• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.141-148
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• 2009

최근에 클래스 분포의 불균형이 심한 데이터의 학습 문제가 그 중요도에 비하여 만족할만한 성능을 얻기 어려운 관계로 관심이 고조되고 있다. 이 문제에 대한 접근 방법은 데이터 레벨의 불균형 해소, 알고리즘 레벨에서의 비용함수 도입, 인식기의 앙상블에 의한 성능향상 등으로 분류된다. 이 논문은 알고리즘 레벨의 접근 방법으로써, 다층퍼셉트론 신경회로망에 고차의 오차함수를 사용하여 불균형 데이터를 학습하는 방법을 제시한다. 즉, 소수클래스의 학습을 강화시키고 다수 클래스의 학습을 약화시키는 형태로 가 중치를 변경시킨다. 클래스 불균형이 심한 유방암 검사와 갑상선 진단 데이터의 학습을 통하여 제안한 방법이 MSE(mean-squaerd error), 2단계 방법 및 문턱조정 방법보다 우수함을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.475-478
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• 2003

본 논문에서는 쿠르노 모형을 적용한 양방향입찰 전력 풀시장에서 입찰에 참여하는 발전기가 최대 이익을 얻기 위한 입찰전략으로서 신경회로망의 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 최적 입찰발전량과 입찰가격을 수립하는 기법에 관하여 연구한다. 전력시장 환경은 n 개의 발전기들이 참여하는 비협조적 불완전정보 시장으로 설정하고 Bayesian의 조건부 확률이론을 적용하여 상대 발전기들의 발전비용함수와 시장의 수요함수를 추정하여 발전기 상호간 쿠르노-내쉬균형점을 이루는 최적 입찰발전량을 예측한다. 그리고 이익을 극대화시키기 위해 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 시장의 가격 탄력성과 쿠르노 시장균형가격에 연결가중치를 조절함으로써 입찰가격이 계통한계가격에 근접하도록 최적 입찰전략을 수립한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.148-150
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• 2020

최근 VVC(Versatile Video Coding) 표준 완료 이후 JVET(Joint Video Experts Team)은 인공신경망 기반의 비디오 부호화를 위한 AhG(Ad-hoc Group) 구성하고 인공지능을 이용한 비디오 압축 기술들을 검증하고 있으며, MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 DNNVC(Deep Neural Network based Video Coding) 활동을 통해 딥러닝 기반의 차세대 비디오 부호화 표준 기술을 탐색하고 있다. 본 논문은 VVC 에 채택된 신경망 기반의 기술인 MIP(Matrix Weighted Intra Prediction)를 참조하여, MIP 모델의 학습에서 손실함수가 예측 성능에 미치는 영향을 분석한다. 즉, 예측의 왜곡(MSE)만을 고려한 경우와 예측오차의 부호화 비용도 함께 반영한 손실함수를 비교한다. 실험을 위해 HEVC(High Efficiency Video Coding) 화면내 예측 대비 평균적인 PSNR 향상 정도를 나타내는 성능 지표(��PSNR)를 정의한다. 실험결과 예측오차의 부호화 특성을 반영하는 손실함수를 이용한 학습이 MSE 만 고려한 학습 대비 ��PSNR 기준 평균 0.4dB 향상됨을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.2332-2337
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• 2012

이 논문에서는 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜에 대해 소개하고 채널왜곡에 의해 나타나는 큰 출력차이에 대해 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜은 비교적 안정된 변화율을 나타난다는 특성이 결정궤환 구조의 오차 전파를 막을 수 있다는 점에 근거하여, 상수 모듈러스 오차의 정보 포텐셜의 견지에서 표현된 비용함수를 바탕으로 비선형 결정궤환 구조의 이퀄라이져 알고리듬을 제안하였다. 두 가지 채널 환경에 대한 시뮬레이션 결과로부터 스펙트럼 널이 없는 채널모델에서는 기존의 선형방식보다 3 dB 정도 향상된 정상상태 MSE 를 나타냈으며, 스펙트럼 널이 존재하는 열악한 채널 모델에 대해서는 오히려 약 9 dB 이상의 성능향상을 나타냈다.

