• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.343-348
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• 2005

본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.91-94
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• 2003

본 논문에서는 RBF 네트워크의 중간층과 출력층 사이의 연결강도를 효율적으로 조정하기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정하는 개선된 RBF 네트워크를 제안한다. 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로 ART2를 적용하고 중간층과 출력층 사이의 연결 강도 조정 방법으로는 제안된 학습률 자동 조정 방식을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위해 기존의 delta-bar-delta 알고리즘, 기존의 ART2 기반의 RBF 네트워크와 비교 분석한 결과, 제안된 방법이 학습 속도와 수렴성에서 개선된 것을 확인하였다.

• 노동경제논집
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• 제37권4호
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• pp.25-57
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• 2014

산업별 자료에 기초하여 무역거래 자유화 확대가 고용조정의 속도와 고용의 임금탄력성에 미치는 효과를 분석한 결과, 고용조정 속도는 취업자 기준보다 피고용자 기준의 경우가 좀 더 빠르게 나타나며, 수입 비율이 높은 산업들에서 수출 비율이 높은 산업들에 비해서 좀 더 빠르게 나타난다. 또한 경제개방의 확대는 피고용자 기준으로 볼 때 고용조정 속도를 조금씩 느리게 만들고 있으며 이는 주로 수출 비율 상승에 의해 주도된다. 고용의 임금탄력성은 경제개방률이나 수출 비율이 높을수록 상승하여 '고용 없는 성장(jobless growth)'의 환경이 강화되고 있다.

• 재무관리논총
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• 제8권1호
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• pp.207-230
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• 2002

본고에서는 한국의 증권시장과 일본의 증권시장이 같은 공매시장(Auction markets)의 형태라도 거래되는 시점에 따라 다른 거래제도에 따라 가격이 결정되는 점도 있어 각 시점별로 양 시장의 주가행태를 가격조정모형을 통하여 비교 분석하였다. 일반적으로 한국과 일본 모두 오전 시가 수익률의 분산이 종가 수익률에서의 분산보다 크고 또한 오전 시가 수익률의 분산이 다른 시점의 수익률의 분산 보다 켰다. 한국 및 일본 양 시장에서 시가수익률의 분산과 음의 시계열상관계수에서 공히 거래정지기간에 따른 노이즈 항목과 거래오류영향을 발견하였다. 그러나 한국시장에서 거래오류나 노이즈가 일본시장보다 큼을 알 수 있었다. 두 시장에서 모두 오전개장과 오후개장을 다른 시점과 비교하면 주가의 과다반응을 추정 할 수 있으나 일본시 장의 경우는 한국시장에서 보다 미미하였다. 한국시장의 경우 오후종가가 영과 통계학적으로 크게 다르게 양의 수를 가지고 있음은 시장의 효율성에서 한국시장이 일본시장에 비해 떨어지고 시장 정보에 대하여 주가의 가격조정속도가 늦다고 추정할 수 있었고 이는 한국시장이 아직은 일본에 비해 가격제한폭이나 그밖에 거래제한 요소가 일본보다 크기 때문으로 추정된다. 한국시장에서는 주식수익률의 변동성은 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis)이 더 설명력이 있다고 추정되고 일본의 경우 사적정보가설(Private information hypothesis)과 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis) 둘 다 설명력이 있지만 전자가 더 우위일 가능성이 있었다. 결론적으로 위의 결과를 종합하면 거래메커니즘 차이가 주가의 행태에 크게 다르게 미친다고는 할 수 없고 단지 주가의 정보전달 속도 및 노이즈 그리고 시장의 효율성에 따라 주가행태에 어느 정도 차이를 일으킨다고 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1711-1714
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• 2015

스마트 디바이스가 사회와 소통할 수 있는 도구가 되었음에도 불구하고 아직까지 노인들이 사용하기에는 어려움이 있다. 여기에 음성인식 기술을 이용한 음성인터페이스를 활용함으로써 노인들의 스마트 디바이스에 대한 사용성을 높일 수 있다. 하지만 일반적인 음성인식 시스템은 청장년의 발성 스타일에 맞춰져 있기 때문에, 노화된 노인의 발성이 그대로 입력될 경우 음성인식률이 하락한다. 본 연구에서는 노인의 음절 별 발화속도가 일반적인 음성인식 시스템의 성능을 보증할 수 있는 범위를 벗어나는 경우가 많다는 분석 결과를 토대로 노인의 음절 별 발화속도를 조정한 결과 노인남녀 평균 음성인식률이 15.3% 상승하였다. 이처럼 노인의 음성인식 오류 원인들 중 하나인 발화속도의 재조정으로 음성 인식률을 높일 수 있는 토대를 마련하였다. 이는 노인들이 스마트 디바이스를 이용하여 쉽고 정확한 작업을 수행할 수 있게 됨으로써, 노인들의 사회 참여와 정보 획득이 용이해 지고 더 나아가 세대 간의 소통에도 이바지할 것으로 기대한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권5호
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• pp.533-540
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• 2013

거버너의 특성은 기관 운전에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 운전자의 조정관리가 필요하나 PID 연산을 기초로 하는 디지털 거버너와 달리 유압식 거버너는 안정도의 조정 방식에서 큰 차이가 있다. 이러한 관계의 이해에는 실물장치의 유압식 거버너로 직접 실습하는 것이 효과적이나 엔진을 구동해야 하는 등 현실적인 어려움이 있으므로 본 연구에서는 시뮬레이션 모듈의 방법으로 안정도 등의 조정 실습이 가능하도록 주요 특성을 구현하였다. 거버너 모듈에는 스피드 설정, 스피드드룹 및 니들밸브와 보상포인터 등의 조정 파라미터가 포함되었으며 2차 함수의 엔진 전달함수를 결합하였다. 이로부터 안정도에 관련되는 조정 파라미터를 가변시킬 때 얻어지는 시스템에서의 속도 및 연료량의 응답 결과를 분석한 결과 제시된 모듈이 유압기계식 거버너의 제작자가 정하고 있는 니들밸브 및 보상지침의 일반적인 조정절차를 따라 조정 실습이 가능한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.135.1-135.1
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• 2005

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.150-155
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• 1999

비행 Simulator는 조종사가 실제 비행할 때와 같은 느낌을 받도록 구성되어야 하는데 조종사가 비행을 느끼게 되는 것은 여러 가지 감각기관을 통한 종합적인 느낌이다. 시각을 위하여 계기가 현재 비행 상태를 표시해야되고 외부 경치에서 고도, 속도, 자세 및 상승률을 감지하여야 한다. 이런 외부상태를 표시하기 위해서는 조종사의 Stick조작에 의한 비행기의 위치 변화와 속도 등을 실시간으로 계산하여 Graphic Engine과 Actuator로 데이터를 전송하여야 한다. 이러한 Parameter를 결정하기 위해서는 조정사의 조작에 의한 stick의 위치와 그로 인한 항공기의 자세 그리고 상태와 비행 속도 등에 따라 결정되며, 대상 항공기에 대한 제원으로 부터 조종사가 조종간의 이동크기와 조종면의 각 변위와의 관계를 계산하여 위치, 방향과 높이에 관한 Parameter를 계산해 줄 수 있는 방법 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.