본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.397-405
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2010
데이터 마이닝은 대규모의 데이터베이스에 내재되어 있는 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있는 연관성 순위 결정 함수를 개발하는데 기존의 연구 결과를 개선하기 위해 특정 연관 기준값의 영향을 더 많이 받지 않도록 3개 연관기준값의 범위를 조정한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 모의실험을 해본 결과, 대체적으로 본 논문에서 제안한 함수는 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가지며, 최저 연관기준값을 모두 충족하게 되면 1의 값을 가지며, 3개 모두 충족되지 않으면 -1의 값을 갖게 된다는 사실을 알 수 있었다.
컴퓨터 시스템의 개발 및 분석에 많이 활용되는 시뮬레이션 모델을 구축하는데 있어서 SIMSCRIT, GISS, SIMAN, SLA II등과 같은 시뮬레이션 전용언어가 많이 사용되지만, 이들은 새로운 전용언어의 습득, 시스템 프로그램과의 접속, 시뮬레이션 수행 속도면에서 부담을 주어왔다. 본 연구에서는 기존의 C언어 사용자들이 손쉽게 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있도록 기존의 smpl을 확장하여 SMPLE(smpl extended)를 개발하였다. SMPLE의 모체의 smpl은 컴퓨터 시스템의 시뮬레이션 모델을 구현하기 위해 MIT에서 C언어를 이용하여 고안되었으며, C언어의 기능적인 확장으로서 라이브러리 함수들의 집합 형태를 갖는 시뮬레이션 서브 시스템이다. 이러한 라이브러리 함수들의 집합인 smpl 시뮬레이션 서브 시스템은 C언어 자체와 더불어 사건중심(event-oriented) 시뮬레이션 언어를 구성하며, smpl 시뮬레이터는 C 언어 프로그램으로 구현되다. smpl은 시뮬레이션하기 위한 설비(facility)들을 정의, 예약, 해제하거나 상태를 알아보는 함수를 제공하며, 시간의 관점에서 보면 토큰의 흐름은 일련의 대기시간과 활동시간에 의하여 나타낼 수 있게 된다. smpl은 사건의 스케쥴링(scheduling), 확률변수의 생성, 통계자료 수집 등에 관한 함수의 제공과, 시뮬레이션 시간의 전진과 사건발생의 순서를 조절해주는 기능을 제공한다. smpl 시뮬레이션 프로그램은 초기화루틴, 제어루틴 및 결과출력루틴으로 구성된다. 기존의 smpl에서 사용되는 프로그램의 자료구조(data structure)는 배열과 인덱스 구조가 사용되었다. 이러한 구조는 이미 완성되어 있는 프로그램 내에서는 효율성 면에서 좋겠지만, 변경이나 확장하기 위해 이 프로그램을 분석한다거나 필요한 기능을 추가하기 위해서는 매우 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 배열을 기반으로 하고 있는 smpl의 자료구조를 C의 structure와 pointer를 기반으로 하게끔 변경시키고 이에 따르는 제반 변경 사항을 수정 보완하여 프로그램의 분석을 용이하게 하며 기능의 변경 및 추가가 수월하게 하였고 메모리를 동적으로 관리할 수 있게 하였다. 또한 기존의 smpl에 디버깅용 함수 및 설비(facility) 제어용 함수를 추가하여 시뮬레이션 프로그램 작성을 용이하게 하였다. 예를 들면 who_server(), who_queue(), pop_Q(), push_Q(), pop_server(), push_server(), we(), wf(), printfct() 같은 함수들이다. 또한 동시에 발생되는 사건들의 순서를 조종하기 위해, 동시에 발생할 수 있는 각각의 사건에 우선순위를 두어 이 우선 순위에 의하여 사건 리스트(event list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다.
