• 사회복지연구
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• 제41권2호
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• pp.247-278
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• 2010

빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성 발달궤적을 확인하고 세가지 적응유연성 영역간 종단적 상호관계 및 각 적응유연성 발달궤적에 영향을 미치는 보호요인을 규명하기 위해 한국청소년패널조사(KYPS)의 중2 패널 1차년도에서 5차년도까지의 자료와 잠재성장모형을 이용하였다. 빈곤 청소년의 심리적 적응유연성, 사회적 적응유연성, 학교 적응유연성은 4년동안 다소 증가하였다. 심리적 적응유연성 초기값이 높은 청소년의 증가속도가 상대적으로 느렸으며, 사회적 적응유연성과 학교 적응유연성은 초기값과 변화율간에 유의한 관계를 보이지 않았다. 각 적응유연성 초기값 간에는 상관관계가 높고, 변화율간에도 상관관계가 있었다. 심리적 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤고, 사회적 적응유연성 초기값도 사회적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 이 두 가지 적응유연성은 타 영역의 적응유연성 변화율에는 영향을 미치지 않았으나 학교 적응유연성 초기값은 학교 적응유연성 변화율에 영향을 미치지 않고 심리적 적응유연성 변화율에만 영향을 미쳤다. 각 적응유연성에 영향을 미치는 보호요인을 분석한 결과 자아존중감, 부모감독은 심리적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 자아개념, 자아존중감, 부모애착 등은 사회적 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤다. 자아개념, 자아존중감, 가족구조, 가구소득, 진학 예상 고교 유형 등은 학교 적응유연성 초기값에 영향을 미쳤으며, 학교 적응유연성 초기값은 심리적 적응유연성 변화율에 영향을 미쳤다. 연구결과를 바탕으로 빈곤 청소년의 적응유연성 향상을 위한 실천적 함의를 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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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

• 응용통계연구
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• 제12권2호
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.215-215
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• 2017

NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.214-220
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• 2019

산업현장에서의 안전사고 빈도가 높은 지게차 전복의 주요 원인인 과적을 방지하기 위해 개발된 앵커(anchor) 볼트 형태의 strain 게이지 센서의 초기 값 오차를 보정하는 방법을 제안하였다. Strain 게이지 센서의 초기 값 오차는 앵커 볼트의 물리적이고 기계적 오차와 환경적 문제에기인하는 것을 확인하였다. 이러한 원인들을 제조 공정에서 제거하는 것은 본 연구의 범위를 벗어나는 것이기 때문에 제반 원인들을 고려한 보정 값을 찾고, 이 보정 값으로 strain 게이지 센서부를 구성하는 ADC 모듈의 초기 값을 보정하는 방법을 적용하였다. 보정 값 도출을 위하여 선형 보간법을 채택하였다. 도출한 보정 값을 4개의 strain 게이지 센서에 적용하여 시험한 결과 4개의 센서 모두 실제 중량 값과의 차이가 5% 이내가 되는 것을 확인하였다. 아울러 초기 값 보정 전에는 센서들의 ADC 값과 적재 중량 실제 값의 상관성이 없었던 점도 동시에 해결할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.1947-1954
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• 2012

비디오 코딩에서 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정되는데, 저전송률 비디오 코딩의 경우 전송률에 상관없이 40의 값으로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 제안하는 알고리즘에서는 GOP에 할당된 비트량에서 첫 프레임이 차지하는 비율을 조절하여 초기 QP를 결정하며, 첫 프레임이 차지하는 비율에 해당하는 QP를 결정하기 위해서 비트율-QP 모델을 이용한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 JVT 알고리즘에 비해 정확하게 최적의 초기 QP 값을 예측하고 PSNR 성능도 더 우수함을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1377-1383
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• 2012

비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제32권5호
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• pp.693-702
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• 2019

