• 제목/요약/키워드: 설계가중치

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유한모집단에서 가중평균에 포함된 가중치의 효과 (Weighting Effect on the Weighted Mean in Finite Population)

  • 김규성
    • 한국조사연구학회지:조사연구
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    • 제7권2호
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    • pp.53-69
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    • 2006
  • 표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.

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빔 패턴 성능 분석을 이용한 곡면 배열 형상 설계 (Shape design of conformal array using the beam pattern synthesis)

  • 이근화;신동훈;임준석;홍우영;하용훈
    • 한국음향학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.347-358
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 곡면배열이 설치된 이중 곡률을 갖는 곡면의 형상을 최적화하는 것이다. 곡면은 4개의 미지수로 결정되는 이중 타원구로 모델링 하였다. 곡면 배열의 빔 패턴 분석을 통해서 4개의 미지수 중에 2개의 설계 파라미터를 결정했다. 빔 설계 인자의 sharp 지수의 합으로 표현되는 가중치 목적 함수를 정의했다. 각각의 sharp 지수는 여러 빔 설계 인자 중에 지향 지수, 고각 해상도, 방위각 해상도로 정의했다. 가중치가 주어졌을 때, 모든 격자에 대한 직접 계산을 통해 가중치 목적 함수를 평가하고 2개의 설계 파라미터의 최적값을 찾았다. 시뮬레이션에는 총 4종류의 가중치를 사용했다. 각각의 가중치에 대한 최적 곡면 형상 및 빔 패턴 분석 결과를 보였다. 특별히 균등 가중치를 사용했을 때, 다른 가중치를 사용했을 때보다 부드러운 표면을 갖는 이중 타원체의 형상이 얻어졌다.

개선된 미세분할 방법과 가변적인 가중치를 사용한 벡터 부호책 설계 방법 (The design method for a vector codebook using a variable weight and employing an improved splitting method)

  • 조제황
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제39권4호
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    • pp.462-469
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    • 2002
  • 벡터 부호책 설계에 사용되는 기존 K-means 알고리즘은 모든 학습반복에서 고정된 가중치를 적용하는데 반해 제안된 방법은 학습반복마다 가변되는 가중치를 적용한다. 초기 학습반복에서는 새로운 부호벡터를 얻기 위해 수렴영역을 벗어나는 2 이상의 가중치를 사용하고, 이 값이 클수록 가변 가중치를 적용하는 학습반복을 줄임으로써 우수한 부호책을 설계할 수 있다. 초기 부호책 설계에 사용되는 미세분할 방법을 개선하기 위하여 소속 학습벡터와 대표벡터간의 오차를 줄이는 방법을 사용한다. 즉 자승오차가 최대인 대표벡터를 제외시키고 최소인 대표벡터를 미세분할함으로써 초기 부호벡터로 대체될 보다 적절한 대표벡터를 얻을 수 있다.

최적 빔 설계 및 정합회로 구성을 위한 S/W Tool 구현 (Unified S/W Tool Implementation for the Optimized Beam Design and Matching Circuit formation)

  • 이현성;최낙진;송준일;임준석;성굉모
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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    • pp.417-420
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    • 2002
  • 수중 음향 탐지 시스템에서 빔 형성 기법 및 개별 센서에 대한 정합회로의 설계는 실제 시스템 설계 시 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 이 두 가지 기법을 통합하고 있으면서 일반 사용자들도 쉽게 최적 빔 설계를 통한 가중치를 구하고 또 개별 소자에 대한 센서 임피던스 정합회로를 설계할 수 있도록 해주는 통합 S/W를 구현하였다. 본 프로그램을 이용하여 최적의 가중치를 구하고 그 가중치를 가지는 개별 센서의 정합회로를 일괄적으로 설계할 수 있다. 앞으로도 실제 사용자로부터 의견을 수렴하여 계속 성능을 보완할 예정이며 교육용이나 실제 산업용으로 사용이 가능할 것으로 생각된다.

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소자간 간섭을 고려한 평면 배열 소나 빔 설계 기법 연구 (Study on sonar beam design considering the interaction effects in planar arrays)

  • 송준일
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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    • pp.155-158
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    • 1998
  • 본 논문에서는 2차원 평면 배열에서 소자들간의 간섭 영향을 빔 설계 기법을 제안한다. 실제적으로 빔을 구현할 때, 소자간 간섭이 전체 빔 패턴을 변화시키게 되어 성능을 저하시킬 수 도 있다. 따라서 보다 정확하게 빔을 설계하기 위해서는 소자간의 간섭 영향을 고려한 빔 설계 기법이 필요하게 된다. 본 논문에서는 특성을 알고 있는 소자로 구성된 평면 배열에서 다른 소자에 의한 간섭을 예측한 후 이것을 각 소자의 가중치에 포함 시켜 원하는 사양의 빔을 설계할 수 있도록 한다. 빔 설계방법으로는 선형 최소자승법을 이용하여 빔의 부엽준위의 위치와 크기를 변화시키면서 원하는 조건의 빔 가중치를 얻어내는 알고리듬을 도입하였다.