이 논문에서는 부호와 순위를 바탕으로 한 비모수 검파기를 쓰는 직접수열 대역확산 시스템의 의사잡음 부호획득을 다루었다. 먼저 국소 최적 순위 검파기의 검정통계량을 얻고, 점근 점수 함수를 쓰는 국소 준최적 순위 검파기와 변형 부호순위 검파기의 검정통계량을 제외한다. 제안한 국소 준최적 순위 검파기와 변형 부호순위 검파기를 쓴 한 우물기법과 이제까지의 제곱합 검파기와 변형 부호 검파기를 쓴 것을 견주어 본다. 제안한 국소 준최적 순위 검파기와 변형 부호순위 검파기의 성능이 이제까지의 변형 부호 검파기의 성능보다 2-3dB쯤 낮고, 거의 최적임을 모의실험을 통해 확인하였다.
유전 알고리듬은 NP-Hard 문제의 해결이나, 함수 최적화, 복잡한 제어기의 파라미터 값 추적 등, 광범위한 분야에 걸쳐 이용되고 있다 일반적인 유전 알고리듬은 적합도 함수를 통해 해들의 품질을 결정하고, 해들의 품질에 따라 선택 연산을 거쳐, 교차나 돌연변이를 통해 우수한 품질의 해를 찾는 과정을 가진다 현재 이 과정은 대부분 소프트웨어적으로 구현되어 범용 프로세서를 통해 수행된다. 그러나 높은 소프트웨어 의존성은 해집단의 크기가 커질수록 교차/변이 연산과 해들의 품질비교에 수행되는 시간을 크게 증가시키는 약점이 있다. 따라서 본 논문에서는 순위 기반 선택과 일점 교차(one-point crossover)를 사용한다는 제약하에, 해들의 순위를 정렬 네트워크를 통해 결정하고 해들을 Residue Number System(RNS)로 표현하여 하드웨어적으로 교차연산을 처리하는 프로세서 구조를 제안한다 이러한 접근을 통해 해들의 품질비교에 걸리는 시간을 크게 줄이고 교차/변이 연산의 효율을 높일 수 있다.
평균-분산 기준보다 우수한 기준이라고 할 수 있는 평균-지니 기준은 위험회피 정도를 고려할 수 있는 확장된 평균-지니 기준으로 확장되면서 선물시장에서의 헤지모형에 도입되어 분포특성과는 무관하게 헤지비율의 특성을 분석할 수 있다는 측면에서 관심의 대상이 되었다. 그러나 확장된 평균-지니 기준을 실제로 적용하기 위해서는 확장된 지니평차를 계산가능한 형태로 변환해야 하는 문제와, 수익률의 누적확률 값을 추정해야 하는 문제점이 있다. 누적확률 값을 추정하는 방법으로 수익률의 분포함수와는 관계없이 순위에 의한 방법이 이용되었다. 본 연구에서는 실제로 분포의 확률밀도함수를 이용해서 누적확률을 계산하는 경우와 순위를 이용해 추정하는 방법을 비교함으로써 순위방법의 정확성을 평가하고자 하였으며, 확장된 지니평차를 실제로 계산하는 데 있어서의 문제점도 검토하였다. 이러한 검토를 통해 확장된 평균-지니 기준을 헤지 모형에 도입하여 활용하는 것의 현실적 유용성을 종합적으로 평가하고자 하였다. 분석결과 확장된 지니평차의 계산을 위해 변형한 식에 대한 정밀한 검토가 필요하다는 점과, 확장된 지니평차를 헤지모형에 적용하기 위해서는 누적확률을 정확하게 계산하는 문제의 해결이 선행되어야 한다는 점을 밝힐 수 있었다.
