• 응용통계연구
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• 제23권6호
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• pp.1169-1178
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• 2010

본 논문은 불균형 자료에서 선형혼합모형에 적용되는 Akaike Information Criterion(AIC)의 효율에 대한 연구이다. Vaida와 Balanchard (2005)에 의해 제안된 cAIC(conditional AIC)는 mAIC(marginal AIC)가 임의효과의 예측에 대한 불확실성을 모형선택에서 반영하지 못하는 단점을 극복할 수 있는 방법이다. cAIC에 대한 이론적인 성질과 확장은 Liang 등 (2008)과 Greven과 Kneib (2010)에 의하여 연구되었다. cAIC의 형태는 자료의 구조에 영향을 받지는 않지만 선형혼합모형에서 모수의 추정 효율은 자료의 불균형의 정도에 따라 많은 영향을 받는 것이 알려져 있다. 기존의 연구에서 실시한 모든 모의실험이 자료가 균형인 경우에만 실행되어 자료의 불균형이 AIC에 근거한 혼합모형 선택 방법의 효율에 어떤 영향을 미치는지 알려져 있지 않다. 본 논문은 자료의 불균형이 모형선택 방법의 효율에 미치는 영향을 모의실험을 통하여 알아보았다. 자료의 불균형이 심해짐에 따라 AIC에 근거한 모형선택방법은 복잡한 모형을 선택하는 경향이 낮아짐을 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.614-620
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• 2005

Ensemble에서 feature selection은 각 classifier의 학습할 데이터의 변수를 다르게 하여 diversity를 높이며, 이것은 일반적인 성능향상을 가져온다. Feature selection을 할 때 쓰는 방법 중의 하나가 Genetic Algorithm (GA)이며, GA-SVM은 GA를 기본으로 한 wrapper based feature selection mechanism으로 response model과 keystroke dynamics identity verification model을 만들 때 좋은 성능을 보였다. 하지만 population 안의 후보들간의 diversity를 보장해주지 못한다는 단점 때문에 classifier들의 accuracy와 diversity의 균형을 맞추기 위한 heuristic parameter setting이 존재하며 이를 조정해야만 하였다. 우리는 GA-SVM 알고리즘을 바탕으로, population안 후보들의 fitness를 측정할 때 accuracy와 diversity 둘 다 고려하는 fitness function을 도입하여 추가적인 classifier 선택 작업을 제거하면서 성능을 유지시키는 방안을 연구하였으며 결과적으로 알고리즘의 복잡성을 줄이면서도 모델의 성능을 유지시켰다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.390-396
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• 1998

본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.578-585
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• 2011

스마트 폰이나 아이패드와 같은 무선기기의 발달은 IEEE 802.11 그룹의 무선 네트워크 사용을 한층 더 확장시키고 있다. 이로 인해 Wi-Fi와 같은 무선 네트워크를 사용하려는 사용자 또한 급속하게 증가되고 이를 수용하기 위해서는 하나의 AP 처리 영역에 적어도 2개 이상의 AP가 요구되어진다. 이러한 환경에서 무선 네트워크의 효과적인 활용과 사용자에게 지원되는 서비스를 극대화하기 위해 적절한 AP를 선택하는 것은 매우 중요한 논점 중에 하나이다. 본 논문에서는 신호의 세기와 더불어 각 AP에서 처리하는 트래픽 양을 고려하여 무선 네트워크의 활용을 최적화하는 AP 선택 기법을 제안한다. 사용자의 이동이 빈번한 무선 네트워크의 특성상 특정 AP를 중심으로 트래픽 불균형 상태가 언제나 발생할 수 있기 때문에 신호의 품질만을 선택 기준으로 적용하는 방식은 네트워크 활용에 제한적이다. 제안된 AP 선택 기법은 신호의 품질과 더불어 각 AP에서 처리량을 고려하여 새로운 스테이션에 대한 결합을 결정하기 때문에 가장 좋은 신호를 가진 AP에 발생할 수 있는 혼잡현상을 미연에 방지하며 균형 있는 트래픽 부하 처리로 효율적으로 네트워크를 활용한다. 제안한 방식의 성능을 확인하기 위하여 OPNET 모델러를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 성능 평가 척도로는 전송 효율과 전송 지연을 사용하였고 제안한 방식을 기존의 방식과 비교 하였다. 실험결과, 제안한 방식이 기존의 방식에 비하여 전송 지연과 전송 효율 측면에서 더 좋은 결과를 나타내었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.73-79
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• 2001

