• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권10호
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• pp.2609-2614
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• 1998

본 연구에서는 신경망 모형을 이용한 시계열 예측에 있어서 분석할 시계열의 특성에 맞는 적응적 학습률을 구하고 초기 값의 동적인 적용을 통한 개선된 학습방법을 이용하여 신경망 예측을 하고 통계적인 Box-Jenkins예측 결과와 비교해 봄으로써 두 방법간의 시계열 예측 효율성을 비교한다. 신경망 모형에 맞는 적응적 학습률은 표준 직교 배열표에 의해 실험계획을 한 25가지의 모수 조합으로부터 구하고, 신경망 학습의 초기값은 Easton의 제어상자를 동적으로 적용하여 실시간으로 선택할 수 있도록한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1988년까지의 태양 흑점 자료이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.599-605
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• 1998

본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제22권3호
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• pp.431-453
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• 2016

본 연구의 첫 번째 목적은 군 간부들의 학습된 무력감이 부정정서인 우울에 미치는 영향을 확인하고, 이러한 우울이 군 간부들의 직무태도 변인인 조직몰입 및 직무열의에 어떠한 영향을 미치는지 그 과정을 탐색하는 것이었다. 두 번째 목적은 우울과 조직몰입 관계 및 우울과 직무열의 관계에서의 소명감의 조절효과를 검증하는 것이었다. 이를 위해 경기도 소재 공군 비행단에서 근무하는 직업군인 310명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과를 요약하면 첫째, 학습된 무력감은 우울을 정적으로 예측하였으며, 조직몰입과 직무열의를 부적으로 예측하였다. 또한, 우울은 조직몰입과 직무열의를 부적으로 예측하였다. 둘째, 매개효과 검증 결과 학습된 무력감과 조직몰입 관계에서 우울이 매개하는 것으로 나타났으며, 학습된 무력감과 직무열의 사이에서도 우울의 매개효과가 나타났다. 셋째, 우울과 조직몰입 및 직무열의 사이에서 소명감의 조절효과 검증 결과 조직몰입과 직무열의 모두 우울과 소명감의 상호작용이 유의미하게 나타났다. 논의에서는 본 연구 결과를 토대로 연구의 의의와 시사점, 한계점 및 향후 연구과제에 대해 제안하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.155-161
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• 2003

출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.570-573
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• 2018

본 논문에서는 한국 가요 학습 데이터를 노래 가사 마디 단위로 문자열을 역전시키는 형태로 변형하고 LSTM으로 학습하여, 마디 간의 문맥을 고려해 문자열을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 이를 통해 특정 가요 가사와 유사하면서도 다른 가사를 생성하는 것도 가능하다. 문자열의 우측 끝에 위치하면서 마디 간의 문맥을 연결해 주는 서술어, 접속사와 같은 요소를 활용하기 위해 데이터를 변형하여 적용한다. 제안하는 방식으로 생성한 문자열이 단순히 문자열 데이터를 그대로 학습하여 생성하는 것보다 상대적으로 더 자연스러운 문맥으로 생성되는 것을 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.17-22
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• 2000

시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-104
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• 1998

본 논문은 효과적인 시계열 예측을 위한 새로운 퍼지 학습방법을 제안한다. 기존의 학습방법에서는 입력 데이터를 F(y(t),y(t-1),y(t-2)..)의 형태로 주어 예측을 수행했으나 본 논문에서 제안한 방법에서는 입력 데이터를 F(y(t)-y(t-1),y(t-1)-y(t-2)..)로 설정한다. 이것은 각 입력값의 차이를 새로운 입력으로 사용함으로써 유사한 시계열 분포를 좀더 능동적인 퍼지 규칙으로 만들기 때문에 Non-stationary한 데이터뿐만 아니라 기존의 시계열 데이터 예측방법 보다 나은 결과를 나타낸다. 알고리즘의 수행능력을 살펴보기 위해 Mackey-Glass time series와 Lorenz data를 사용하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.245-252
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• 2023

본 연구는 간호대학생을 대상으로 학습열의, 학업적 자기효능감이 문제해결능력에 미치는 영향을 확인하기 위해 시도되었다. 본 연구는 B시의 간호대학생 219명을 대상으로 하였다. 자료분석은 SPSS 22.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test, ANOVA, 피어슨 상관계수, 다중회귀분석으로 분석하였다. 대상자의 문제해결능력 평균 4.00±0.51점이었고, 일반적 특성에 따른 문제해결능력의 차이는 전공만족도(F=9.476, p<.001), 수업만족도(F=3.079, p=.048)에서 유의한 차이를 나타냈다. 대상자의 문제해결능력은 학습열의(r=.560, p<.001), 학업적 자기효능감(r=.634, p<.001)과 정적상관관계를 나타냈다. 대상자의 학습열의는 학업적 자기효능감(r=.769, p<.001)과 정적상관관계를 나타냈다. 대상자의 문제해결능력에 영향을 미치는 요인은 학업열의(β=.177, p=.031), 학업적 자기효능감(β=.498, p<.001)으로 확인되었고, 설명력은 41.0%로 나타났다. 따라서 간호대학생의 문제해결능력을 향상시키기 위해 학습열의와 학업적 자기효능감을 향상시킬 수 있는 프로그램 개발이 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.44-51
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• 2008

시계열 데이터에서 패턴을 찾고 검색하는 문제는 여러 분야에서 오랫동안 관심을 가지고 연구되어 왔다. 본 논문은 시간의 흐름에 따라 값의 변화를 나타내는 시계열 형태의 주식 데이터에 적용할 수 있는 새로운 패턴 매칭 방법을 제안한다. 우선, 의미를 기반으로 패턴을 정의하고 정의된 패턴에 일치하는 데이터들을 추출하여 학습모델을 작성한다. 그리고 새로운 질의 시퀀스가 어떤 종류의 패턴과 일치하는가는 각 학습 모델과의 유사도를 측정하여 결정하게 된다. 학습 모델은 시계열을 잘 설명하는 것으로 알려진 은닉 마코프 모델을 사용하여 작성하였다. 실험 결과 은닉 마코프 모델의 특성을 사용하여 생성된 각 학습 모델은 주어진 의미를 잘 나타내는 패턴을 생성하였으며, 새로운 시퀀스가 주어졌을 때 일치하는 패턴에 따라서 시퀀스가 가진 의미를 파악할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.340-340
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• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.