• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.25-28
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• 2002

비선형모형분석의 초기 단계에서 초기값(starting value, initial parameter value)를 결정하는 문제는 비선형모형의 모수추정을 위한 반복기법의 수렴속도나 국소값(local minimum)문제에 영향을 주게 된다. 본 논문을 통하여 탐색적 자료분석이 초기값를 결정하는 데 도움을 줄 수 있음을 보이고자 한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.5
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• pp.303-311
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• 2021

In this study, data from the 11th year of the Korean Welfare Panel Study (2016), the 12th year (2017), the 13th year (2018), and the 14th year (2019) were used to verify whether drinking problems in adults had an end-to-end effect on depression. The analysis showed that, first, the initial value of depression has a static (+) relationship with the initial value of problem drinking, and a significant relationship with the rate of change in problem drinking. Second, the supply and demand households showed a static relationship with the initial value of depression, the initial value of problem drinking. Third, in the case of people with disabilities, the relationship between the initial value of depression, the initial value of problem drinking, and the amulet (-). Therefore, it was suggested that the development of drinking problem prevention programs and education should be actively carried out in school education before adulthood.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.7-12
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• 2003

문항반응이론(IRT)에서 문항특성곡선(ICC)의 모수를 추정하는 경우에 발생되는 초기값(initial value) 문제를 비선형 로지스틱모형을 선형 회귀모형으로 근사화하여 해결하고자 하였다. 특히, 신규 또는 잡음이 섞인(local fluctuation) 문항의 직접적인 평가와 소규모집단별 검사가 이루어질 수 있는 현실적 문제에서 모수추정의 대안으로서 그 의의가 있을 수 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.4 no.1
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• pp.91-99
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• 1997

본 연구에서는 신경망이론을 이용하여 시계열자료를 분석할 때 문제가 되고 있는 초기 가중값을 선정하는 방법을 제시하고자 한다. 기존의 연구에서 학습을 위한 초기 가중값의 결정은 난수에 의존하고 있다. 본 연구에서는 신경망학습의 효율적인 초기값을 선택하기 위하여 제어상자를 이용한다. 그리고 학습과정에서 가중값의 변화를 추적하고 적절한 가중값의 범위를 탐색하면서 새로운 초기값을 제어상자를 통하여 실시간으로 재설정하는 방법을 제시한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.4
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• pp.516-524
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• 2004

In this paper, the initial value problem in clustering using K-means or Fuzzy-c-means is considered to reduce the number of iterations. Conventionally the initial values in clustering using K-means or Fuzzy-c-means are chosen randomly, which sometimes brings the results that the process of clustering converges to undesired center points. The choice of intial value has been one of the well-known subjects to be solved. The system of clustering using K-means or Fuzzy-c-means is sensitive to the choice of intial values. As an approach to the problem, the uniform partitioning method is employed to extract the optimal initial point for each clustering of data. Experimental results are presented to demonstrate the superiority of the proposed method, which reduces the number of iterations for the central points of clustering groups.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1275-1278
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• 2003

본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.289-292
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• 2002

2계 선형 상미분방정식의 경계치 문제는 보통 해를 구하고자 하는 구간의 양 끝점에서 도함수의 값을 임의로 선정한 후 각 점에서 초기치 문제의 해를 구한 다음 적절한 1차 결합을 이용하여 구하게 된다. 이 경우 초기값과 도함수 값을 사용한 반복연산이 수반되며 따라서 오차의 누적이 불가피 하게 된다. 이 논문에서는 이같은 오차의 누적을 피할 뿐 아니라 3차 Spline 함수를 사용함으로써 오차가 O( $h^2$)인 해를 구하는 방법에 대하여 기술한다 두 개의 경계조건과 근사값을 구하고자 하는 점에서의 함수 값을 "If x is $B_{i}$, then f is $C_{i}$"와 같은 Fuzzy Rule들로 변형하고 주어진 미분방정식을 상수 $C_{i}$들의 관계식으로 변형하여 해를 구하였다. 산출된 결과로부터의 보간 연산은 Fuzzy System사용에 의하여 대체되었다. 이상의 방법으로 산출한 해의 근사오차가 O( $h^2$).임을 증명하였으며 3개의 예제에 대한 계산결과를 4계 Runge-Kutta 방법에 의한 해와 비교하여 기술하였다였다였다였다