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자동 문서요약을 위한 중요문 추출 방법 설계 (A Design of Important Sentence Extraction Method for Automatic Text Summarization System)

  • 신성혁;김태완
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.543-546
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    • 2001
  • 본 논문에서는 빠른 속도로 증가하고 있는 인터넷상의 정보와 서비스를 검색함에 있어서 기본적인 내용은 유지하면서 정보의 과부하(information overload)문제를 해결하기 위한 문서요약의 방법으로 통계적 접근 방법에서 Kupiec의 요약문이 가지는 특성을 이용하여 문서의 방법을 설계하였다. 요약문의 각 문장에 대하여 중요도에 따라 가중치를 부여 한 후, 주어진 임계값에 따라 가중치가 낮은 문장들을 제외한다. 제외 후 가중치 점수를 부여해서 요약문 문장의 개수를 조절하면서 중요문을 추출할 수 있다.

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학습된 신경망 설계를 위한 가중치의 비트-레벨 어레이 구조 표현과 최적화 방법 (Bit-level Array Structure Representation of Weight and Optimization Method to Design Pre-Trained Neural Network)

  • 임국찬;곽우영;이현수
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제39권9호
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    • pp.37-44
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    • 2002
  • 학습된 신경망(Pre-trained neural network)은 고정된 가중치(weight)를 갖는다. 이 논문에서는 이러한 특성을 이용하여 신경망의 효과적인 디지털 하드웨어의 설계방법을 제안한다. 이를 위해 신경망의 PEs(Processing Elements)연산은 행렬-벡터 곱셈으로 표하고 고정된 가중치와 입력 데이터의 관계를 비트-레벨 어레이(array) 구조로 표현하여, 노드 소거와 가중치 비트 패턴에 따른 공유 노드 설정을 통한 최적화로 연산에 필요한 노드를 최소화한다. FPGA 시뮬레이션 결과, 완전한 정확성에 기반한 하드웨어를 설계하는 경우, 하드웨어 비용을 상당부분 줄였고 동작 주파수가 높다는 것을 확인하였다. 또한, 제안한 설계방법은 한정된 공간 내에서 많은 수의 PEs 구현이 가능함으로, 큰 신경망 모델에 대한 온-칩(on-chip) 구현이 가능하다.

정보시스템 안전성 평가 도구 설계 및 구현 (Design and Implementation on Evaluation Tool for Security of the Information System)

  • 홍승구;김강;박진섭
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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    • pp.959-964
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    • 2002
  • 본 논문에서는 정보보호관리체계와 위험분석방법을 적용한 안전성 평가 도구를 설계하였다. 또한, 위험평가시 동일한 가중치를 적용한 평가와 조직의 특성에 따라 보안요소의 가중치를 가변적으로 적용한 평가를 할 수 있도록 하였으며, 각 조직이 자체적으로 보안 점검을 할 수 있도록 설계함으로서 관리적 측면에서 취약점을 쉽게 찾을 수 있도록 지원하며, 수행해야 할 권고를 제시한다.

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동선관련 정성적 요구사항 평가를 위한 가중치를 적용한 BIM기반 정량데이터 활용방안에 관한 연구 (An Approach to the BIM-enabled Assessment of Building Circulation using Quantitative Data and its Weight)

  • 신재영;이진국
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.335-343
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    • 2015
  • 본 논문은 건물의 동선에 대한 정량적 평가기준을 마련하기 위한 하나의 접근방법을 제안하며, 이를 위해 건물정보모델링(BIM, Building Information Modeling)을 이용하여 동선관련 객체 및 속성의 정량적 데이터를 활용한다. 동선을 계획하고 분석하는 작업은 설계 초기부터 중요하며, 건축법규나 설계지침 등에 제시된 동선 관련 규정을 따르기 위한 목적 외에도 거주자의 편의성의 관점에서도 중요하다. 본 논문에서 제시하는 방법에 의거하면, BIM에서 추출할 수 있는 다양한 값들을 이용하여 '편리한 동선'과 같은 정성적인 내용의 정량적 비교 및 판단을 사용자의 가중치 설정에 따라 가능하도록 지원한다. 해당 가중치는 물리적 거리, 공간의 깊이 및 동선 방향 전환수, 매개공간의 창문면적 등을 포함하며, 사용자가 부여한 가중치에 따라 정량화된 비교 방안을 통해 동선관련 설계품질에 대한 평가에 활용 가능하다.

메타 가중치 학습을 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Contents-based Customized movie recommendation system using meta weight learning)

  • 안현우;유해운;김대열
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.587-590
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    • 2020
  • 최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

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