• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2014년도 추계학술대회
• /
• pp.103-105
• /
• 2014

선박의 운항분포는 교량충돌확률이나 선박충돌위험도 등을 계산할 때 매우 중요한 요인으로 작용하지만, AASHTO모델이나 해상교통안전진단에서의 근접도 평가모델 등 많은 충돌 또는 위험도 계산 모델에서는 선박의 운항분포가 단순한 정규분포임을 가정하고 있다. 따라서 특정 항로나 해역에서의 정확한 충돌, 위험 또는 안전 등에 관한 확률을 구하고자 할 경우에는 그 항로나 해역의 특성에 맞는 선박 운항분포를 사용해야 한다. 이 연구에서는 일주일간의 통항선박 위치정보(AIS정보)를 이용하여 다양한 특성을 가지는 항로별로 각각 고유한 특성의 선박 운항분포를 찾아내기 위해, sech 함수를 이용한 새로운 충돌위험도 평가법에서 피항구역의 문턱값을 결정하는 방법을 분석하고 실제 상황에 적용 가능한 식을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
• /
• pp.289-290
• /
• 2015

본 연구에서는 인쇄회로기판(PCB)용 재료로 널리 사용되는 고분자에 대해서 와이블 분포 방정식의 시뮬레이션을 수행하여 절연 신뢰도 특성 데이터를 분석하였다. 와이블 분포에 대한 분석 시뮬레이션을 통하여 일반적으로 허용 절연 파괴 확률을 0.1[%] 이하라고 설정하였을 때, 첨가제 배합비를 5종으로 구분한 각 시편에 대해서 인가 전계의 허용치를 각각 계산할 수 있었다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한안전경영과학회 2013년 춘계학술대회
• /
• pp.517-531
• /
• 2013

보증 데이터를 통해 제품의 수명 및 형상모수를 추정할 때 최우추정법과 같은 전통적인 통계 분석방법(Classical Statistical Method)을 많이 사용하였다. 그러나 전통적인 통계 분석방법을 통해 수명과 형상모수의 추정 시 표본의 크기가 작거나 불완전한 경우 추정량의 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있고 또 누적된 경험과 과거자료를 충분히 이용하지 못하는 단점도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 모수의 사전분포를 가정하는 베이지안(Bayesian) 기법의 적용이 필요하다. 하지만 보증 데이터분석에 있어서 베이지안 기법을 이용한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 수명분포가 와이블 분포를 갖는 보증데이터를 활용하여 모수 추정의 효율성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 와이블 분포의 모수가 대수정규분포를 따르는 사전분포를 갖는 베이지안 기법과 전통적 통계기법인 생명표법(Actuarial method)을 활용하여 추정량을 도출하고 비교 분석하였다. 이를 통해 충분한 관측 데이터를 확보할 수 없는 경우에 베이지안 기법을 이용한 보증 데이터 분석방법의 성능을 확인하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
• /
• pp.336-338
• /
• 2012

본 연구에서는 고차 데이터 분류를 위해 순차적 베이지만 샘플링 기반의 진화연산 기법을 이용한 하이퍼네트워크 모델의 학습 알고리즘을 제시한다. 제시하는 방법에서는 모델의 조건부 확률의 사후(posterior) 분포를 최대화하도록 학습이 진행된다. 이를 위해 사전(prior) 분포를 문제와 관련된 사전지식(prior knowledge) 및 모델 복잡도(model complexity)로 정의하고, 측정된 모델의 분류성능을 우도(likelihood)로 사 용하며, 측정된 사전분포와 우도를 이용하여 모델의 적합도(fitness)를 정의한다. 이를 통해 하이퍼네트워크 모델은 고차원 데이터를 효율적으로 학습 가능할 뿐이 아니라 모델의 학습시간 및 분류성능이 개선될 수 있다. 또한 학습 시에 파라미터로 주어지던 하이퍼에지의 구성 및 모델의 크기가 학습과정 중에 적응적으로 결정될 수 있다. 제안하는 학습방법의 검증을 위해 본 논문에서는 약 25,000개의 유전자 발현정보 데이터셋에 대한 분류문제에 모델을 적용한다. 실험 결과를 통해 제시하는 방법이 기존 하이퍼네트워크 학습 방법 뿐 아니라 다른 모델들에 비해 우수한 분류 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다. 또한 다양한 실험을 통해 사전분포로 사용된 사전지식이 모델 학습에 끼치는 영향을 분석한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권5B호
• /
• pp.487-495
• /
• 2010