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.15 no.6
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• pp.761-769
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• 2012

In this paper, a setting method of initial cluster centers and color image segmentation using superpixels and Fuzzy C-means(FCM) algorithm is proposed. Generally, the FCM can be widely used to segment color images, and an element is assigned to any cluster with each membership values in the FCM. However the algorithm has a problem of local convergence by determining the initial cluster centers. So the selection of initial cluster centers is very important, we proposed an effective method to determine the initial cluster centers using superpixels. The superpixels can be obtained by grouping of some pixels having similar characteristics from original image, and it is projected $La^*b^*$ feature space to obtain the initial cluster centers. The proposed method can be speeded up because number of superpixels are extremely smaller than pixels of original image. To evaluate the proposed method, several color images are used for computer simulation, and we know that the proposed method is superior to the conventional algorithm by the experimental results.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.433-447
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• 1999

검사관련 능력과 문항점수사이의 관계를 모형화하기 위해 사용한 순환모형에서 관측불능인 능력상대변수를 비롯한 모든 변수들이 범주형 변수라 가정하자. 이 범주형 자료를 위한 모수추정문제를 다루기 위해 EM 방법을 이용했는데, EM 방법은 사용하기에 편리하지만 순환모형에 대한 추정값이 적절하지 않는 경우가 발생한다. 그 주된 원인중의 하나로 초기값 선정의 잘못을 들 수 있는데, 본 논문에서는 이 외에 구조상의 결함도 그 원인이 됨을 경험적으로 보았다. 따라서 구조적 결함을 먼저 해결하면 보다 효과적인 초기값을 선정할 수 있으리가 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.194-197
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• 2010

국내 외에서 범용으로 사용되는 2차원 흐름모형은 모든 하천의 흐름을 자연스럽게 모의할 수 있는 것은 아니다. 하천의 수위가 수량의 변화와 함께 상 하로 변하면서도 동시에 단면의 형상에 따라 좌 우 물가의 경계도 변하게 되지만, 수치모의를 위한 2차원 고정망의 사용으로 흐름영역에 대한 정확한 반영이 어렵게 된다. 그러나 최근 흐름경계의 변화를 반영하기 위한 마름/젖음 해석기법에 관한 연구를 통해 이러한 문제를 극복할 수 있다. 2차원 유한요소모형이 가지는 또 다른 문제는 하천흐름에 대한 수치모의를 수행하기 위해 필요한 초기조건으로 인한 문제이다. 모형에 사용되는 초기수위는 일반적으로 일정한 수위를 사용하게 되는데, 이와 같은 초기수위 값의 사용은 하류단의 경계수위가 하천의 상류구간 하상고보다 낮을 경우 원활한 모형의 모의를 위해 초기수위를 모든 하상고보다 높게 주어야 한다. 실제 흐름상태가 그대로 반영되지 않는 비물리적인 상태에서 모형의 계산이 수행되게 된다. 본 논문에서는 2차원 유한요소모형의 초기수위를 고정값이 아니라 실제 하상고로 인해 발생 가능한 하천의 수면을 초기수위 자료로 사용하고자 하며, 이를 위해 2차원 하도망에서 1차원 하도자료를 추출할 수 있는 연계모듈을 개발하였다. 이를 통해 구축된 1차원 하도자료로부터 1차원 모의를 수행하여 그 결과를 2차원 모형의 초기수위로 사용하였다. 이에 대한 적용성을 살펴보기 위해 직사각형 가상하도에 적용하여 모형의 결과를 검토하였다.