Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.1-10
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2014
논문에서는 보험상품 파산확률의 근사값을 구하는 두 가지 새로운 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 기존의 Cram$\acute{e}$r와 Tijms의 근사방법을 가중평균한 것으로, 초기잉여금 값이 클 때 파산확률에 가까운 Cram$\acute{e}$r 방법과 초기잉여금이 작은 값일 때 파산확률에 가까운 Tijms 방법의 장점을 모두 고려한 방법이다. 두 번째 방법은 De Vylder의 근사식에 Tijms의 아이디어를 이용하여 De Vylder의 근사식을 확장한 방법이다. 또한 두 가지 새로운 방법과 기존의 근사방법 중 어느 것이 더 실제 파산확률에 가까운지 예를 통해 비교해 보았다.
본 논문에서는 컬러이미지의 스케일링(scaling)을 위해 경사투영방법을 사용하여 기본적인 보간방법, 최소자승근사(least square approximation)의 결과들과 비교하여 보았다. 경사투영방법은 최소의 근사오차(approximation error)를 제공하는 수직투영(orthogonal projection)방법과 유사한 결과를 제공하며 전처리 필터 디자인에 자유성을 부여하고, 좀 더 일반화된 형태의 보간 방법이다. 사용된 방법을 기본적인 보간법들과 비교하여 보았을 때 더 좋은 PSNR의 결과를 얻을 수 있었으며 최소자승근사 방법과 유사한 결과들을 얻을 수가 있었다.
본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사적추론 방법에 대해 연구하였다. 이차형식에 대한 안장점근사의 결과를 이용한 이 근사법은 여러 형태의 추정량들에 대해 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.
본 논문에서는 1차 자기회귀모형에서 자기회귀계수에 대한 여러 가지 추정량들의 분포함수에 대한 근사 방법에 대해 연구하였다. 자기회귀계수의 여러 추정량들을 이차형식의 관점에서 이해하고, Na와 Kim(2005)에 의한 안장점근사의 결과를 이용한 새로운 근사법을 제시하였다. 이 방법은 정규근사를 비롯한 기존의 근사법과는 달리 추정량에 대한 근사분포의 유도과정이 불필요하며, 소표본은 물론 통계적 추론의 주요 관심영역에서의 근사정도가 매우 뛰어난 장점을 가지고 있다. 모의실험을 통해 Edgeworth 근사를 비롯한 기존의 여러 근사법보다 효율이 뛰어남을 확인하였다.
금속을 포함한 분자에 대한 양자계산은 정확하고 일관된 결과를 얻기가 힘들 뿐만 아니라 상당한 컴퓨터 자원을 소비하며 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 복잡한 양자계산의 근사를 위한 방법으로 본래 정성적인 구조 예측에 사용되는 닮은 궤도함수분석(Isolobal Analysis)을 정량적인 측면에서 접근해보고, 이를 통해 닮은 궤도(Isolobal) 구조를 가지고 있는 단위들(radical 등)에 대해서 계산을 근사할 수 있는 방법에 대해 논의한다. $CH_3$, $CH_2$와 닮은 궤도 구조를 가진 전형 원소를 중심으로 하는 분자들에 대해 가장 기초적인 근사계산인 Hartree-Fock 양자계산을 수행하였다. $(CUH_5){_2}^{2-}$를 표적으로 결합 구조를 예측하기 위한 경향성을 계산한 결합 성질로부터 파악한다. 분석 결과 동일한 주기에 대해서는 원자반지름(Atomic radii)에 대해 조화 형태의 결합에너지가 얻어졌으며, 동일한 족에 대해서는 좋은 근사가 되지 않았다. 파악된 경향성을 바탕으로 금속의 결합을 근사한 에너지에 대해서는 -1054.1875 kJ/mol로 비교적 큰 오차를 보였으나, 오차 항에 대한 분석이 가능해 추가적인 계들에 대한 계산으로 근사를 교정할 수 있을 것으로 보인다.
