• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.1284-1290
• /
• 2004

장바구니 분석에서, 가중 연관 규칙 탐사는 특정 상품에 대한 아이템의 중요도를 반영함으로써 더 많은 이익을 주는 정보를 규칙으로 탐사하였다. 그러나 트랜잭션을 구성하는 아이템들이 한 개 이상의 서로 다른 그룹으로 나누어진다면, 각 그룹의 특성을 반영하는 서로 다른 측정 방법으로 평가되어야 하므로 기존의 가중연관규칙 탐사 방법을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 가중 연관 규칙의 새로운 탐사 방법을 제안하였다. 먼저 각 아이템들은 유사한 특성에 따라 서브 그룹으로 나누고, 아이템 중요도(아이템 가중치)는 서브 그룹에 포함된 아이템들 단위로 계산한다 이때 적용되는 여러 가중 인자들은 아이템의 특성을 반영하는 아이템 그룹별로 재 정의하였다. 제안하는 방법은 네트워크 보안 데이터에 적용하여 위험을 일으키는 요소에 대한 위험 규칙 집합을 생성함으로써 네트워크 위험관리의 정성평가와, 규칙 생성 시 적용된 가중치와 같은 여러 통계인자들에 의해서 위험도를 계산함으로써 정량평가를 가능하게 하였다. 또한 데이터 아이템들이 상이하게 구별될 수 있는 특성을 만족하는 마켓 데이터의 새로운 응용분야에 넓게 적용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
• /
• pp.493-496
• /
• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권3호
• /
• pp.343-348
• /
• 2005

본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제42권9호
• /
• pp.681-690
• /
• 2009

본 연구에서는 기상인자를 반영하여 확률강수량을 산정하고 불확실성을 평가하였다. 기상인자는 범지구적으로 관측되고 있는 해수면온도와 습윤지수 자료를 이용하였다. 분석 방법은 기상인자와 연최대시간강수량 사이의 지체상관계수를 산정하여 비교함으로써, 우리나라의 시간최대강수량과 상관관계가 큰 기상인자의 관측지역과 지체시간을 선정하고 지역가중다항식을 이용하여 회귀관계를 설정하였다. 다음으로 기상인자를 변동핵밀도함수를 이용하여 확률 밀도함수를 추정하여 모의발생을 수행하였다. 마지막으로 모의된 기상인자를 지역가중다항식을 통해 강수량을 추정하여 확률강수량을 산정하였다. 분석 결과에서 기상인자를 반영한 확률강수량은 강수자료를 빈도해석한 확률강수량과 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 또한 지구온난화와 같은 기후변화를 반영하는 기상인자를 반영한 확률강수량 산정의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.68-72
• /
• 1992

최근, 많은 연구자들이 KLT를 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하고 있으나, 통계적 처리방법의 개인성 포함정도와 음성의 동적인 발성속도는 화자인식율의 저하요인이 되고 있다. 본연구에서는 각 화자의 직교인자에 개인성을 강조하기 위하여 화자의 고유치를 가중치로 한 가중직교인자와 음성의 동적인 시간특성을 정규화하는 DTW의 최적경로를 이용한 화자인식방법을 연구하였다. 이방법을 확인하기 위하여 종래의 통계적 처리에 의한 화자인식, 최적경로와 최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식의 결과를 비교한 결과, 종래의 방법보다 우수한 화자인식율을 얻어 그 유효성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제7권7호
• /
• pp.1539-1544
• /
• 2003

최근 많은 연구자들이 KLT를 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하고 있으나, 통계적 처리방법의 개인성 포함정도와 음성의 동적인 발성속도는 화자인식률의 저하요인이 되고 있다. 본 연구에서는 각 화자의 직교인자에 개인성을 강조하기 위하여 화자의 고유치를 가중치로 한 가중직교 인자와 음성의 동적인 시간 특성을 정규화 하는 DTW의 최적경로를 이용한 화자인식방법을 연구하였다. 이 방법을 확인하기 위하여 종래의 통계적 처리에 의한 화자인식, 최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식의 결과를 비교한 결과, 종래의 방법보다 우수한 화자인식률을 얻어 그 유효성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
• /
• pp.229-232
• /
• 2001

초저속 전송 통신망에서 비디오 전송을 효율적으로 하기 위한 시스템은 낮은 비디오 전송율에서 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 현재 저속 통신을 위한 부호화 표준으로 대표적인 ITU-T의 H.263은 DCT기반이므로 낮은 비트율에서 블록화 현상이 발생한다. 본 논문에서 제안하는 다중 가중 인자를 이용한 SPIHT 비디오 부호기는 H.263에 비하여 동영상의 PSNR이 우수한 성능을 보였고 기존 SPIHT 비디오 부호기보다도 PSNR이 우수함을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.951-955
• /
• 2007

본 연구에서는 산림유역과 농지와 임야가 혼합된 유역에서 발생하는 강우유출수의 유량가중평균농도를 분석하기 위해 강원도 춘천시에 위치한 강원학교 학술림, 유포리 및 월곡리 소하천을 대상으로 유량 수질 자료를 수집하여 분석하였으며, 유역별로 각각 21개의 유량가중평균농도를 산정하였다. 유역별 21개 강우사상에 대한 수질항목별 평균 유량가중평균농도 농도는 유포리(AW1) > 월곡리(AW2) > 학술림(FW) 순서로 농업유역의 유량가중평균농도가 산림유역에 비해 높은 것으로 나타났다. 연구유역의 유출량에 영향을 미치는 인자로는 강우량과 유역면적의 상관도가 높게 나타났으며, 강우량에는 강우강도가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 대부분의 수질항목간의 상관도가 있는 것으로 나타났으나, 유기물 함량을 측정하는 COD의 경우 물속의 영양물질 양을 측정하는 T-N 및 T-P와 관계가 없는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1337-1340
• /
• 2010

본 연구에서는 최근에 발생하는 자연재해의 형태는 점차 대형화되고 있으며, 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 극한강우사상의 발생 빈도의 양상이 변화하고 있는 추세이다. 따라서 기후변화의 효과를 반영한 확률강우량을 산정하여 평가할 필요성이 있다. 기상청에서 관측하고 있는 서울지점을 대상으로 일강우자료를 활용하여 강우사상의 변화특성에 대한 변동성과 경향성 분석을 수행하였으며, 지역가중인자를 이용하여 확률강우량을 산정하고, 마지막으로 수문기상인자인 해수면온도가 지구온난화에 따른 기후변화로 변화한다고 가정하여 미래의 확률강우량을 산정하여 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.337-340
• /
• 2003

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조를 이용한 비선형 적합은 실제문제에 매우 다양하게 적용되고 있다. 이때 일반화된 MLP 구조의 적합을 위해서는 은닉노드의 개수 초기 가중값 그리고 학습 회수와 같은 구조인자들을 함께 고려해야 한다. 만약 구조인자들이 부적절하게 선택되었다면 일반화된 MLP 구조의 적합효율이 매우 저하될 수 있다. 그러므로 MLP 구조에 영향을 주는 인자들의 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP 구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 구조인자(factor)들의 실증분석과 이들의 상대효과를 살펴본다.