• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권2호
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• pp.1-10
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• 2001

신경망은 점차 분류 및 함수추정을 위한 현대 통계적 방법론으로 부각되고 있다. 신경망은 특히 선형 회귀함수를 일반화시키는 유연한(flexible) 방법을 제공하며 일반적 비선형 함수를 모수화하는 방법으로 간주된다. 본 논문에서는 함수추정을 위한 신경망을 생각한다. 신경망이 훈련자료를 과대적합하는 것을 피할 수 있도록 하는 간단한 방법은 정칙화(regularization)이다. 신경망에서는 정칙화를 위해 주로 가중치 감소법(weight decay method)을 사용한다. 함수추정을 위해 가중치감소 신경망을 사용할 때 은닉노드수, 가중치모수, 학습률 및 학습반복회수가 중요한 모수이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 가중치감소 신경망의 중요한 모수들을 자동으로 최적화하는 방법을 제안하고 결과적으로 가중치감소 신경망을 자동학습하는 방법을 설명한다. 그리고 다른 함수추정방법들과 자동학습된 가중치감소 신경망을 비교분석한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권4호
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• pp.359-369
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• 2021

수중통신에서 빠른 채널 특성의 변화에 따른 성능 감소를 보상하기 위해, 동일한 데이터를 여러 개의 주파수 대역으로 전송하는 다중 밴드 기법을 적용한다. 그러나 다중 밴드의 적용 시 특정한 밴드의 성능 열화로 전체 성능이 감소하는 현상이 발생한다. 이를 극복하기 위해 각 밴드의 오류율을 분석하여 성능이 열악한 밴드에 낮은 가중치를 할당할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 추정 Bit Error Rate(BER)을 이용한 가중치 설정 방법을 제안한다. 추정 BER을 이용한 가중치 설정 방식은 복호 된 데이터와 복조 후 데이터의 성능 차이를 이용하여 수신된 데이터의 신뢰도를 측정하며, 측정된 값을 이용하여 각 밴드별 가중치를 설정해 복호기로 입력하면 성능이 향상된다. 본 논문에서는 터보 부호화 기법을 적용하였으며 시뮬레이션을 이용하여 최적의 가중치 값을 설정해 해상 실험을 한 결과 추정 BER을 이용한 가중치 설정을 통해 오류를 모두 정정할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2324-2330
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• 2015

충격성 잡음하의 블라인드 신호처리 분야에서 최대 상호 코렌트로피 알고리듬 (MCC)이 MSE 기반의 알고리듬에 비해 우수한 성능을 보인다. 그러나 MCC 알고리듬에 대한 최적 가중치 조건들이나 충격성 잡음에 대한 내성과 관련된 특성들은 아직 충분히 연구되지 못한 상태이다. 이 논문에서는 MSE기반의 LMS 알고리듬과 비교를 통해 MCC의 최적 가중치의 성질을 분석하여 MCC 알고리듬의 최적 가중치가 MSE기반의 LMS 알고리듬과 같다는 보인다. 또한 MCC의 최적 가중치가 충격성 잡음 하에서도 동요 없이 안정을 유지하는 요인이 입력 크기 조정에 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.111-122
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• 2001

본 논문에서는 가중치 벡터를 계산하기 위하여 고유벡터와 고유값을 이용하는 Eigencanceller 방식의 성능을 평가하였다. Eigencanceller는 빔 패턴에 대한 제한조건들은 유지한 채 잡음이나 간섭신호에 대한 효과적인 제거를 제공한다. 그리고 Eigencanceller는 배열입력으로 간섭신호와 잡음이 수신되는 경우, 그리고 희망신호, 간섭신호 그리고 잡음이 수신되는 경우에 따라 각각 제한조건들이 달라지게 되고 최적의 가중치에 대한 해도 달라진다. 각각의 경우에 가중치 벡터에 대한 정상상태에서의 분석을 통해서 희망 신호의 유, 무에 관계없이 최적의 가중치 벡터에 대한 식들은 모두 동일하게 간섭신호에 직교하는 부공간(subspace)으로의 희망신호의 사영의 형태로 간략화 됨을 수식으로 증명하였다. 그리고 Eigencanceller구조가 RLS(Recursive Least-Square)방식보다도 우수한 성능을 보임을 수학적인 분석과 시뮬레이션을 통해 살펴보았다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1628-1633
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• 2014

