• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.303-308
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• 2000

용언은 그 어간이 여러 문법소와 결합하면서 자동적 음운 변동을 제외한 형태 변동이 있는가, 없는가에 의해 규칙 용언/불규칙 용언으로 구분할 수 있다. 이러한 불규칙 용언은 심성 어휘집에 어떤 형태로 저장되어 있으며, 규칙 용언과는 어떠한 관계가 있는지, 나아가 실어증 환자의 경우에는 정상인에 비해 어떤 행동장애를 보이며, 장애가 있다면 어느 경로의 손상으로 인한 장애인지를 알아보는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 이해성 실어증 환자 한 명과 음어적 실행증 현상을 동반한 경미한 정도의 실어증 환자를 피험자로 하였다. 실험 과제는 단어 채워 넣기 과제(word completion task)를 사용하였다. 즉 주어진 기본형 용언을 검사 문장의 문맥에 맞게 활용하여 채워 넣는 것이다. 실험 결과에 의하면 환자들은 규칙용언의 활용(예. 먹다/먹는)과 불규칙 용언 중 형태를 유지한 채로 활용하는 경우(예. 줍다/줍고)에는 거의 오류가 없었으나, 불규칙 용언이 형태 변화를 겪어야 할 경우(예. 줍다/주워)에는 대부분 오류를 보였다. 또 이때는 기본형(basic form)을 그대로 유지하는 오류 방향성을 관찰할 수 있었다. 이는 그간 문법으로 구분되어 오던 규칙 용언/불규칙 용언의 정보 처리보다는 형태 유지/형태 변화 정보 처리의 영향이 크다는 것을 알 수 있다. 특히 이해성 실어증 환자는 전체적인 오류율이 매우 높았는데, 규칙 용언의 경우에도 오류를 보였다. 이때, 용언의 어간에 해당하는 부분에는 오류가 없고, 뒤에 따르는 내용과의 관계를 파악해야 하는 문법 기능소, 즉 연결 어미에서 오류를 보여 정보의 유지, 통합에 문제가 있다는 기존의 연구와도 일치하는 결과를 나타냈다.환자는 시제 선어말 어미를 선택하는데도 어려움을 보임이 확인되었다. 실험 3 역시 실험 1과 실험2에서와 동일하게 처리의 어려움을 보였다. 이러한 실험 결과들은 국어의 존칭과 시제 선어말 어미가 통사부에서 구(XP)와 결합하여 새로운 구를 형성하는 통사적 접사로 해석할 수 있으며 Grodzinsky의 가설을 지지하는 결과를 보여 줌으로서 국어에서도 AgrP, TP, CP 사이의 통사적 위계가 있음을 뒷받침하는 증거가 된다.전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권4호
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• pp.513-522
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• 2002

기존의 end-to-end 방식에서는 네트워크 내부에서 혼잡(congestion)이 발생했을 경우 각 전송자가 즉시 알아 낼 수 없기 때문에 일정시간 동안 수신된 패킷(packet)의 순서에 대한 정보로 흔잡이 발생했는지에 대해 추론하는 것이다. 이와 같은 방법은 RTT(Round Trip Time)가 커지면 혼잡이 발생할 경우 전송자가 전송 양을 줄인다 해도 이미 전송된 패킷들로 인하여 흔잡이 가중되며 전체적인 TCP 동기화 (TCP Global synchronization) 현상을 피할 수 없게 된다. 반면 네트워크 내부에서 직접적으로 정보를 얻거나 처리를 해 줄 수 있다면 혼잡 발생과 동시에 처리가 가능함으로 기존 방식보다 처리율이 향상될 것이다. 본 논문에서는 액티브 라우터의(Active Network) 피드백 메커니즘을 이용하여 네트워크 내부 정보를 각 전송자가 이용할 수 있도록 하기 위해 라우터와의 통신을 이용하였으며, 코어 라우터의 큐 모듈은 RED(Random Early Detection)를 응용하여 ACC의 누락 메커니즘을 개선하였다. ACC를 확장한 메커니즘인 EACC(Enhanced Active Congestion Control)를 제시하고 모의실험을 통해 기존의 혼잡제어나 ACC(Active Congestion Control)보다 성능이 향상됨을 보여준다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제38권4호
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• pp.486-489
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• 2009

본 연구는 콩나물을 재배기간과 부위별에 따라 나누고 cell wall에 결합된 다량 무기질의 함량을 측정하여 추정이 용률을 추론하고자 실시하였다. 재배기간 1, 3, 5일차의 콩나물을 채취하여 자엽과 배축으로 분리한 뒤 화학적 방법으로 식이섬유를 분석하고, 중성세제섬유(neutral detergent fiber, NDF)에 결합된 다량 무기질(Ca, P, K, Mg)을 건식분해법으로 분석하여 평가하였다. 자엽과 배축에서의 추정이용률은 Ca이 자엽에서 1일째 97.73%, 3일째 98.44%, 5일째 98.34%로 매우 높았고 P은 1일째 90.98%, 3일째 93.14%, 5일째 94.67%로 Ca보다는 다소 낮은 이용률이었지만 모두 90% 이상의 높은 이용률이었다. K과 Mg의 추정이용률 역시 각각 $97.73{\sim}98.70%$, $98.61{\sim}99.11%$로 매우 높았다. 또한 배축에서는 Ca이 1일째에는 89.50%였으나 5일째에서는 77.79%로 약간 감소하였으나 그 외 P, K, Mg은 3일째에서 5일째로 시간이 경과함에 따라 추정이용률이 증가하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.76-83
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• 2017