딥러닝은 대용량의 데이터의 분류 및 예측하는 방법으로 각광받고 있다. 데이터의 양이 많아지면서 신경망의 구조는 더 깊어 지고 있다. 이때 초기값이 지나치게 클 경우 층이 깊어 질수록 활성화 함수의 기울기가 매우 작아지는 포화(Saturation)현상이 발생한다. 이러한 포화현상은 가중치의 학습능력을 저하시키는 현상을 발생시키기 때문에 초기값의 중요성이 커지고 있다.이런 포화현상 문제를 해결하기 위해 Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015) 층과 층 사이에 데이터가 다양하게 흘러야 효율적인 신경망학습이 가능하고 주장했다. 데이터가 다양하게 흐르기 위해서는 각 층의 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산이 동일해야 한다고 제안했다. Glorot과 Bengio (2010)과 He 등 (2015)는 각 층별 활성화 값의 분산이 같다고 가정해 초기값을 설정하였다. 본 논문에서는 절단된 코쉬 분포와 절단된 정규분포를 활용하여 초기값을 설정하는 방안을 제안한다. 출력에 대한 분산과 입력에 대한 분산의 값을 동일하게 맞춰주고 그 값이 절단된 확률분포의 분산과 같게 적용함으로써 큰 초기값이 나오는 걸 제한하고 0에 가까운 값이 나오도록 분포를 조정하였다. 제안된 방법은 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 DNN과 CNN 모델에 각각 적용하여 실험함으로써 기존의 초기값 설정방법보다 모델의 성능을 좋게 한다는 것을 보였다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.44-44
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• 2021

본 연구는 제주지역의 골프 코스에서 하절기 고온기간에 온도의 상승을 비롯한 다양한 환경변화로 인하여 생육 장애가 심한 한지형 잔디인 perennial ryegrass (Lolium perenne L.), Kentucky bluegrass (Poa pratensis L.), creeping bentgrass (Agrostis palustris Huds.) 3종에 대하여 엽록소형광과 엽록소지수를 측정하여 골프 코스와 스포츠 필드에서 잔디 선정과 관리를 위한 기본적인 정보를 얻기 위하여 수행하였다. F_o 값은 3종 모두 하절기 초기에는 낮고 후기에 다소 증가하는 양상을 보였다. 그러나, perennial ryegrass의 경우는 하절기 초기와 후기 간의 F_o 값의 변화가 컸으며, 특히, 후기에 F_o 값은 다른 2종 월등하게 보다 높았다. F_m 값은 3종 모두 하절기 초기에는 낮고 하절기 후기에 증가하였으나 3종 간의 차이는 크지 않았다. 광계 II의 광화학적 효율의 척도인 F_v/F_m 값은 3종 모두에서 하절기 초기에 낮고, 후기에 다소 증가하는 양상을 보였으나, 하절기 후기에 Kentucky bluegrass와 creeping bentgrass는 perennial ryegrass에 비해 F_v/F_m 값이 다소 높아 하절기 고온에서도 보다 더 잘 적응하는 것으로 보인다. 엽록소지수는 perennial ryegrass와 Kentucky bluegrass에서는 뚜렷하게 하절기 초기에는 낮고 후기에 높은 양상을 보였으나, creeping bentgrass는 조사기간 내내 낮은 상태를 유지하였다. 이상의 결과로부터 Kentucky bluegrass가 하절기 후기의 고온이나 빈번한 강우에 의한 습한 조건에 가장 강하고, perennial ryegrass가 가장 취약한 것으로 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.195-202
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• 2017

가끔 비선형회귀분석에서 수치해를 사용시 불안정성을 보게 된다. 비선형회귀분석에서 모든 반복처리 방법들은 초기추정값을 요구한다. 그러나, 오차제곱합에 복수 개의 국소최소값이 존재하면 잘못된 초기추정값은 원하지 않는 정상점에 수렴하게 된다. 이런 경우 초기추정값은 카오스 현상을 일으킨다.