티가 1dB이하로 줄어들기 때문에 시스템의 성능에 큰 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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