• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.135-140
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• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.35-42
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• 2014

최근 First Person Shooter (FPS) 게임 시장에서 '플래닛 사이드 2'를 비롯한 대규모 온라인 FPS (MMOFPS: Massively Multi-player Online FPS) 장르가 주목받고 있다. 수백 또는 수천명이 접속하는 게임 서버에서 네트워크 부하를 경감시키기 위해서 널리 사용되는 방법 중 하나는 데드레커닝이다. 본 논문에서는 MMOFPS 게임을 위한 데드레커닝 구현 시 주요 캐릭터 상태 갱신 변수 중 하나인 방향에 대하여 효율적으로 허용 임계각을 계산하는 수학적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게임사용자들을 대상으로 하는 수행 실험을 통해 움직임 오차를 최소화하며 자유스러운 방향 갱신에 대한 효율성을 검증 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1280-1287
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• 2006

본 논문은 변형 확률적 경사도 기반 (MSGB) 필터를 제안하고 그 필터가 최적화 문제에 대한 해가 될 수 있음을 보여준다. 갱신항으로 첨가된 가변적 축척 매개변수를 가진 비선형 적응 필터인 MSGB 필터의 특성을 분석 한다. 가변 매개변수의 MSGB 필터는 가변 축척 매개변수를 통하여 고정 매개변수의 MSGB 필터와 무매개변수의 MSGB 필터를 연결하는 역할을 한다. 그 안정성 영역과 오조정량도 살펴본다. 시스템 식별에 응용하여 컴퓨터 모의실험을 실행하여 MSGB 필터의 개선된 성능 특성을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.233-233
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• 2023

효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제28B권10호
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• pp.771-782
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• 1991

다수의 출력변수를 가지고 있는 실시스템에서, 출력변수의 측정치가 어떠한 사정(하드웨어상 혹은 제어대상의 특성 등)에 의하여 동시에 전부 검출되어지지 않고, 측정방식이나 성분이 유의한 것끼리 몇개씩 서로 조금씩 틀린 시각에 측정되어 차례로 디지틀 계산기에 입력되어지는 경우가 있다. 다시 말하면, P개의 검출량이 조금씩 틀린 시각 $kT_{o}+t_{1},kT}o}+t_{2}.{\cdot}{\cdot}{\cdot},kT_{o}+t_{r}(0{\le}t_{1}{<}t_{2}{<}{\cdot}{\cdot}{\cdot}{<}t_{r}{<}T_{0})$에 각각 $P_{1},P_{2},{\cdot}{\cdot}{\cdot},P_{r}(P=P_{1}+P_{2}+{\cdot}{\cdot}{\cdot}+P_{r})$개씩 측정되어 얻어지게 된다/ 본 논문에서 말하는 다중 시리얼 샘플링이라고 하는 것은 이와같은 데이터의 취득방식을 의미하고 있다. 종래의 관측기이론에서는 P개의 검출량을 가진 제어대상의 상태추정에는 P개이 데이터를 동시에 필요로 하고 있다. 따라서 종래의 관측기이론을 그대로 상기와 같은 대상에 적용하게 되면, P개의 측정치가 전부 얻어지는 시간 $T_o$마다 상태의 추정치를 갱신하는 관측기가 얻어진다. 그러므로, 이와같은 관측기를 사용하게 되면 임의의 시각에 한조의 출력변수가 검출되더라도 그 정보를 직접 이용하지 못하고 나머지의 출력변수가 전부 검출될 때까지 기다리지 않으면 안되게 되므로, 하드웨어사의 기능을 최대한 이용하지 못하고 있는 것이 아닌가 생각된다. 본 논문에서는 상기와 같은 시스템에 있어서, 한조의 출력변수가 검출될 때마다 관측기의 내부상태를 갱신해서 새로운 상태추정치를 얻을 수 있는 $'$다중시리얼 샘플링형 관측기$'$를 제안하고 그의 구성가능성을 증명한다. 또한, 다중시리얼 샘플링형 관측기의 출력으로 폐루프를 구성하였을 경우, 전체 제어계의 안정성에 관한 문제를 검토하고, 시뮬레이션에 의하여 본 논문에서 제안된 관측기의 유효성을 확인한다.유효성을 확인한다.

