• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.728-734
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• 2021

최근 심층강화학습을 활용한 종단간 자율주행에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 차량의 종방향 주행 성능을 개선하는 잠재 SAC 기반 심층강화학습의 보상함수를 제시한다. 기존 강화학습 보상함수는 주행 안전성과 효율성이 크게 저하되는 반면 제시하는 보상함수는 전방 차량과의 충돌위험을 회피하면서 적절한 차간거리를 유지할 수 있음을 보인다.

• 대한수학회지
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• 제36권3호
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• pp.609-619
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• 1999

We give a mathematically rigorous description of the recently popular latent semantic indexing (LSI) method in text information retrieval theory. Also, a related problem of finding a document ranking function in linear relevance feedback is discussed.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.153-158
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• 2015

Nowadays, automatic keyphrase extraction is considered to be an important task. Most of the previous studies focused only on selecting keyphrases within the body of input documents. These studies overlooked latent keyphrases that did not appear in documents. In addition, a small number of studies on latent keyphrase extraction methods had some structural limitations. Although latent keyphrases do not appear in documents, they can still undertake an important role in text mining because they link meaningful concepts or contents of documents and can be utilized in short articles such as social network service, which rarely have explicit keyphrases. In this paper, we propose a new approach that selects qualified latent keyphrases from input documents and overcomes some structural limitations by using deep belief networks in a supervised manner. The main idea of this approach is to capture the intrinsic representations of documents and extract eligible latent keyphrases by using them. Our experimental results showed that latent keyphrases were successfully extracted using our proposed method.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.485-489
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• 2007

Gaussian process classifiers (GPCs) are fully statistical kernel classification models which have a latent function with Gaussian process prior Recently, EP approximation method has been proposed to infer the posterior over the latent function. It can have a special hyperparameter which can treat outliers potentially. In this paper, we propose the outlier robust algorithm which alternates EP and the hyperparameter updating until convergence. We also show its usefulness with the simulation results.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.38-47
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• 2019

본 연구의 목적은 초등학교 1학년 시기의 집행기능곤란에 대한 교사와 부모의 평정 결과에 따른 최적의 잠재집단을 찾고, 확인된 잠재집단에 따라 초등학교 2학년 시기의 학교적응, 학업수행에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 한국아동패널 8차년도(2015년도), 9차년도(2016년도) 자료의 1,012명의 데이터를 사용하였으며, 분석 방법으로 잠재프로파일 분석과 다변량분산분석을 활용하였다. 잠재프로파일분석 결과, 초등학교 1학년의 집행기능곤란에 대한 어머니와 담임교사의 평정 결과에 따른 잠재집단은 '일치되게 집행기능곤란 수준이 가장 낮은 집단', '어머니보다 담임교사가 집행기능곤란 수준을 더 높게 지각한 집단', '담임교사보다 어머니가 집행기능곤란 수준을 더 높게 지각한 집단'의 세 유형으로 구분되었다. 본 연구에서 확인된 잠재집단의 특징은 초등학교 1학년의 집행기능곤란에 대한 어머니와 담임교사 간 평정 일치도가 높은 집단과 평정 일치도가 낮은 집단이 공존한다는 것이다. 초등학교 1학년 시기에 확인된 세 유형의 잠재집단에 따라 초등학교 2학년 시기의 학교적응, 학업수행에 차이가 나타났는데, 학교적응의 4개 하위요인 중 3개, 학업수행 하위 요인 모두에서 '일치되게 집행기능곤란 수준이 가장 낮은 집단'이 '담임교사보다 어머니가 집행기능곤란 수준을 더 높게 지각한 집단'과 '어머니보다 담임교사가 집행기능곤란 수준을 더 높게 지각한 집단'보다, '담임교사보다 어머니가 집행기능곤란 수준을 더 높게 지각한 집단'이 '어머니보다 담임교사가 집행기능곤란 수준을 더 높게 지각한 집단'보다 평균 점수가 통계적으로 유의한 수준에서 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초등학생의 학교적응 및 학업수행에 많은 영향을 미치는 집행기능곤란 수준을 정확하게 판단하기 위해서는 부모와 담임교사의 중다 평정 결과에 기초한 프로파일적 접근이 필요하며, 이에 기초한 교육적 처치를 하는 것이 중요함을 시사한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.202-208
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• 2015

In this study, we propose a new inference algorithm for a multiclass Gaussian process classification model using a variational EM framework and the Laplace approximation (LA) technique. This is performed in two steps, called expectation and maximization. First, in the expectation step (E-step), using Bayes' theorem and the LA technique, we derive the approximate posterior distribution of the latent function, indicating the possibility that each observation belongs to a certain class in the Gaussian process classification model. In the maximization step, we compute the maximum likelihood estimators for hyper-parameters of a covariance matrix necessary to define the prior distribution of the latent function by using the posterior distribution derived in the E-step. These steps iteratively repeat until a convergence condition is satisfied. Moreover, we conducted the experiments by using synthetic data and Iris data in order to verify the performance of the proposed algorithm. Experimental results reveal that the proposed algorithm shows good performance on these datasets.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제23권2호
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• pp.463-482
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• 1994

In Bayesian analysis of randomized response models, the likelihood function does not combine tractably with typical priors for the parameters of interest, causing computational difficulties in posterior analysis of the parameters of interest. In this article, the difficulties are solved by introducing appropriate latent variables to the model and using the Gibbs sampling algorithm.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.352-368
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• 2021

Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.61-74
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• 2015

최근 교육학, 경영학, 심리학 등 사회과학 뿐만 아니라 공정관리, 생물정보학 등 자연과학에서도 널리 사용되고 있는 구조식 모형(structural equation modeling)에서 잠재변수점수(latent variable score)는 직접 측정이 불가능한 잠재변수를 수량화한 추정치이다. 이 연구에서는 구조식 모형을 단계(stage)별로 분할하여 분석하는 단계별 구조식 모형(stagewise SEM; SSEM)을 제안하였다. 기존 방법은 모든 관측변수의 분산-공분산을 한꺼번에 고려하므로 독립변수인 외생잠재변수(exogenous latent variable)가 종속변수인 내생잠재변수(endogenous latent variable)에 의해 영향을 받는, 논리적으로 타당하지 않은 경우가 있다. 단계별 구조식 모형은 이런 문제점을 해결할 뿐만 아니라 모형의 복잡성을 낮추어 쉽게 해를 찾을 수 있으며, 분석과정에서 생성되는 잠재변수점수로 추가 분석도 용이하다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제36권4호
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• pp.267-272
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• 2011

The latent heat of vaporization in rough rice, brown rice, white rice and rice hull was calculated by Clausius-Clapeyron equation, which does not require complex constraints as in Othmer method. Equilibrium relative humidity and ratio of the latent heat of vaporization with ln$P_{\upsilon}$ and ln$P_S$ were estimated with moisture contents ranging from 10% (d.b.) to 36% (d.b.) with 2% (d.b.) increment and temperatures ranging from $10^{\circ}C$ to $50^{\circ}C$ with $2.5^{\circ}C$ increment. An empirical equation for calculating the latent heat of vaporization in rice was developed as a function of moisture content and temperature. The equation agreed well with the calculated results. The ratio for latent heat of vaporization were the greatest for white rice while they were similar among rough rice, brown rice and rice hull.