토양수분은 강우-유출, 에너지 수지, 증발 및 대기의 기후와 기상에 큰 영향을 미치고, 수문학적 거동에 중요한 역할을 한다. 미국의 NASA와 USDA는 전 지구 토양수분 관측을 위해 2002년부터 2005년까지 매년 Soil Moisture Experiment(SMEX)의 실험 실측, 항공기, 원격탐사를 이용한 토양수분 자료를 평가하여 지표와 대기의 수문학적 연구를 위해 기초가 되는 자료를 제공하고 있다. 본 연구의 목적은 SMEX02에 따른 항공기 원격탐사를 이용한 토양수분 데이터와 In-situ를 이용한 토양수분 데이터와의 상관관계를 분석하고, 항공기를 이용한 데이터의 활용성에 대해서 분석하는 것이다. 미국의 Iowa 주 Walnut Creek 유역을 대상으로 항공기를 이용한 Polarimetric Scanning Radiometer(PSR)의 C-band와 In-situ에 의한 데이터의 시공간적 스케일을 조합하여 4개 지점(WC15, WC16, WC23, WC24)에서 관측된 10일간의 토양수분 자료를 비교, 분석하였다. PSR의 C-band와 4개의 지점에 대한 7개 깊이의 In-situ 토양수분 데이터와의 상관성을 분석한 결과, 2-10 cm 깊이에서 상호 상관성이 가장 유의함을 보여 주었다. Rank Sum test와 t-test의 결과, 유의수준 10%에 대해 4개 지점 모두 10 cm에서 평균이 같고, 7 cm와 10 cm에서 중앙값이 같았다. 또한 확률분포의 적합도 검정을 위해 PPCC test를 실시한 결과, PSR에 의한 토양수분 데이터는 대체적으로 정규분포, 대수분포, Gumbel 분포 모두 성립하였고, 대상 지역별 깊이에 따라 토양수분의 분포형은 10 cm 깊이에서 정규분포보다 대수정규분포와 Gumbel 분포가 더 유의하였다. 본 연구를 통하여 PSR 토양수분은 7 cm와 10 cm 깊이의 관측 토양수분 자료로 대체될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 우리나라에서도 항공기 및 인공위성을 이용한 토양수분 자료를 활용하여 수문학적 연구에 기초가 되는 자료로서 활용이 가능하며, PSR의 C-band를 이용하여 토양수분 관측 시 약 7-10 cm에 대한 토양수분을 증명할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
• /
• pp.583-585
• /
• 2001

방대한 양의 격자점 데이터 및 일기도 관련 데이터를 효율적으로 저장 및 검색 하기위해서는 데이터들의 유형을 찾아 서로 유형이 비슷한 데이터를 하나의 클러스터로 연관지어 놓으면 효율적인 저장과 검색을 할 수 있다. 클러스터링에서 데이터들의 어떤 특징 벡터를 추출하는가가 클러스터링의 결과에 가장 중요한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 격자점, 기압값 데이터로부터 일기도의 특징을 표현할 수 있는 벡터로 변환 한반도도 중심의 8방향에 대한 고/저기압의 분포와 동아시아 지역을 24영역으로 나누어 각 영역별로 고/저기압의 분포 정보를 특징벡터로 추출하여 클러스터링하였다. 클러스터팅 알고리즘으로는 unsupervised mode인 SOM(Self Organizing Map) 기법을 사용하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2743-2745
• /
• 2002

역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.533-534
• /
• 2023

본 논문에서는 불균형하게 분포된(Non-IID) 데이터를 소유하고 있는 데이터 소유자(클라이언트)들을 가정하고, 데이터 소유자들 간 원본 데이터의 직접적인 이동 없이도 딥러닝 학습이 가능하도록 연합학습을 적용하였다. 실험 환경 구성을 위하여 MNIST 손글씨 데이터 세트를 하나의 숫자만 다량 보유하도록 분할하고 각 클라이언트에게 배포하였다. 연합학습을 적용하여 손글씨 분류 모델을 학습하였을 때 정확도는 85.5%, 중앙집중식 학습모델의 정확도는 90.2%로 연합학습 모델이 중앙집중식 모델 대비 약 95% 수준의 성능을 보여 연합학습 시 성능 하락이 크지 않으며 특수한 상황에서 중앙집중식 학습을 대체할 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제24권6호
• /
• pp.1263-1274
• /
• 2013

VaR (value at risk)는 주어진 신뢰수준에서 일정기간 동안 발생할 수 있는 최대손실의 기대치를 나타내는 것으로, 현재 금융기관들의 대표적인 위험관리 수단으로 사용되고 있다. 기존의 대다수 연구에서는 수익률의 확률분포를 정규분포라 모형화한 후 VaR을 측정한다. 최근 Chen 등 (2012)은 수익률의 확률분포를 비대칭 라플라스 분포라 모형화하고 VaR을 측정하였기도 하였으나, 비대칭 라플라스 분포의 경우 그 모양을 결정하는 최빈값, 비대칭 정도, 분산정도 등을 실제적인 환경에서 제한된 개수의 데이터를 가지고 추정하기가 매우 어렵다는 단점이 있다. 이 논문에서, 우리는 (대칭) 라플라스 분포 모형이 정규분포 모형이나 비대칭 라플라스 분포 모형보다 실제적인 환경에서 VaR을 보다 더 정확히 추정해 줌을 주식시장의 실제 데이터와 VaR 초과비율, 기대초과손실, VaR초과편차율 등의 통계지표를 도입하여 입증한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제14B권4호
• /
• pp.287-294
• /
• 2007

실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.