• 제목/요약/키워드: 일반화 능력

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연합이 진화를 통한 IPD게임전략의 일반화 능력 개선 (Improving Generalization Ability of IPD Game Strategy by Evolution of Coalition)

  • 서연규;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.223-225
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    • 2000
  • 사화나 경제와 같은 동적 시스템에서 행동에 대한 적절성은 주위의 개체들에 의해 평가되고 일반적으로 동적 시스템에서 개체들의 행동은 주위 상황의 변화에 민감한 자극-반응의 형태로 나뉜다. 본 논문에서는 그와 같은 동적 시스템을 간단한 반복적 죄수의 딜레마게임으로 모델링하고 에이전트들의 연합을 통해 일반화 능력을 향상시킴으로써 환경변화에 보다 적응적으로 반응하도록 한다. 이를 위해 반복적 죄수의 딜레마 게임에서 획득된 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 조정함으로써 일반화 능력이 향상되도록 하였다. 실험결과, 전략 연합에서 에이전트들의 신뢰도를 진화적으로 조정함으로써 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

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신호의 도착 방향을 추정하는 새로운 기법 (A New Technique for Estimating Direction of Arrival of Signals)

  • 최진호;윤진선;송익호;박성일
    • 한국음향학회지
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    • 제12권2호
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    • pp.60-65
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    • 1993
  • 이 논문에서는 신호원의 도착 방향을 추정할 때 쓰이는 영 스펙트럼의 일반화를 생각하였다. 일반화된 영 스펙트럼의 상하한, 곧 최대 영 스펙트럼과 최소 영 스펙트럼을 얻었고, 최대 영 스펙트럼이 다중 신호 분류 영 스펙트럼이나 Min-Norm dud 스펙트럼과 같은 것을 포함하는 다른 영 스펙트럼들보다 해상 능력이 좋음을 알았다. 컴퓨터로 모의 실험을 하여 여러 영스펙트럼의해상확률을 얻었는데 이로부터 최대 영 스펙트럼의 뛰어난 해상 능력을 확인할 수 있었다.

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은닉지식 추출을 이용한 신경망회로망 정제 (Neural Network Refinement using Hidden Knowledge Extraction)

  • 김현철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제27권11호
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    • pp.1082-1087
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    • 2000
  • 신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.

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중학생 몰입영어교육 효과분석 (On the Effects of English Emersion Program for School Students)

  • 최경미;박연미
    • 응용통계연구
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    • 제15권1호
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    • pp.9-20
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    • 2002
  • 본 논문은 방학기간 중 실시되는 몰입형 영어교육이 학생들의 영어능력을 향상시키는데 효과적인지 검증해본다. 학생들의 영어능력 차이는 여러 가지 요인에 기인한다. 또한 학생들의 영어능력 또는 능력향상에 유의한 영향을 미치는 객관적인 요인들을 찾아 보는 것이 본 논문의 두 번째 목적이다. 분석 방법으로는 일반화 선형모형 (GLM)을 주로 사용한다.

중등 영재학생들의 GSP를 활용한 내분삼각형 넓이의 일반화 (The Generalization of the Area of Internal Triangles for the GSP Use of Mathematically Gifted Students)

  • 이헌수;이광호
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제15권3호
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    • pp.565-584
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    • 2012
  • 본 연구는 내분삼각형 넓이의 일반화에 대한 탐구 과정에서 GSP가 영재학생들의 기하학적 원리와 개념의 이해를 어떻게 돕고, 일반화 과정에서 시각화한 내용을 어떻게 논리적으로 전개하는가에 대하여 탐구하였다. 이를 위하여 M대학교 과학영재교육원 중등수학 심화과정에 있는 학생 4명을 연구 참여자로 선정하여, 학생들이 삼각형의 각 변을 m:n으로 내분하는 점을 연결하여 만든 삼각형의 넓이와 기존의 삼각형 넓이 사이의 규칙성을 탐구하고 이를 일반화하는 과정에서 수집된 디지털 오디오 녹취물, 학생 활동을 촬영한 비디오 녹화자료와 학생활동지를 서로 연계하여 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, GSP를 활용한 시각화는 수학 영재학생들이 기하학적 원리와 개념을 직관적으로 이해하고 다양한 사례를 검증하여 일반화하는데 도움을 주고, 귀납적 추론 능력과 분석적이고 연역적인 추론 능력을 계발하는데 도움을 준다. 둘째, GSP를 활용한 교수 학습은 수학 영재학생들에게 능동적인 탐구활동을 조장하고 수학적인 개념의 확장이나 사고의 확산에 긍정적인 역할을 한다. 셋째, GSP를 활용한 수학영재 교수 학습은 수업에 소극적인 태도를 보인 학생에게 수업에 적극적으로 참여하도록 함으로써 수학에 대한 흥미와 태도, 자신의 능력에 대한 믿음, 자기 신뢰감 등과 관련된 수학적 과제 집착력을 발현하게 한다.