• 에너지공학
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• 제11권1호
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• pp.59-66
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• 2002

수직 통합된 체제의 전력회사가 6개의 발전회사와 1개의 판매회사로 분리되고 전력거래소를 통한 전력거래가 본격화되면서 발전회사는 자체 소유 발전설비의 공급가능용량을 어떻게 활용하느냐에 따라 영업상 수익의 영향을 받게 된다. 특히, 하루 전 발표되는 한계가격(System Marginal Price, Base Load Marginal Price)에 맞도록 전력생산을 위한 발전 비용함수를 적용한다면 익일의 공급가능용량이 최적 배분됨으로써, 변동비 반영 시장(Cost based Generation Pool)과 입찰가격 반영 발전시장(Price Bidding Generation Pool)에 적용될 계통운영보조서비스의 계약 물량 산출 및 익일 생산비용의 최적화를위한 입찰전략(Bidding Strategies) 수립이 가능해 지므로 보유 설비에 대한 최적이용이 가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수요예측 오차와 과거 시장운영 실적을 기초로 년 간 유지보수 계획을 수립하고, 계통운영보조서비스에 대한 계약물량 산출과 개개 발전기의 비용함수 산출, 적용을 통한 발전설비의 효율적인 입찰 방안에 대해 논하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1667-1679
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• 2010

본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.85-90
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• 2019

본 논문에서는 QAM 신호 전송시 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 기존 MMA (Multi Modulus Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 잔류 isi와 robustness 성능을 개선시키기 위한 M-CMA (Multi-Constant Modulus Algorithm)에 관한 것이다. 기존 MMA 알고리즘은 고정된 dispersion constant를 이용한 비용 함수와 오차 함수에 의존하지만, 제안하는 M-CMA 알고리즘은 복수개의 dispersion constant를 이용한 새로운 비용 함수와 오차 함수를 이용한다. 이로 인하여 CMA의 robustness와 MMA의 진폭과 위상의 동시 보상이 가능하게 된다. 제안 M-CMA 알고리즘의 성능을 기존 MMA 알고리즘과 비교하기 위하여 동일한 채널과 잡음 환경하에서 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 위한 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 잔류 isi, MD 및 MSE learning 곡선과 robustness를 나타내는 SER을 사용하였다. 시뮬레이션 결과 모든 성능 지수에서 M-CMA가 기존 MMA 보다 robustness와 나머지 성능의 우월함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1023-1030
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• 2020

임의의 그래프 신호를 복원하기 위해 그래프상의 일부 노드로 구성된 샘플링 집합내의 노드들의 신호값만을 사용하게 되는 경우, 이를 위한 최적의 샘플링 집합 선택 문제에 대해 연구한다. 고도의 계산량을 요구하는 고유값 분해 (eigen decomposition)를 사용하지 않고, 노드를 선택하는 과정에서의 신호 변화값의 차이를 비용함수로 제시한다. 구체적으로, 기존 방식의 비용함수인 신호 복원오차를 최소화하는 대신에 본 연구에서는 신호 변화값의 차이를 비용함수로 채택하여 이를 최소화하는 간단하고 고속의 탐욕 (greedy) 샘플링 집합선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 고속알고리즘과 성능평가 비교를 위해 다양한 그래프 신호에 대한 폭넓은 실험을 진행하여, 기존 방식 대비 신호복원 성능감소를 약 7% 이내로 유지하면서 실행시간을 10배이상으로 단축하였음을 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.149-152
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• 2003

플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오 방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 정규화 된 오차와 오차 변화량를 사용하여 플랜트 응답에 따라 입력과 출력의 적절한 스케일 계수를 조정하는 퍼지제어기를 제안한다. 정규화 된 오차를 출력 소속함수의 중심과 폭에 곱해 출력 범위를 재조정하고, 플랜트 응답에 의해 입력의 스케일 계수를 결정한다. 이를 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험을 수행하였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권1호
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• pp.19-26
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• 1994

본 논문에서는, 정성적 데이타를 체계적으로 이용할 수 있는, 지시크리깅(indicator kriging) 과 오차에 대응하는 비용(cost of errors)에 근거한 암반분류 방법의 응용예에 관해 연구하였다. 특히, 암반의 이분적 분류(binary classification)가 고려되었으며, 이를 위해서, 간편화된 암반 평가 시스템 (rock mass rating system, RMR)이 사용되었다. 또한, 대부분의 주관성은 손실함 수를 작성할 때 발생하기 때문에, 손실함수의 민감도 분석(sensitivity analysis)이 수행되었다. 본 연구를 통해, 오차에 대응하는 비용의 기대값이 암반조사를 위한 시추 방법이 잘 계획되었는지에 관한 평가척도로 이용될 수 있음을 알았다. 오차에 대응하는 비용의 기대값과 그 데이타를 샘플링 하는데 드는 비용을 감안할 때, 정성적 데이타가 정량적 데이타보다 경제적일 경우도 있으며, 이는 주위 지반상태와 시추에 드는 비용을 잘 고려하여 결정되어야 한다. 응용예를 통해서 제시된 방법은 보다 체계적인 암반 조사를 위해 크게 기여할 것으로 사료된다.