VOD 서비스를 제공하는 서버는 클라이언트에게 좋은 서비스를 제공하기 위하여 요청을 처리할 수 있는 여러 개의 부본서버를 이용한다. 또한 시공간적으로 다양한 환경으로부터 요청된 클라이언트의 요구를 가장 효과적으로 처리할 수 있는 서버를 선택하기 위한 다양한 서버 선택 알고리즘들이 제안되었다. 선택 알고리즘은 각 부본서버의 성능을 평가할 수 있는 척도에 의하여 클라이언트의 요청을 적절하게 분산시켜야 서버 부하의 균형이 이루어지고 서비스의 질이 향상된다. 이때 척도를 어떻게 결정하느냐 하는 것이 선택알고리즘의 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 서버의 성능에 따라 서비스 요청을 분산시킴으로써 QoS를 향상시키는 데 중점을 둔 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 부본서버 성능 분석자, 지식베이스, PCI 알고리즘기반 오토마타로 구성하였다. 학습자들의 요청에 응답한 각각의 서버로부터 수집한 로그를 분석하고, 조사하여 지식베이스를 생성하고 이로부터 추출한 규칙에 의하여 서비스를 제공할 서버를 선택한다. 여러 개의 부본서버 중 사용자 요청에 대하여 가장 좋은 서비스를 제공할 것으로 기대되는 서버를 동적으로 선택한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11B호
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• pp.945-952
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• 2006

Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6) 네트워크에서 도메인간의 핸드오버(Inter-domain handover)가 발생할 때 Mobile Nodes(MNs)는 과도한 신호전달 트래픽과 긴 핸드오버 지연시간에 의해 영향을 받게 되고, 이로 인하여 유지하고 있는 연결들이 깨어질 수도 있다. 또, 전체적인 시스템 성능은 Mobile Anchor Point(MAP)의 선택 방법과 부하 상태에 따라 큰 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 부하를 MAP들에 분산하면서 도메인간의 핸드오버를 감소시킬 수 있는 동적인 MAP 선택 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위하여 신호 전달 비용에 대한 분석적 모델을 수립하고 시뮬레이션을 수행하였다. 수치결과와 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 IETF HMIPv6에 기반을 둔 기존의 방법에 비해 부하를 더 균형 있게 분산시키고, 도메인 간 핸드오버의 횟수와 평균 신호 전달 비용을 감소시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.139-147
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• 2013

본 논문에서는 질량 분석 방법에 의하여 산출된 단백체 데이터(mass spectrometric proteomic data)의 분류 분석(classification analysis)을 위한 새로운 특성 선택(feature selection) 방법을 제안한다. 이 방법은 i)높은 상관관계를 가지는 중복된 특성을 효과적으로 제거하는 전처리 단계와 ii)토너먼트(tournament) 전략을 사용하여 최적 특성 부분집합(optimal feature subset)을 탐색해 내는 단계로 구성되어 있다. 제안되는 방법을 실제 암진단에 사용되는 공개된 혈액 단백체 데이터에 적용하였으며 널리 사용되는 타 방법과 비교할 때 우수한 성능과 균형된 특이도와 민감도를 달성함을 실증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.396-400
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• 2009

다량의 데이터를 전송할 때, 시간 단축과 효율적인 트래픽관리를 위해 네트워크의 라우팅 선택 방법이 사용되고 있다. Ant 알고리듬을 적용한 AntNet은 라우팅 선택 확률이 동일할 때, 랜던선택을 한다. 그로인해서 불필요한 가중치가 발생하여 트래픽이 증가한다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 GA 알고리듬을 AntNet에 적합하여 데이터 전송을 위한 전송시간 감소와 효율적인 트래픽 분산을 해결하였다. 제안한 알고리즘 성능평가를 위해서 본 논문에서는 대량의 데이터를 전송하기 위한 경로를 설정하고, 전송시간과 전송 오류율을 평가하여 우수성을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권5호
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• pp.119-134
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• 2001

