두 모비율의 비열등성 시험의 가설에는 두 비율의 차(difference), 비(ratio) 그리고 오즈비(odds ratio)를 이용할 수 있다. Kang과 Chen (2000)이 제안한 두 치료율의 차에 대한 근사 무조건적 검정(Approximate Unconditional test)과 두 치료율의 비에 대한 검정은 실패율을 고려하지 않았으므로 귀무가설이 기각되었을 때 치료율이 비열등하다고 주장할 수 있으나 실패율도 비열등하다고 주장하기에는 문제의 여지가 있다. 오즈비에 대한 검정으로 Chen 등(2000)이 제안한 접근적 검정(Asymptotic test)은 대표본 이론에 근거하여 검정하기 때문에 소표본에서 제 1종의 오류를 범할 확률이 유의수준보다 클 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 기존의 오즈비 가설에 대한 점근적 검정에 기초하여 근사 무조건적 검정을 제안하였다. 또한 점근적 검정과의 검정력을 비교하고, 근사 무조건적 검정에서 세 가설 간에 검정력을 비교하였다.
본 논문에서는 수치 영역의 포물선 지배 방정식의 근사 차수와 수치 영역 경계의 비국소적 경계 조건의 근사 차수가 서로 다를 때 음파 해에 미치는 영향을 해석적으로 보였다. 우선 평면파 분석법을 이용해 비국소적 경계 조건을 반 무한 매질 영역으로 변환했다. 그리고 실제 수치 영역과 반 무한 매질 영역의 경계에서 해석적 반사 오차를 유도했다. 지배 방정식과 비국소적 경계 조건의 해석적 오차가 간단한 대수 식으로 표현 가능한 경우에 대해서는 대수적인 오차식을 유도하고 그 경향을 고찰했다. 지배 방정식이 일반적인 고차 포물선 방정식일 때는 대수적인 오차 식은 보다 복잡하게 표현되며 수치적 방법을 이용해 그 특성을 고찰했다. 최종적으로 지배 방정식의 차수에 따른 비국소적 경계 조건의 정밀도를 유도하고 해석적 반사 오차의 전반적인 특성에 대해 논의했다. 본 연구의 핵심 공헌은 포물선 방정식과 비국소적 경계 조건의 근사 차수가 다를 때 해석적 오차 추정 방법과 사용한계를 제시했다는데 있다.
심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
이 논문에서는 웨이브렛 신경회로망을 사용하여 알려지지 않은 비선형 시스템을 안정하게 적응제어하는 문제를 다룬다. 비선형 시스템의 정확한 제어는 함수를 근사화하는 데 사용된 함수 근사화기의 정확성과 효율성에 의존한다. 이에 비선형 시스템 제어에 기준 함수의 선택이 자유롭고 함수 근사화 능력이 뛰어난 웨브렛 신경회로망을 사용한다. 초기 웨이브렛 신경회로망 제어기 설정은 웨이브렛 신경회로망 변수인 신축과 이동 값을 제어기 입력의 시-주파수 특성을 분석해서 구하고, 연결강도는 Lyapunov 안정성 이론에 기초한 적응 법칙을 사용하여 조절한다. 이를 비선형 시스템인 역 진자 시스템에 적용한다.
이 연구에서는 기존 선형 상대운동방정식에 차등중력, 주위성의 이심율, J2 섭동 등의 비선형항을 추가하여 보다 정확한 상대운동방정식을 만든 후 섭동이론을 적용하여 위성편대 연료최적화 재배치 문제에 대한 근사 해석해를 구하고자 한다. 먼저, 비선형 섭동항을 테일러 급수를 이용하여 2차항까지 전개한 후, 이를 기존 선형상대운동방정식에 추가하여 새로운 비선형 상대운동방정식을 만든다. 이 때 사용된 선형상대운동방정식은 힐스 방정식으로 주위성의 궤도가 일반적인 타원이고 위성 간 상대거리가 충분히 가깝다고 가정한다. 최적화 조건으로부터 상태벡터와 라그랑지 곱수로 이루어진 연립 미분방정식이 만들어 지는데, 이 식은 힐스 방정식에 기인한 선형부분과 2차 비선형항에 기인한 섭동부분으로 나뉜다. 이 때, 이 연립미분방정식의 해는 선형부분의 해와 섭동으로 인한 변화량의 합으로 근사할 수 있으며 그 변화량은 섭동이론을 적용하여 얻을 수 있다. 이와 같이 얻어진 해는 여러 섭동의 비선형항을 2차까지 포함한 상대운동방정식을 사용했기 때문에, 기존 선형상대운동방정식을 사용하여 구한 최적해 보다 더 정확한 결과를 얻을 것이라 예상한다.
본 연구는 B-스플라인 하이퍼볼륨을 사용하여 주어진 비정렬 데이터를 근사화하는 데이터 근사기법에 관한 것이다. 개발 구현을 위한 B-스플라인 하이퍼볼륨의 자료 구조가 기술되며 해당 메모리 크기의 측정을 통해 간결한 표현 모델임을 보인다. 제안하는 근사 기법은 두 가지 알고리즘으로 구성된다. 하나는 B-스플라인 하이퍼볼륨의 절점 벡터 결정에 관한 것이고, 다른 하나는 조정점 결정에 관한 것으로 최소자승 최소화 문제의 해를 구함으로써 얻게 된다. 여기서 구한 해는 데이터 복잡성에 의존하지 않는다. 본 연구 방식은 다양한 형태의 데이터 분포를 가지고 근사 정밀도, 메모리 사용량, 계산 시간 등의 근사화 성능(수준)을 평가한다. 더불어 기존 방법과의 비교를 통해 유용성을 보이며, 비구속 최적화 예제를 통하여 다양한 응용 분야로의 가능성을 보여준다.
본 논문은 Kringing 근사모델이 제공하는 확률정보를 이용하여 순차적으로 전역 최적해를 찾는 내용을 담고 있다. 적응 전역 최적화란 소수의 실험 점으로 구성한 근사모델의 예측 값과 불확실성을 고려하여 다음 실험 점을 찾고, 이를 이용하여 근사모델을 개선함으로써 순차적으로 해를 찾는 방식이다. 본 연구에서는 근사모델에서 도출한 기대값을 이용하여 개선시킬 필요가 없는 구속함수나 목적함수를 식별함으로써 계산효율을 증대시키는 기법을 제안한다. 다음 단계의 후보 실험점이 유용영역의 비활성일 가능성이 있을 경우 또는 목적함수를 개선시킬 가능성이 희박할 경우, 이 점은 근사함수를 개선하는 데 사용하지 않았다. 본 기법을 비선형성이 강한 시험문제에 적용한 결과, 제안하는 기법이 정밀도는 보장하면서 계산 효율을 증대시키는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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