본 연구는 스마트폰환경에서 사용자의 관심주제와 읽기습관을 분석하여 읽기 습관을 분석하여 관심 있는 뉴스기사를 추천 시스템을 제안하였다. 사용자가 직접 관심영역의 가중치를 정함으로서 관심주제의 기사를 우선적으로 보여 주어 사용자가 쉽게 관심기사를 읽을 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 사회적으로 이슈가 되는 기사에 관심을 갖는 경우 이를 반영하기 위해서 단순히 기사를 클릭하고 읽지 않은 경우는 가중치를 낮게 설정하였으며, 기사를 끝까지 스크롤을 하고 기사를 끝까지 읽은 경우는 가중치를 높게 설정하였다. 특정 분야의 기사를 자주 읽은 경우는 XML의 구조정보를 사용하여 관심주제영역의 가중치를 높게 설정함으로써 관련분야의 기사를 우선적으로 볼 수 있도록 하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.25-35
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• 2019

우리나라에서 컴퓨터프로그램의 실질적 유사성 여부 판단은 정량적인 유사도를 산출하여 그 결과를 활용하는 방식이 일반적으로 이용된다. 실질적 유사성은 유사한 부분의 양과 질을 고려하여 판단되어야 하는데, 실무에서는 정량적인 유사도 계산 과정에서 가중치를 곱함으로써 유사한 부분의 질을 고려하는 모습을 보인다. 그런데 실질적 유사성 판단과 관련하여 유사한 부분의 양적, 질적인 고려는 동일한 지위에서 순차적으로 이루어져야 한다는 본질적 특징을 고려할 때, 현재와 같은 실무 방식은 적절하다고 할 수 없다. 이에 이와 같은 가중치 활용의 문제를 지적하고, 실질적 유사성 판단을 위한 유사 부분의 질적 평가는 정량적 유사도 판단에 후행하여 그와 동일한 지위에서 이루어져야 함을 제시 및 이를 위한 적절한 실무적 방안을 제언하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.7-9
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• 2003

최근 인터넷을 대상으로 하는 정보검색의 방법 중 하이퍼링크 정보를 이용한 방법이 각광받고 있다. 그리고 하이퍼링크 정보이외에 문서내에 존재하는 다양한 정보를 이용하여 검색 성능을 향상시키고자 하는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 문서와 문서 사이의 유사도를 이용하여 하이퍼링크의 가중치를 부설하여 검색 성능을 향상시킨 방법을 개선하여 문서내의 주제정보를 추출하고 주제 단위의 유사도를 이용하여 하이퍼링크의 가중치를 새롭게 부여하여 링크분석 알고리즘에 적용하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 문서사이의 유사도를 이용한 방법보다 뛰어난 성능을 나타내고 있음이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.427-430
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• 2018

본 논문에서는 오목을 두는 지능적 프로그램을 설계하고 구현하였다. 규칙은 렌주 룰(renju rule)을 기준으로 하였으며, $15{\times}15$ 게임 판에서 오목을 둔다. 초기에는 문제 분석을 통하여 분석된 가중치로 판단을 하여 판단을 하여 게임을 진행하도록 하였으나, 반복된 수행의 경험적 판단을 통하여 얻은 정보로 여러 차례 수정하며 고정된 가중치를 구성하고, 이 가중치를 게임에서 돌을 놓을 때 평가 기준으로 삼도록 하였으며, 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)를 이용하여 상대가 있는 게임을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 프로그램 자신에게 유리한 수를 찾기 위한 탐색에서 무의미한 노드들의 전개를 줄여 제한된 시간안에 좋은 수를 찾을 수 있도록 알파 베타 가지치기(alpha-beta pruning)를 사용하도록 프로그램을 구현하였다. 이렇게 구현된 오목 프로그램은 게임을 본 프로그램과 게임 하기 원하는 주변의 일반인들에게 90% 이상의 승률을 보이고 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권9호
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• pp.14-18
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• 2010

이중의 제한조건을 사용하는 선형제한 최소분산 (Linear Constraint Minimum Variance LCMV) 빔형성 (Beamforming) 방식에서 가중치 벡터가 갱신 될수록 최적 가중치 벡터에 수렴하기 위한 수렴조건을 분석하였다. 또한 유도된 조건하에서 가중치 벡터가 수렴함을 전산실험을 통하여 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1009-1012
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• 2002

정보검색시스템에서 가장 중요한 것은 사용자의 요구에 부합하는 결과를 도출하는 것이다. 이를 위하여 사용자의 질의와 연관된 모든 문서들을 추출하게 되는데, 이 많은 결과 문서들 중에서 사용자가 원하는 문서는 소수이고, 원하는 문서를 찾는 것도 쉽지 않다. 따라서 적절한 결과 문서 도출을 위하여 연관된 문서들끼리 그룹화 시키는 클러스터링 방법이 많이 이용된다. 본 논문에서는 클러스터링에 영향을 끼치는 요소 중 문서별 색인어의 가중치가 클러스터링에 끼치는 영향을 알아보았다. 이를 위해 가중치의 변화에 따른 클러스터링 된 결과를 LSI 를 이용하여 도식화하고 그 결과를 분석하였다.