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다층 퍼셉트론에서 구조인자 제어 영향의 비교 (Comparison of Factors for Controlling Effects in MLP Networks)

  • 윤여창
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권5호
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    • pp.537-542
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    • 2004
  • 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조는 그의 비선형 적합능력으로 인하여 매우 다양한 실제 문제에 적용되고 있다. 그러나 일반화된 MLP 구조의 적합능력은 은닉노드의 개수. 초기 가중 값 그리고 학습 회수 또는 학습 오차와 같은 구조인자(factor)들에 크게 영향을 받는다. 만약 이들 구조인자가 부적절하게 선택되면 일반화된 MLP 구조의 적합능력이 매우 왜곡될 수 있다. 따라서 MLP구조에 영향을 주는 인자들의 결합 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제이다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 신경망의 일반적인 구조인자 들을 실증적으로 살펴보고 이들의 상대효과를 비교한다.

비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형의 추정 (Estimation of nonlinear GARCH-M model)

  • 심주용;이장택
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권5호
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    • pp.831-839
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    • 2010
  • 최소제곱 서포트벡터기계는 비선형회귀분석과 분류에 널리 쓰이는 커널기법이다. 본 논문에서는 금융시계열자료의 평균 및 변동성을 추정하기 위하여 평균의 추정 방법으로는 가중최소제곱 서포트벡터기계, 변동성의 추정 방법으로는 최소제곱 서포트벡터기계를 사용하는 비선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형을 제안한다. 제안된 모형은 선형 일반화 이분산 자기회귀모형 및 선형 평균 일반화 이분산 자기회귀모형보다 더 나은 추정 능력을 가진다는 것을 실제자료의 추정을 통하여 보였다.

종이접기를 통한 패턴 탐구 활동

  • 윤대원;김동근
    • 한국수학교육학회:학술대회논문집
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    • 한국수학교육학회 2008년도 제40회 전국수학교육연구대회 프로시딩
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    • pp.11-15
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    • 2008
  • 다각형에서 가장 기본이 되는 삼각형과 사각형의 종이를 접을 때 마다 다양한 규칙성들이 발견될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 종이접기를 통한 패턴 탐구를 통해 문제를 형식화거나 일반화 하는 능력과 수학적으로 사고하는 능력 즉, 귀납적 추론력을 길러주고자 함에 목적을 두고 있다.

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일반화중력모형 파라메터의 새로운 최우추정기법 개발 (New Maximum Likelihood Estimation Algorithms for the Parameters of Generalized Gravity Model)

  • 윤성순
    • 대한교통학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.55-66
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    • 1993
  • 본 논문에서는 최근에 소개된 일반화중력모형(Generalized Gravity Model)파라메터의 최우추정치(Maximum Likelihood Estimates) 계산을 위한 새로운 알고리즘을 이론적으로 도출하였다. 개발된 알고리즘은 첫째 계산속도, 둘째 정밀도, 셋째 모형변수(예컨데 통행시간, 통행비용 등)들 간에 공선성(multicolinearity)이 존재할 경우의 계산능력, 넷째 대규모 스케일의 기.종점자료(large O-D Matrices)에 적용시의 계산능력, 다섯째 모형변수의 개수에 따른 계산능력의 평가기준에서 그 계산실적이 기존의 알고리즘과 비교 평가 되었다. 제안된 기법중에서 Modified Scoring 기법은 계산속도 및 정밀도등 앞서 나열한 계산능력의 평가기준 중 모든 부문에서 매우 탁월한 계산실적을 보이는 것으로 판명되었다. 따라서 최선의 추정치를 보장하는 최우추정기법이 대규모 스케일의 교통계획 적용에도 큰 비용(시간)부담없이 손쉽게 적용될 수 있게 되었다. 제안된 새로운 알고리즘의 적용시 교통계획분야에 가져올 수 있는 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 최우추정법이 대규모 O-D 통행표에 쉽게 적용될 수 있고 또한 PC등 소형 컴퓨터에서도 처리가 쉽다. 둘째, 모형설명변수의 자유로운 선택등 통계적실험(experimentation)을 가능케 한다. 셋째, 중력모형이 내재되어 있는 결합모형(Combined Model)의 정산속도를 높인다. 넷째, IVHS(Intelligent Vehicle and Highway System)와 같은 분야에서 온라인(On-line)모형정산을 가능케 할 수 있다.

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KRM 대기확산모델의 수행능력 (Performance of KRM Dispersion Modelling System)

  • 김용준
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.163-167
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    • 1999
  • 컴퓨터가 일반화됨에 따라 대기질 관리 및 연구 분야에서 수치모델 이용이 보편화되고 있다. 현재 사용되는 대기오염 수치모델의 종류는 매우 다양하며, 구동에 필요한 전산시스템의 규모도 다양하다. 연구용 및 대형 모델들은 활용 분야가 넓고 신뢰도가 높은 반면 대형 전산시스템과 고도의 전문 인력을 요구한다. 그러나, 국내 대부분의 대기질 관련 기관의 사용 가능한 전산시스템과 담당 인력을 고려할 때 대형 모델의 사용이 일반화되기에는 한계가 있다.(중략)

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