인터넷 트래픽 관리를 위한 IETF 차별화 서비스에서는 우선순위 방식의 가격정책이 널리 채택되고 있으며, 이러한 우선순위 방식의 서비스에서 최적가격을 정하기 위해 균형분석을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 '사용자들의 유틸리티 함수를 정확히 알고 있다'는 균형분석의 가정의 타당성에 대한 비판 또한 끊이지 않는다. 따라서 이 논문은 최적가격을 정하는 문제에 있어서, 현존하는 이론적인 연구의 기본 가정과 사용자 유틸리티 함수를 알 수 없는 현실적인 네트워크 환경과의 차이를 좁힐 수 있는 해결책을 제시하고자 한다. 기본 아이디어는 네트워크 서비스 제공자가 서비스 레벨의 가격을 조정하여 사용자들의 레벨 선택 결정을 바꾸도록 유도하고 그를 통해 더 정확한 유틸리티 정보를 알아내도록 하자는 것이다. 이 연구의 공헌은 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째, 사용자 유틸리티 함수를 추정해나가는 일반적인 원리를 제시하였다 둘째, 유틸리티 함수에 대한 정보를 최대한으로 끌어낼 수 있도록 하는 가격을 정하는 방법을 개발하였다. 우리는 실험을 통해 제안된 추정법의 효과적인 성능을 보여준다.
본 논문은 우선순위 큐와 접미어 트리로 색인 구조를 생성한 후. 이미지 시퀀스 데이터베이스에서 다차원 타임 워핑 거리 함수를 이용하여 유사한 이미지 서브시퀀스를 신속하고 정확하게 검색할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 사전에 정의된 중요도에 따라 선별된 이미지 시퀀스로 구성된 우선순위 큐 색인의 이미지 서브시퀀스에 대한 유사성 거리 계산을 첫 단계로 시행하여 유사한 서브시퀀스집합을 얻고 만족할 결과를 얻지 못했을 경우에는 두 번째 단계로 나머지 유사 서브시퀀스에 대해 디스크 기반의 접미어 트리를 색인 구조체로 하여 유사한 서브시퀀스를 검색하는 것이다. 하한 거리 함수를 활용하여 질의 이미지 시퀀스와 유사한 이미지 서브시퀀스를 검색하는 과정에서 생성 가능한 오류를 방지 하면서 동시에 비 유사 이미지 서브시퀀스를 제거하도록 한다.
현재까지 개발된 화자식별 시스템 중 가중모델순위(Weighting Model Rank; WMR)방법을 이용한 화자인식 시스템이 비교적 높은 인식성능을 나타내고 있다. WMR 방법은 각 화자에 대한 프레임 유사도의 순위에 따라 지수함수 가중치로 대치시키는 방법을 사용하고 있으나, 이 방법은 유사도 본래의 변별력이 전체 계산에서 고려되지 않는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 화자의 프레임 유사도와 지수함수를 이용한 가중치를 곱한 값을 이용하여 전체 스코어를 계산하도록 하는 수정된 가중모델 순위방법(Modified Weighting Model Rank; MWMR)을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위하여 316명의 화자를 대상으로 하여 인식실험을 실시한 결과, 학습 프레임이 10,000일 경우, MWMR 방법에서 $98.1\%$의 화자 인식률을 얻어 WMR 방법에 비해 약 $2.0\%$의 향상된 인식결과를 보여 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 소프트웨어 재사용을 효과적으로 수행하기 위해 사용자 검색 피드백을 지원할 수 있는 유저 프로필을 정의하였다. 컴포넌트 검색을 위해 퍼지 함수를 이용한 신뢰값을 사용하였으며, 사용자 집단의 요구에 능동적으로 반응할 수 있도록 퍼지 함수를 변화시켜 컴포넌트의 검색 우선순위를 변경시키는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 사용자 피드백을 반영하는 퍼지화 함수에 유저 프로필을 적용하여 사용자 등급에 따라 사용자 의견이 시스템에 반영되는 정도를 다르게 해주었다. 본 연구의 사용자 검색 피드백 방법은 퍼지 기법을 적용한 퍼지화 함수와 유저 프로필을 이용하여 시스템을 장기간에 걸쳐 서서히 변화시킬 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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