행렬 곱셈은 과학 및 공학 분야에서 널리 사용되는 기본 연산이다. 딥러닝의 학습 알고리즘에도 행렬 곱셈이 많이 사용된다. 따라서 행렬 곱셈을 효과적으로 수행하기 위한 다양한 알고리즘들 개발하고 있다. 이중 행렬 곱셈의 연산량을 줄이는 방법으로 근사 행렬 곱셈 방법이 있다. 근사 행렬 곱셈은 행렬의 열과 행을 선택하기 위한 적절한 확률 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 행렬의 열과 행을 선택하여 근사 행렬 곱셈을 수행한다. 기존의 방법들을 행렬 곱셈에 참여하는 두 개의 행렬 A, B를 모두 고려하여 확률 분포를 생성한다. 본 논문은 행렬 A만을 대상으로 근사 행렬 곱셈에 사용될 행렬의 열과 행을 선택하는 확률 분포를 생성하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법들을 사용하여 1000×1000, 2000×2000, 3000×3000, 4000×4000, 5000×5000 행렬에 대하여 근사 행렬 곱셈을 수행하였다. 기존의 방법보다 제안한 방법을 적용한 근사 행렬 곱셈이 평균 0.02%에서 2.34%까지 원래 행렬 곱셈 결과에 더 근접하는 결과를 보였다.
본 연구는 부구조화에 기초한 다단계 혼성 구조 재해석방법을 제시한다. 부구조화의 틀에 보존근사화의 각 항을 차원축소법의 기저로 한 보존 전역-부분근사화에 의하여 변위 산정의 정확성과 효율성을 확보하고, 이를 바탕으로 이미 구성된 응력-변위 관계식을 병용하는 혼성방식을 통하여 전체 설계의 중간 단계에서 반복되는 재해석 과정의 신뢰성을 높인다. 전체적으로 선형근사화와 상반근사화를 교차적용하는 1단계 보존근사화로부터 전역 근사화와 결합하여 구하는 변위산정과 그에 종속되는 행렬연산으로 산출하는 응력계산의 3단계로 이루어지는 본 방법은 대형 구조계를 대상으로 하여, 해석의 기본 틀로 부구조화 방법을 택하였으며, 몇 개의 예제들을 통하여 타당성 및 유용성을 검증하였다.
고차원 공간상의 벡터들 간의 유클리드 거리를 빠르게 계산하는 것은 멀티미디어 정보 검색을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 고차원 공간상의 두 벡터들 간의 유클리드 거리를 효과적으로 근사하는 방법을 제안한다. 이러한 근사를 위하여 두 벡터들의 놈(norm)을 사용하는 방법이 기존에 제안된 바 있다. 그러나 기존의 방법은 두 벡터간의 각도 성분을 무시하므로 근사 오차가 매우 커지는 문제점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기준 벡터라 부르는 별도의 벡터를 이용하여 추정된 두 벡터간의 각도 성분을 그들을 위한 유클리드 거리 근사에 사용한다. 이 결과, 각도 성분을 무시하는 기존의 방법과 비교하여 근사 오차를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 방법에 의한 근사 값은 유클리드 거리 보다 항상 작다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이는 제안된 방법을 이용하여 멀티미디어 정보 검색을 수행할 때 착오 기각이 발생하지 않음을 의미하는 것이다. 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
리튬이온 배터리의 상태를 모니터링 하는 방법에 있어서, 대표적으로 배터리의 충전 상태(SOC)와 배터리의 건강 상태(SOH)를 추정하여 상태 지표로 사용된다. 본 연구에서는 리튬 이온 배터리의 상태 지표를 위한 용량 정보의 추정을 데이터 기반의 근사 모델을 이용하여 수행하였다. 다양한 근사 모델링 방법을 적용하여 추정되는 용량 정보를 비교하고, 모델링 방법에 따른 용량 추정 성능을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 리튬이온 배터리의 용량을 예측하고 예측 성능을 분석하였다. 본 연구를 통하여 근사모델을 이용하는 경우, 리튬이온 배터리의 용량 추정은 물론 예측을 수행하는 방법으로서의 활용 가능성을 확인하였으며, 또한 제안하는 방법을 이용하여 보유하고 있는 모니터링 데이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 성능을 평가하는데 있어 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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