• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.47-48
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• 2012

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.911-923
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• 2016

빅데이터 시대에 머신러닝의 중요성은 더욱 부각되고 있고 로지스틱 회귀는 머신러닝에서 분류를 위한 방법으로 의료, 경제학, 마케팅 및 사회과학 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있다. 지금까지 R과 Hadoop의 통합환경인 RHIPE 플랫폼은 설치 및 MapReduce 구현의 어려움으로 인해 거의 연구가 이루지 지지 않았다. 본 논문에서는 대용량 데이터에 대해 로지스틱 회귀 추정을 위한 두가지 알고리즘 즉, Gradient Descent 알고리즘과 Newton-Raphson 알고리즘에 대해 MapReduce로 구현하고, 실제 데이터와 모의실험 데이터를 가지고 이들 알고리즘 간의 성능을 비교하고자 한다. 알고리즘 성능 실험에서 Gradient Descent 알고리즘은 학습률에 크게 의존하고 또한 데이터에 따라 수렴하지 않는 문제를 갖고 있다. Newton-Raphson 알고리즘은 학습률이 불필요 할 뿐만 아니라 모든 실험 데이터에 대해 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.110-111
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• 2007

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.731-742
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• 2007

본 연구에서는 새로운 비선형해석 알고리즘인 적응형 Newton-Raphson 반복기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 Newton-Raphson 기법을 근간으로 적응형 부구조물화 기법을 이용하여 강성등가하중을 구하고, 이미 역행렬이 계산되어 있는 초기강성행렬에 강성등가하중을 적용하여 보정변위를 구하는 것으로 요약된다. 제안된 알고리즘의 가장 큰 특징은 하중 구간의 수에 관계없이 구조물 강성행렬에 대한 역행렬 계산을 단 한번만 수행한다는 것이다. 제안된 기법의 효율성은 강성행렬 및 역행렬 계산 후 부재강성행렬이 변경된 부재들이 연결된 자유도 수와 전체 자유도 수의 비율에 직접 관계된다. 이 비율에 따라 제안된 기법을 기존 비선형해석 기법과 보완적으로 사용함으로써 전체 비선형해석 효율을 향상시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.435-439
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• 2007

This paper deals with RLS algorithm using Newton-Raphson method based adaptive forgetting factor for a passive telemetry RF sensor system in order to estimate the time variant parameter to be included in RF sensor model. For this estimation with RLS algorithm, phasor typed RF sensor system modelled with inductive coupling principle is used. Instead of applying constant forgetting factor to estimate time variant parameter, the adaptive forgetting factor based on Newton-Raphson method is applied to RLS algorithm without constant forgetting factor to be determined intuitively. Finally, we provide numerical examples to evaluate the feasibility and generality of the proposed method in this paper.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.198-201
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• 2007

본 논문에서는 변형된 Newton-Raphson 알고리즘과 LUT(Look Up Table)를 사용하는 역제곱근 연산기를 제안한다. Newton-Raphson 부동소수점 역수 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 역수 제곱근을 계산하는 방식이다. 변형된 Newton-Raphson 알고리즘은 하드웨어 구현에 적합하도록 변환되었으며, LUT는 오차를 줄이기 위해 개선되었다. 제안된 연산기는 LUT의 크기를 최소화하고, 순환적인 구조가 아닌 2-stage pipeline 구조를 가진다. 또한 IEEE-754 부동소수점 표준을 기초로 하는 24-bit 데이터 형식을 사용해 면적과 속도 향상에 유리하여 휴대용 기기의 멀티미디어 분야의 응용에 적합하다. 본 역제곱근 연산기는 소수점 이하 8-bit의 정확도를 가지며 VHDL을 이용하여 설계되었다. 그 크기는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 약 4,000 gate의 크기를 보였으며 150MHz에서 동작이 가능하다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제51권3호
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• pp.127-133
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• 2002

This paper presents an efficient improvement of the iterative eigenvalue calculation method of the AESOPS algorithm. The intuitively and heuristically approximated iterative eigenvalue calculation method of the AESOPS algorithm is transformed to the Second Order Newton Raphson Method which is generally used in numerical analysis. The equations of second order partial differentiation of external torque, terminal and internal voltages are derived from the original AESOPS algorithm. Therefore only a few calculation steps are added to transform the intuitively and heuristically approximated AESOPS algorithm to the Second Order Newton Raphson Method, while the merits of original algorithm are still preserved.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2968-2970
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• 2000

시계열(time series)이란 한 사상 또는 여러 사상에 대하여 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 이들을 관측하여 기록한 자료를 말한다. 이러한 시계열은 어떠한 경제현상이나 자연현상에 관한 시간적 변화를 나타내는 역사적 계열(historical series)이므로 어느 한 시점에서 관측된 시계열자료는 그 이전까지의 자료들에 주로 의존하게 된다. 따라서 시계열분석을 통한 예측에서는 과거의 자료들을 분석하여 법칙성을 발견해서 이를 모형화하여 추정하고. 이 추정된 모형을 사용하여 미래에 관측될 값들을 예측하게 된다. 본 연구에서는 ARMA (p, q)모형 (autoregressive moving-average model)을 이용하여 시계열 데이터를 분석하며 계수의 추정에는 Levinson-Durbin 알고리듬과 Newton-Raphson Method를 이용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.46-55
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• 2007

다음은 부동소수점 역수 및 역제곱근 계산에 많이 사용하는 뉴톤-랍손 알고리즘은 일정한 횟수의 곱셈을 반복하여 계산한다. 본 논문에서는 뉴톤-랍손 알고리즘의 반복 과정의 오차를 예측하여 오차가 정해진 값보다 작아지는 시점까지 반복 연산하는 개선된 뉴톤-랍손 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 입력 값에 따라서 곱셈 횟수가 다르므로, 평균 곱셈 횟수를 계산하는 방식을 유도하고, 여러 크기의 근사 테이블에서 단정도실수 및 배정도실수의 역수 및 역제곱근 계산에 필요한 평균 곱셈 횟수를 산출한다. 이들 평균 곱셈 횟수를 종래 알고리즘과 비교하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 우수성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 오차가 일정한 값보다 작아질 때까지만 반복 연산을 수행하므로 역수 및 역제곱근 계산기의 성능을 높일 수 있고 최적의 근사 테이블을 구성할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 디지털 신호처리, 컴퓨터 그라픽스, 멀티미디어, 과학 기술 연산 등 부동소수점 계산기가 사용되는 분야에서 폭 넓게 사용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.249-256
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• 2000

전기 임피던스 단층촬영에서는, 각기 다른 주입 전류패턴에 의해 유기된 경계면의 전압 값을 이용하여 다양한 복원 알고리즘에 의해 물체의 내부 저항률(전도율) 분포를 추정한다. 본 논문에서는, 부가적인 사전 정보를 soft 제약조건으로 비용함수에 추가하고, 비용함수의 가중행렬을 지수적으로 가중된 최소자승법에 근거하여 선택하는 수정된 조정 Newton-Raphson(mNR) 법을 제안한다. 32채널에 대한 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 기존의 조정 mNR 법에 비해 계산부담은 약간 증가하지만 복원성능이 개선됨을 보인다.