• 물과 미래
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• 제24권3호
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• pp.83-94
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• 1991

본 논문은 차분형 천수방정식을 확장 칼만 필터로 변환하여 조석 예측을 시도하였다. 필터는 바닥마찰과 바람응력, 매개변수를 무작위 변수로 하는 추계학적 모형으로 구성되었으며 조위 및 유속과 함께 추정되도록 하였다. 물리적인 상황의 변화에 적응하도록 각 추정치들은 전파되고, 갱신된다. 본 모형에 서해안의 실측자료를 적용하여 조위의 예측을 실시한 결과, 이상 고조 기간동안에도 만족한 성과를 거두었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권5호
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• pp.45-54
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• 2005

The purpose of this research is to find a simple and accurate NURBS interpolator for CNC systems such as robot, CMM and CNC machine tools. This paper presents a new design of NURBS interpolator for CNC system. The proposed algorithm used the recursive characteristics of NURBS equation, the previous incremental value and chord length for the sake of a constant chord length. Simulation study was conducted to see the performance of the proposed interpolator with reference-word and reference-pulse method. Consequently, an accurate and simple NURBS interpolator was possible for modem CNC systems.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.189-194
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• 2020

본 논문에서는 신경망을 학습하는 데 가장 많이 사용되고 있는 경사하강법에 대해 분석하였다. 학습이란 손실함수가 최소값이 되도록 매개변수를 갱신하는 것이다. 손실함수는 실제값과 예측값의 차이를 수치화 해주는 함수이다. 경사하강법은 오차가 최소화되도록 매개변수를 갱신하는데 손실함수의 기울기를 사용하는 것으로 현재 최고의 딥러닝 학습알고리즘을 제공하는 라이브러리에서 사용되고 있다. 그러나 이 알고리즘들은 블랙박스형태로 제공되고 있어서 다양한 경사하강법들의 장단점을 파악하는 것이 쉽지 않다. 경사하강법에서 현재 대표적으로 사용되고 있는 확률적 경사하강법(Stochastic Gradient Descent method), 모멘텀법(Momentum method), AdaGrad법 그리고 Adadelta법의 특성에 대하여 분석하였다. 실험 데이터는 신경망을 검증하는 데 널리 사용되는 MNIST 데이터 셋을 사용하였다. 은닉층은 2개의 층으로 첫 번째 층은 500개 그리고 두 번째 층은 300개의 뉴런으로 구성하였다. 출력 층의 활성화함수는 소프트 맥스함수이고 나머지 입력 층과 은닉 층의 활성화함수는 ReLu함수를 사용하였다. 그리고 손실함수는 교차 엔트로피 오차를 사용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.11-19
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• 2008

영상 내에서 이동하는 객체를 추출하는 전경 분리 방법은 객체의 일치 추적 및 인식에 있어서 필수적인 기술이다. 하지만 이동하는 객체 주변에 그림자가 발생하는 경우 이러한 전경 분리 방법에서는 그림자도 전경 영역으로 잘못 판단하여 분리하게 되어 이동 객체의 정확한 형태를 파악하거나 위치를 추정하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 색상 정보를 이용하여 그림자를 모델링하고 이를 통해 전경 영역 내의 그림자 화소를 Bayesian 분류법에 따라 제거하는 방법을 제안하였다. 특히 제안하는 방법은 매개변수 갱신 과정을 통해 그림자의 특성이 동적으로 모델링되기 때문에 주변 조명의 지속적인 변화에 적응적으로 대응할 수 있다. 실험 결과 제안하는 방법은 다양한 환경에서 그림자를 효과적으로 제거하는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권10호
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• pp.843-851
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• 2011

수문학 분야에서 중장기 유출량 예측은 입력변수의 불확실성 등으로 인하여 확률론적 방법을 사용하는 것이 바람직한 것으로 알려져 왔다. 본 연구에서는 금강유역을 대상으로 구성된 바 있는 RRFS-ESP 시스템에 PDF-ratio 방법을 기반으로한 사전처리기능을 장착하여 보다 효율적인 중장기 예측시스템으로의 확장을 시도하여 보았다. 이를 위하여 기상청에서 제공하는 확률기상정보를 이용하여 가중치를 산정하고 이를 기반으로 시나리오별 예측확률을 갱신하였다. 예측결과에 대하여 각 기법별 예측점수를 산정하여 본 결과 우선 ESP 기법에 의한 예측점수의 평균이 초보예측 점수를 상회하여 본 연구에서 구성한 RRFS-ESP 시스템의 적용성을 확인할 수 있었다. 또한 확률기상전망을 이용하여 갱신한 유입량 시나리오의 예측점수가 ESP 기법에 의한 예측점수를 상회하고 있음을 확인할 수 있어 ESP 기법에 의한 예측결과를 확률기상전망을 이용하여 갱신할 경우 예측 정확도를 보다 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.