본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.
모의 담금질 방법은 널리 사용되는 최적화 알고리즘들 중의 하나로서, 그 해의 수렴성이 수학적으로 증명되어 있는 장점이 있다. 하지만 원래의 모의 담금질 방법은 수렴 속도가 매우 느리기 때문에 복잡한 문제에 적용하기 힘들고, 이를 해결하기 위해서 빠른 모의 담금질 방법과 같은 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는, greedy 선택방법을 적용한 모의 담금질 방법을 제안하고, 이 알고리즘이 연속적인 공간에서의 최적화 문제에 대해서 전역 최적점을 찾아낸다는 것을 확률적으로 증명한다. greedy 선택방법은 무조건 좋은 해를 선택하기 때문에, 확률적으로 좋지 않은 해를 선택할 가능성이 있는 Metropolis 선택방법에 비해 빠른 수렴속도를 얻을 수 있다. 컴퓨터 모의 실험 결과, greedy 선택방법을 사용한 모의 담금질 방법이 기존의 빠른 모의 담금질 방법과 비슷한 성능을 보이는 해를 더 빠른 속도로 찾을 수 있음을 보인다. 또한, greedy 선택방법에서는 선택 가능한 상태들의 비용함수 값의 우열관계만을 이용하여 선택하기 때문에 비용 함수의 크기 조정에 무관하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.
지하공간 및 터널의 계획과 설계 단계에서 지반 조건과 관련한 정보는 경제성과 안정성 강화측면에서 매우 중요하다. 일반적으로 지반 조건은 RMR혹은 Q-system과 같은 공학적 암반 분류값을 이용하거나 지구물리 탐사의 결과 영상으로 표현할 수 있다. RMR이나 Q값은 설계를 위한 직접적 정보를 제공하나 그 대표 영역은 제한적이다. 반면 지구물리탐사 결과 영상은 전체 영역을 표현할 수 있는 반면 간접적인 정보만을 제공할 수 있다. 이와 같은 지반 정보들은 근본적으로 불확실성을 내포하고 있고, 서로 다른 공학적 단위로 표현되며 그 물리적 의미에서도 차이가 있다. 최근 크리깅이나 조건부 시뮬레이션과 같은 지구통계학적 방법들을 이용하여 전체 노선에 대한 RMR의 공간 분포를 추정해 왔었다. 본 연구에서는 주된 RMR 변량만을 이용하는 크리깅이나 조건부 시뮬레이션의 단점을 극복하기 위해 모의 담금질 기법을 적용하였다. 지구물리탐사 결과 영상을 참조영상으로 하여 RMR의 공간 분포를 추정하고 이와 결합된 불확실성을 평가하였다. 모의 담금질 기법은 주어진 제약조건을 만족시키도록 설계된 최적화 기법의 일종이다 RMR공간 분포 추정과 불확실성 평가를 위한모의 담금질 기법의 적용 과정을 제안하였다. 지반공학적 적용을 위해 RMR의 통계 모델과 지구물리탐사 결과 영상과의 상관성을 이용한 목적함수들을 정의하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.633-642
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2008
본 논문에서는 반응변수가 하나 이상이고 설명변수들의 수가 관측치에 비하여 상대적으로 많은 경우에 널리 사용되는 부분최소제곱회귀모형에 벌점함수를 적용하여 모형에 필요한 설명변수들을 선택하는 문제를 고려하였다. 모형에 필요한 설명변수들은 각각의 잠재변수들에 대한 최적해 문제에 벌점함수를 추가한 후 모의담금질을 이용하여 선택하였다. 실제 자료에 대한 적용 결과 모형의 설명력 및 예측력을 크게 떨어뜨리지 않으면서 필요없는 변수들을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 부분최소제곱회귀모형에서 최적인 설명변수들의 부분집합을 선택하는데 적용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자동 독순(automatic lipreading)의 인식기로 쓰이는 은닉 마르코프 모델(HMM: hidden Markov model)의 새로운 확률적 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 전역 최적화가 가능한 확률적 기법인 모의 담금질과 지역 최적화 기법을 결합하는 것으로써, 알고리즘의 빠른 수렴과 좋은 해로의 수렴을 가능하게 한다. 제안하는 알고리즘이 전역 최적해로 수렴함을 수학적으로 보인다. 제안하는 기법을 통해 HMM을 학습함으로써 기존의 알고리즘이 지역해만을 찾는 단점을 개선함으로써 향상된 독순 성능을 나타냄을 실험으로 보인다.