본 연구에서는 지하철망에서 각 노선을 운행하는 차량과 승객을 동적으로 시뮬레이션 할 수 있는 동적 지하철차량 시뮬레이션 모형과 동적 지하철승객 시뮬레이션 모형을 개발하고, 이를 이용해 통행자 기반의 동적 지하철 출발시간 선택 알고리듬을 개발하였다. 개발된 모형은 개별적인 통행자들의 행태를 이질적(Heterogeneous)으로 설정해 기존에 이용되던 통행자간의 동질성 가정을 완화하였다. 또한, 통행자들은 불완전한 정보와 제한적인 합리성을 가진다고 가정하여 보다 현실적인 시뮬레이션이 가능하도록 하였으며, 간단한 예제 가로망에 대해 모형을 분석하였다. 분석결과 통행자들을 이질적으로 가정한 경우와 동질적으로 가정한 경우간에 출발시간선택에 명확한 차이를 보였다. 통행자들을 동질적으로 가정한 경우 출발시간선택과정에서 기종점에 관련된 특성들이 중요한 역할을 하는 반면 이질적으로 가정한 경우 개별 통행자의 선호특성이 출발시간 선택에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 특히 통행자들을 동질적으로 가정할 경우 출발시간 선택결과가 비현실적으로 나타날 수 있음도 보였다. 또, 기존의 확률과정과 달리 선택 차원이나 선택 대안의 수가 많아질 경우 추가적인 고려가 있어야 학습과정을 보다 현실적으로 모형화할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구모형에서는 지하철 통행자의 동적 출발시간 선택과정을 묘사하기 위해 인지 및 의사결정과정으로서 추론과정과 귀납적인 선호형성과정을 학습모형에 포함시킴으로써 보다 현실적인 분석결과가 도출되도록 하였다. 각 승객들은 충분한 학습을 거친 뒤에도 합리적인 선택을 하기보다는 자신의 경험에 따라 형성되는 선호의 영향을 받아 임의적으로 출발시간을 선택하는 문제도 나타날 수 있는 것으로 분석되었다. 이런 분석결과는 기존의 전통적인 교통수요모형(이용자균형 통행배정모형 등)들에서 주로 이용되는 통행자의 완전한 정보, 합리성 및 동질성 가정 등에 따른 집계적인 수요추정결과가 실제로 나타나는 개별적인 통행행태와 다를 수도 있음을 보여 주는 것이다.

• 재무관리연구
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• 제14권1호
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• pp.219-247
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• 1997

우리나라에서는 그 동안 유상증자(有償增資)시 주주배정(株主配定)(right offer)방식에 의하고 기업공개시의 발행가격도 일률적으로 산정(算定)되어 증권인수(證券引受)에 따른 인수기관(引受機關)(underwriter)의 역할이 제한되어 왔으나 앞으로는 증권발행방식이 다양화되어 발행가격의 결정을 포함한 인수기관의 역할이 강조될 것이다. 대부분 총액인수(總額引受)(firm commitment underwriting)방식을 택하는 미국자본시장에서 인수기관을 선정하고 발행조건들을 결정하는 방법에는 투자은행과의 협의(協議)(negotiation)에 의하는 방식과 비공개경쟁입찰(非公開競爭入札)(sealed bidding)에 의하는 방식이 있는데 많은 기업들은 상대적으로 비용이 많이 드는 협의발행을 선택한다. 본 연구에서는 이에 대한 가설들을 뉴욕증권거래소나 아메리칸증권거래소에서 거래되는 공익기업의 신주발행자료를 통해 실증 검정했다. 인수 스프레드(underwriting spread)는 발행금액에 관계없이 협의발행(協議發行)이 경쟁발행(競爭發行)보다 평균적으로 1.16% 높았으며 발행비용(發行費用)도 협의발행이 유의적인 수준에서 0.341% 정도 높았다. 비대칭정보하에서 신호균형(信號均衡)(signaling equilibrium)으로 설명할 수 없지만 협의발행에 의한 통합균형(統合均衡)(pooling equilibrium)의 가능성은 배제하지 못했다. 주식발행 발표일(發表日)(announcement date)을 전후해 인수방식에 따른 주가변동의 차이를 분석한 결과 대리인가설(代理人假說)은 부분적으로 지지했다. 발행일(發行日)(offering date)을 전후한 주가변동에 의하면 인수기관의 사전매각노력(事前賣却努力)이 협의발행하에서 더 높았으나 발행일 직후의 주가회복은 보이지 않아 인수방식에 따른 가격안정화(價格安定化) 노력의 차이는 없었다. 발행기업들간의 주가차별화의 정도를 분석한 결과 협의발행에서 인회활동(認淮活動) (certification effects)을 더 잘 할 수 있다는 사실을 지지하지 못했다.