본 논문에서는 다층 퍼셉트론 신경망 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하고 이를 옵션 가격결정 모형에 응용하였다. 제안된 신경망 학습 알고리즘의 첫번째 단계는 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용하여 빠르게 국소최적해를 찾는 것이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 선형탐색 터널링을 이용해서 더 나은 해를 찾는 것이다. 이 두 단계를 반복적으로 수행함으로써 연결가중치 공간에서 구하고자 하는 해를 빠르고 안정적으로 찾을 수 있다. 현재 옵션가격결정 모형으로 많이 이용되고 있는 Black-Scholes 모형의 문제점을 극복하기 위해서 제안된 신경망 모형을 옵션가격결정 문제에 사용하였다. 이 모형을 KOSPI200 옵션 데이터로 실험한 결과 Black-Scholes 모형에 비해 검증오차를 60% 가량 줄일 수 있었다.
본 연구에서는 Fig.3과 같은 다층 퍼셉트론을 사용하기로 한다. 그리고 위 에서 언급한 세가지점에서 다층퍼셉트론을 다시 살펴보아 해결하고자 하는 문제에 맞 도록 다층퍼셉트론을 개선시켜 보기로 한다. 따라서 본 연구의 목적은 제한조건을 갖는 문제를 풀기위한 새로운 형태의 다층퍼셉트론 설계 및 이에 적합한 학습규칙을 적용하여 보다 간단한 구조와 빠른 학습시간을 갖는 신경망을 구성하는데 있다.
하드 디스크(Hard Disk) 결함의 표준 패턴 클래스는 6가지로 분류되며, 이는 하드 디스크 생산 공정의 불량 처리 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)을 이용한 하드 디스크 결함 분포의 패턴 인식 기법을 제시한다. 결함 분포로부터 5가지의 특징들을 추출하고, 이를 이용하여 퍼셉트론의 입력을 구성하였으며, 미리 분류된 표준 패턴 클래스를 이용하여 퍼셉트론의 출력을 구성하였다. 구성된 입출력 데이터들은 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리듬을 통하여 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되었다. 테스트 결과 제시된 신경망은 하드 디스크의 패턴 분류에 만족할 만한 성능을 나타내었다.
강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.
산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 다층 퍼셉트론의 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하였다. 첫 번째 단계는 국소최적해로 빨리 수렴하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 국소 탐색 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 새로운 국소최적해로 벗어나기 위한 선형탐색을 기반의 터널링 단계이다. 이 방법은 연결가중치 공간에서 전역최적해를 빠르게 찾을 수 잇는 새로운 방법을 제공한다. 4가지 벤치마크 문제에 기존의 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘과 비교 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 낮은 오차값을 가짐을 알 수 있었다.
신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.
본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.
터널 설계 시 해당지반에 관한 정보를 정확히 반영하는 것은 대단히 중요하다. 하지만 다양한 지형 및 지질조건을 모두 고려한 지반조사 및 시험 등은 경제적, 기술적으로 인하여 현실적으로 실시하기 어렵기 때문에 한정된 정보에 의하여 해석 및 설계를 하고 있는 실정이다. 본 연구는 도심지 및 산악지역 터널공사 시, 보다 정확한 안정성 검토 및 거동 예측을 수행하여 선정 결과에 대한 현장 적용성 여부를 판단하기 위해 인공신경망 이론의 적용을 통하여 기존 거동예측의 한계성을 극복하고자 하였다. 먼저, 현장 데이터를 확보하여 인공신경망 중 다층퍼셉트론을 연구에 적합한 구조로 구축하고, 역전파 알고리즘으로 학습시켜 적용하였다. 인공신경망을 이용한 현장적용성의 학습을 위한 자료는 터널의 지보패턴, RMR, Q, 암종, 굴진장, 굴착형태, 굴착경과일 등 터널거동에 영향을 미치는 영향인자를 고려하여 신뢰성 분석을 실시하고 선별된 계측자료의 결과를 데이터베이스화하여 사용하였다. 학습이 완료된 인공신경망 모델을 이용하여 터널시공현장의 굴착경과일에 따른 천단변위, 내공변위, 지중변위, 록볼트축력을 예측하고 현장 계측치와 비교분석을 통하여 인공신경망을 이용한 터널 시공 시 현장적용성을 확인하였다.
시계열 자료를 분석할 때 쉽게 접근하는 통계적 방법은 ARMA 모형이며 신경망 학습 방법 중에서는 다층 퍼셉트론에서의 Back-propagation 알고리즘이 일반적이다. Back-propagation을 비롯한 신경망 학습의 구조는 자료의 특성에 따라 경험적으로 결정하는 것으로 알려져 있다. 그러나 바로 이 점이 신경망 학습방법의 이용을 어렵게 하는 요인이기도 하다. 본 연구는 ARMA 모형 중 몇 개 유형의 자료에 대하여 Back-propagation 알고리즘을 적용함에 있어 어떠한 구조로 학습하는 것이 효율적인가를 입력층과 은닉층의 크기, 활성화 함수를 중심으로 검토하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.