• 제목/요약/키워드: 설계가중치

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Fuzzy c-means 알고리즘에서의 가변학습 가중치의 효과 (The Effect of Variable Learning Weights in Fuzzy c-means algorithm)

  • 박소희;조제황
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.109-112
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    • 2001
  • 기존의 K-means 알고리즘은 학습벡터가 단일군집에 할당되는 방법이 crisp 이므로 다른 군집에 할당될 확률을 무시하게 된다. 따라서 군집화 작업과 관련하여 반복적인 코드북 설계 과정에서 각 학습벡터를 다중 군집으로 할당하는 Fuzzy c-means를 사용한다. 또한 Fuzzy c-means 알고리즘의 학습과정에서 구해지는 각 클래스 의 프로토타입에 가중치를 곱하여 다음 학습의 프로토타입으로 사용함으로써 Fuzzy c-means 알고리즘 적용 결과 얻어지는 코트북의 성능을 기존 알고리즘과 비교하여 개선된 Fuzzy c-means 알고리즘을 찾기 위한 근거를 마련한다.

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계속조사에서 응답률을 반영한 표본크기 (Sample size using response rate on repeated surveys)

  • 박현아;나성룡
    • 응용통계연구
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    • 제31권5호
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    • pp.587-597
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    • 2018
  • 조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.

지역교육청 수요자 만족도조사를 위한 표본설계에 관한 연구 (A sample survey design for service satisfaction evaluation of regional education offices)

  • 허순영;장덕준
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권4호
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    • pp.669-679
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    • 2010
  • 지역교육청 수요자 만족도조사를 위한 표본설계는 경상남도의 2009년 경남지역교육청 고객만족도 조사의 표본크기에 기초하여 시 군별 지역교육청평가에 맞추어 설계하였다. 대도시의 구단위 지역 교육청과 달리 지방의 시 군 교육청은 학생수와 학교수, 학급당 학생수 등의 변동이 크다. 시간 비용 등을 고려하여 전체 표본크기를 작게 하면서도 각 시 군 교육청 평가에 필요한 최소표본수를 확보하도록 설계하였다. 경상남도는 10개의 시지역과 10개의 군지역을 가지고 있고, 학생수가 상대적으로 작은 군지역교육청 평가에 필요한 최소표본수를 확보하기위해 지역별 평가에 필요한 최소표본을 우선배분한 후, 나머지는 지역별 학급수에 비례배분하였고, 표본학교는 지역과 학교설립유형별로 층화하여 학급수에 비례하여 추출하였다. 표본학교 내에서 조사대상 학생은 2단집락추출하였다. 지역별 추출율의 상이함을 보정하기 위해 가중치를 산정하였다. 조사자료의 분석은 가중치를 적용하여 가중평균, 가중총합 등을 이용하며, 분산의 추정은 통계소프트웨어에서 제공하는 균형반복복제, 잭나이프, 선형화방법 등을 사용할 수 있다.

AHP모형을 적용한 웹사이트의 사용성 평가방법에 관한 연구

  • 신대균;박민용
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.581-584
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    • 2000
  • 웹사이트의 사용성에 영향을 미치는 요소들은 매우 많으며 또한 각각이 갖는 비중 또한 다르다. 이러한 점들을 고려한 웹사이트의 사용성을 예측할 수 있는 평가방법의 개발은 웹사이트 개발자 뿐 만 아니라 사용자들에게도 중요한 문제이다. 이러한 다중기준 평가에서는 대상 시스템의 전체적인 사용성을 효과적으로 정의할 수 있는 단일기준을 추출할 수 없기 때문에 다중기준을 고려하였고 그에 따라 가중치를 설정하기 위해 AHP 모형을 적용하였다. 본 연구의 목적은 웹사이트의 설계, 개발 단계에서 사용성을 평가, 개선할 수 있는 효율적인 사용성 평가방법을 제시하는 것이며 이를 위해 웹사이트의 사용성 평가항목 정의, 각 사용성 평가항목에 대한 세부평가기준 정의, 각 평가기준에 대한 쌍대비교, 가중치 산출, 가중치 종합에 의한 사용성 평가값 산출의 단계를 거쳐 연구가 수행된다.

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다항식기반 RBF 신경회로망을 이용한 패턴인식에 대한 연구 (A Study on Pattern Recognition Using Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks)

  • 지광희;김웅기;오성권
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.387-389
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    • 2009
  • 본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.

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자질의 범주 모호성 해소를 위한 Naive Bayes 분류기 설계 (A Naive Bayes Classifier for Category Disambiguation of Features)

  • 유현숙;정영미
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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    • pp.364-366
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    • 2001
  • 문서 범주화는 전자 정보환경에서 매우 유용한 정보처리 도구로서, 다양한 문서 범주화 기법 및 성능향상을 위한 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나, 대부분의 연구들은 문서 범주화의 대상이 되는 단어 자질 공간의 차원축소 문제에만 집중되었을 뿐, 학습단계에 큰 영향을 미치는 다범주 단어 자질의 범주 모호성은 고려하지 않았다. 본 연구에서는, 다범주 자질의 범주 모호성을 해소함으로써 문서 범주화의 성능향상을 유도하는 범주 모호성 해소 가중치 W를 제시하고 이를 실험을 통해 증명하였다. 실험에서는 Naive Bayes 분류기와 가중치 W를 적용한 Naive Bayes-W 분류기를 직접 구축하여 문서 범주화의 성능향상 여부를 비교하는데 사용하였다. 도출된 실험결과를 통해, 가중치 W는 현재의 분류기가 가지고 있는 자질 표현의 범주 모호성이라는 단점을 보완하고 분류기의 성능향상을 유도함으로써 정보검색시스템의 검색효율을 높이는 데 활용될 수 있음일 증명되었다.