본 논문은 입술의 움직임을 통해 음성을 인식하는 자동 독순의 인식 성능 향상을 위해 인식기로 사용되는 은닉 마르코프 모델을 분별적으로 학습하는 기법을 제안한다. 기존에 많이 사용되는 Baum-Welch 알고리즘에서는 각 모델이 해당 클래스 데이터의 확률을 최대화하는 것을 목표로 학습시키는 반면, 제안하는 알고리즘에서는 클래스간의 분별력을 높이기 위해 두 가지의 최소화 목적함수로 이루어진 새로운 학습 목표를 정의하고 이를 달성하기 위해 모의 담금질 기법에 기반을 둔 다목적함수 전역 최적화 기법을 개발한다. 화자종속 인식 실험을 통해 제안하는 기법의 성능을 평가하며, 실험결과 기존의 학습 방법에 비해 오인식율을 상대적으로 약 8% 감소시킬 수 있음을 보인다.
In this paper, we suggest a new multiobjective optimization algorithm which is based on the simulated annealing(SA) method. The proposed algorithm uses population-based simulated annealing and adapts elitism in the process of selection.
암반의 수리적 특성 및 지하수 유동 양상을 파악하는데 요구되는 수리전도도맵 작성시, 투수시험 자료의 자료수 한계를 극복하고 수리전도도맵의 신뢰도 향상을 목적으로 물리탐사 결과 자료와의 병합툴을 개발하고 현장 적용해 보았다. 개발된 병합툴은 지구통계학적 최적화 시뮬레이션 기법 중의 하나인 모의 담금질 기법(Simulated Annealing)을 활용하였으며, 시뮬레이션에 필요한 전처리 과정과 후처리 과정을 포함한 4개의 모듈로 구성되었다. 파쇄대 수리특성의 파악 및 가시화를 위한 현장 적용 결과, 시추공 사이의 비조사 영역에서의 투수특성의 변화를 파악하는데 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.
도심지 지하철 및 산악 터널의 굴착과 관련한 지하수유동 해석 및 환경 영향 평가를 위해 3차원 유한 차분 모형인 MODFLOW가 널리 이용되고 있는 추세이다. 수치해석 결과는 일반적으로 경계조건, 초기조건, 개념 모델 설정 및 수리 물성치 등에 의해 차이가 난다. 따라서 대상 해석 영역의 실제 상황을 반영한 지하수 모델링은 매우 중요하다. 일반적으로 지하수 유동 해석과 관련한 많은 경우, 경계 조건 설정보다는 수리 물성치의 결정에 어려움이 많으며, 이는 제한된 조사나 실험 결과로부터 전체 대상 영역의 매질을 결정하기 때문이다. 본 연구에서는 모의 담금질(SA : Simulated Annealing) 기법을 활용하여 지반 조사 자료, 특히 물리탐사 결과 이미지와 제한된 개소의 수리 전도도 자료를 병합하여 수리 매질들을 실현시켰다. 지구통계학적 등가 매질들을 대상으로 하여 수리 전도도의 불확실성을 고려한 지하수 유동 해석을 수행하였다. 지하수 환경 영향 평가 및 터널 내 유입 지하수 문제에 있어 수리 전도도의 불확실성을 고려함으로써 확률론적 접근이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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