• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.245-251
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• 2002

본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 퍼지 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다. Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고 자기 구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 다변수비선형 정적 함수의 데이터와 하수 처리 활성오니 공정의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

• 자동차안전학회지
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• 제14권1호
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• pp.62-67
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• 2022

This study is to construct the simple estimating model for the HIC15 of the driver dummy using the frontal impact test results. Test results of 9 vehicles of Hyundai Sonata from the MY2002~MY2020 USNCAP are utilized for constructing the linear regression model. The average accelerations extracted from the vehicle crash pulses are handled as the main factors. The average accelerations of 10 ms interval within 0~100 ms are calculated from the crash pulse data of 9 vehicles. The present estimating model of the HIC15 using the average accelerations of 10 ms interval in the 0~80 ms range shows good agreement with the tested value within 2.4% maximum error.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.200-209
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• 2019

미래 값을 예측할 때, 학습 오차(training error)를 최소화하여 추정된 모형은 보통 많은 테스트 오차(test error)를 야기할 수 있다. 이것은 추정 모델이 주어진 데이터 집합에만 집중하여 발생하는 모델 복잡성에 따른 과적합(overfitting) 문제이다. 일부 정규화 및 리샘플링 방법은 이 문제를 완화하여 테스트 오차를 줄이기 위해 도입되었지만, 이 방법들 또한 주어진 데이터 집합에서만 국한 되도록 설계되었다. 본 논문에서는 테스트 오차 최소화 문제를 학습 오차 최소화 문제로 변환하여 테스트 오차를 줄이기 위한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 이 변환을 수행하기 위해 주어진 데이터 집합에 대해 의사(pseudo) 데이터라고 하는 새로운 데이터를 추가하였다. 그리고 적절한 의사 데이터를 만들기 위해 결측 데이터 보정법의 세 가지 유형을 사용하였다. 예측 모델로서 선형회귀모형, 자기회귀모형, ridge 회귀모형을 사용하고 이 모형들에 의사 데이터 방법을 적용하였다. 또한, 의사 데이터로 조정된 최적화 방법을 활용하여 환경 데이터 및 금융 데이터에 적용한 사례를 제시하였다. 결과적으로 이 논문에서 제시된 방법은 원래의 예측 모형보다 테스트 오차를 감소시키는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.65-76
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• 2017

본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.44.3-45
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• 2021

일반화된 excursion set 이론과 자기 유사 구형 유입(Self-similar spherical infall) 모형에 기반하여 Splashback 질량함수에 대한 해석적 단일 매개변수 모델을 착안하였다. Planck/WMAP7 관측결과를 토대로 구축된 EREBOS N-Body 시뮬레이션의 수치적 결과의 해석적 모델을 이용한 회귀분석을 통해 단일 매개변수이자 Splashback 경계의 확산적 특성을 수치화하는 확산계수(Diffusion Coefficient)의 추정치를 계산하였다. 계산된 확산계수를 적용한 해석적 모델과 수치적 결과가 5 ≤ M/(10¹²h^-1 M_⊙) < 10³의 질량범위에서 매우 근접히 일치하는 것을 보였으며 Baysian and Akaike Information Criterion 검정을 통해 0.3 ≤ z ≤ 3의 범위에서 기존의 모델들보다 본 모델이 선호 돼야함을 확인하였다. 또한 확산계수가 적색편이에 대하여 선형진화에 근접한 변화를 보임을 발견하였으며, 특정 임계 적색편이(z_c)를 기준으로 확산계수가 0에 수렴함을 발견하였다. 더 나아가 두 Planck모델과 WMAP7모델에서 도출된 확산계수는 서로 상당한 차이를 보였다. 이 결과는 암흑물질 헤일로의 splashback 질량함수가 z ≥ z_c에서 매개변수가 없는 온전한 해석적 모델로 설명되고 z_c가 독립적으로 우주의 초기조건을 독립적으로 특정지을 수 있는 가능성을 지님을 시사한다. 이 초록은 The Astrophysical Journal의 Ryu & Lee 2021, ApJ, 917, 98 (arxiv:2103.00730) 논문을 바탕으로 작성되었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권1호
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• 소음진동
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• 제10권2호
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• pp.254-260
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• 2000

the reduction of the interior nosie level has been the main interest of NVH engineers in the development of vehicles. However, the consumer's perception on the car noise is affected largely by the psychoacoustic characteristics of the noise, as well as the sound pressure level. In this study, the quality of the vehicle interior nosie is analyzed by employing the subjective evaluations and by representing them in temrs of the objective quantities. The subjective evaluatins were performed for the seven vehicles in the range of subcompact to luxury cars. The methods of paired comparisons and semantic differential were used to study the preference, the quality of interior noise and their correlation. The linear regression models were obtained for the subjective evaluation and the sound quality metrics.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.410-418
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• 2000

본 논문에서는 27GHz에서 전파환경별 경로손실을 측정하고, 각 수신지점에서 5분간 측정된 경로손실 데이터의 중앙값, 최대값, 최소값을 선형회귀 모델로 모델링하고 분석하였다. 측정 결과를 살펴볼 때, 밀리미터파 대역 가시경로의 경우에도 도심이나 부심 환경에서는 추가의 경로손실을 고려해야 할 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.525-526
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• 2023

최근 빅데이터를 처리하기 위한 고용량의 저장장치의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 낸드 플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(Solid State Drive)는 고속 데이터 처리가 가능하기 때문에 다양한 저장 시스템에서 사용되고 있다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 읽기 속도가 빠르고 쓰기 속도가 느린 비대칭 구조를 가지고 있어 데이터 쓰기 작업이 진행 중일 때 다른 작업이 대기하게 되어 전체적인 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이에 대해 대부분의 연구에서는 쓰기 성능을 개선하기 위한 버퍼 관리 정책들이 제안되었다. 기술의 발전으로 쓰기 성능은 개선되었지만, 그에 비해 읽기 성능이 저조한 문제가 있다. 본 논문에서는 읽기 성능이 쓰기 성능보다 취약한 점을 분석하고 플래시 메모리 내에 저장장치 속도를 개선하기 위해 앞으로 읽기 요청 가능성이 있는 예상 데이터를 선형회귀 모델을 적용하여 전송 대기 시간 중 미리 읽는 정책을 제안한다.