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블록체인을 활용한 딥러닝 형상관리 시스템에 대한 연구 (A Study on Deep learning Configuration Management System using Block chain)

  • 배수환;이홍재;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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    • pp.234-237
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    • 2021
  • 최근 인공지능에대한 관심과 COVID-19의 영향으로 인공지능을 적용하려는 연구가 계속되고 있다. 인공지능 학습 방식 중 딥러닝에서는 학습 결과에 따라 가중치를 두며 지속적인 학습을 수행한다. 이때 사용하는 가중치에 따라 학습 능력이 향상되게 되지만, 과다 학습으로 인한 퇴화 현상과 잘못된 결과 도출이 되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문제를 해결하기 위해 비연속적 PoW 합의방식을 사용한 블록체인에 가중치와 학습 결과를 지속적으로 보관하여 형상관리를 할 수 있는 시스템을 설계하였다.

GA를 이용한 보일러-터빈 설비의 모델 추종형 다변수 제어 시스템 설계를 위한 취적 가중치 행렬의 선정 (A Selection of Optimal Weighting matrix for Model Following Multivariable Control System to Boiler-Turbine Equipment Using GA)

  • 황현준;정호성
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.102-110
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    • 1999
  • 본 연구에서는 유전 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화의 과정이없이 가중치 행렬 Q, R을 동시에 최적화함으로써 상태변수들의 결합과 동작점의 변화에 따른 시스템의 파라미터 변동 등에도 불구하고 기준모델의 출력을 최적으로 추종하는 모델 추종형 제어 시스템을 설계법으로 제시하고 이를 보일러-터빈 설비를 위한 모델 추종형 다변수 제어 시스템의 설계에 적용하고자 한다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 설계된 모델 추종형 제어 시스템의 성능을 비교고찰하고 그 유용성을 확인하다.

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마찰받침이 있는 지진격리교량의 최적설계 (Optimal Design for Seismically Isolated Bridges with Frictional Bearings)

  • 이계희;유상배;하동호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권5A호
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    • pp.399-406
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    • 2010
  • 본 논문에서는 내진설계되지 않은 교량의 내진보강에 사용될 수 있는 지진격리장치의 하나인 마찰받침의 설계최적화에 대하여 연구하였다. 강상형교와 콘크리트교에 대하여 El Centro지진파와 인공지진파를 적용하여 마찰받침을 가진 교량구조물의 비선형동적해석을 수행하고 유전자알고리즘을 사용하여 구조물의 응답을 최적화하였다. 이 때 마찰받침의 전단력과 변위를 동시에 고려할 수 있도록 목적함수를 작성하고 전단력과 변위의 가중치를 변화시키면서 최적화를 수행하였다. 그 결과 상대적으로 경량인 강교에서는 전단력에, 상대적으로 중량인 큰 콘크리트교에서는 변위에 큰 가중치를 주는 경우 최적의 응답을 얻을 수 있었다.

사업체패널조사의 조사설계 (Survey Design of the Workplace Panel Survey in Korea)

  • 이기재;김혜원;김수진;김기민;이용희
    • 한국조사연구학회지:조사연구
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    • 제9권3호
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    • pp.71-91
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    • 2008
  • 사업체패널조사는 상용근로자 30인 이상의 사업체를 대표하는 패널을 구성하여 전반적인 경영환경 및 인적자원 관리체계, 노사관계의 현황 및 임금교섭 과정 등에 대한 정보를 추적 조사하는 종단면 조사이다. 이 조사는 우리나라의 고용구조 및 노동수요를 체계적으로 파악하고, 전반적인 인적자원 관리체계를 평가하여 바람직 한 노동시장정책을 수립하기 위한 기초자료로 활용하는 것을 목적으로 한다. 조사에서는 인사담당자 응답용, 노사관계 업무담당자 응답용, 근로자대표 응답용으로 구분된 세 종류의 설문지가 사용되었다. 사업체패널조사의 표본사업체는 지역, 업종 구분 및 사업장 규모 등을 층화변수로 하는 층화임의추줄법에 따라 추출되었다. 사업체패널조사의 가중치는 설계 가중치, 무응답 조정, 사후층화 조정의 과정을 거쳐 작성되었으며, 조사 실사과정은 조사데이터의 질을 높이고자 컴퓨터보조개별면접 (CAPI) 방법을 적용하여 진행되었다. 본 연구에서는 사업체패널조사에 대한 구조와 주요 설문내용, 표본설계, 실사과정, 응답률 현황, 무응답 대체방법, 가중치 작성과정, 조사결과에 대한 설계효과 분석 등에 대해서 논의하였다.

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