본 연구에서는 원본 의료영상인 DICOM 파일을 TIFF, BITMAP, GIF, JPEG 이미지 파일로 변환한 후 Origin pro와 ICY 영상분석 프로그램을 이용하여 영상의 압축 및 변환과정에 따른 변환 손실율을 정량적으로 평가를 하고자 하였다. 평가 방법으로는 50% MTF, 구조적 유사지수, MSE, RMSE, 최대 신호대 잡음비 등을 실험을 통하여 평가하였으며, TIFF 이미지 파일의 경우 모든 실험군에서 DICOM 영상과 동일한 결과 값을 나타내어 DICOM 영상과 동일 하거나 가장 유사한 이미지 파일 형식이라고 판단하였다. 그리고 JPEG 이미지 파일의 화질의 손실 및 왜곡의 정도가 가장 심한 결과로 나타났다, 본 연구는 Origin pro나 ICY 의료영상 분석 프로그램과 같은 독창적인 평가 프로그램을 적용하여 이후의 디지털 의료영상 기초 연구분야에서 본 논문의 평가 방법이 의료 영상 처리 분야의 연구 자료로 활용될 것으로 기대되며, DICOM 파일을 지원하지 않는 디지털 의료영상 및 평가 프로그램을 이용한 기초 연구분야에서 DICOM 영상과 동일한 결과를 나타내는 TIFF 이미지 파일을 기준으로 제시하여, 이미지 파일을 이용한 디지털 의료영상처리 연구 분야에서 신뢰성을 확보하는데 도움이 될 것으로 추론된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.653-659
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• 2018

공사비의 정확한 예측은 프로젝트 성공의 핵심 요소이다. 그러나 도면, 시방서, 공사비 산출내역서 등이 아직 불완전한 기획단계의 경우 신속하고 정확하게 공사비를 산출하기가 용이하지 않다. 또한 프로젝트의 기획단계에서 정확한 공사비 예측은 프로젝트의 타당성 조사 및 성공적인 완료에 중요하다. 따라서 프로젝트 정보가 제한적 일 때 사업 초기에 공사비를 정확하게 예측하기 위해 다양한 기법(회귀분석, 인공신경망, 사례기반추론, 유전자알고리즘, 몬테카를로시뮬레이션, 빌딩정보모델링)이 적용되고 있다. 공사비 예측에 영향을 미치는 많은 요소가 있다. 본 논문에서는 7개(대지면적, 연면적, 지하층수, 지상층수, 주동수, 전체세대수, 공사기간)의 건축개요를 독립변수로 사용하는 다중회귀모델(후진제거법)로 공사비 예측치를 제시한다. 다중회귀모델을 이용한 지역주택조합사업 공사비의 예측 결과 오차율은 4.87%로 나타났다. 이는 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 예측에 관한 연구가 없어 비교가 불가능하나, 기존에 사용하던 단위면적에 대한 단가산정방식에 비하여 높은 예측 정확도를 가짐으로써, 향후 지역주택조합사업의 기획단계에서 공사비 산출업무에 적용 가능성이 높고, 지역주택조합사업의 사업예산 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.29-38
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• 2009

이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.75-82
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• 2023

자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.

• 재무관리연구
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• 제8권1호
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• pp.179-197
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• 1991

선도환의 가격을 결정하는 접근방법에는 2차자산(derivative assets)이라는 선도계약의 기본특성에 기초한 재정거래(arbitrage)에 의한 방법이 가장 많이 이용되고 있다. 재정거래방식에는 선도환과 현물외환가격간의 상호관련성에 의하여 선도환가격을 이자율평가설(covered interest rate parity : CIRP), 즉 현물가격과 양국간의 이자율차이의 합으로 표시하고 있다. 특히 현물가격과 이자율은 모두 현재시점에서 의사결정자에게 알려져 있기때문에 선도환가격은 확실성하에서 결정되어 미래에 대한 예측이나 투자자의 위험회피도와는 관계없이 결정된다는 것이 특징이다. 이자율평가설에 관한 많은 실증연구는 거래 비용을 고려한 경우 현실적으로 적절하다고 보고 있다(Frenkel and Levich ; 1975, 1977). 다른 방법으로는 선도환의 미래예측기능에만 촛점을 맞추어 가격결정을 하는 투기, 예측접근방법(speculative efficiency approach : 이하에서는 SEA라 함)이 있다. 이 방법 중에서 가장 단순한 형태로 표시된 가설, 즉 '선도환가격은 미래기대현물가격과 같다'는 가설은 대부분의 실증분석에서 기각되고 있다. 이에 따라 SEA에서는 선도환가격이 미래에 대한 기대치뿐만 아니라 위험프리미엄까지 함께 포함하고 있다는 새로운 가설을 설정하고 이에 대한 실증분석을 진행한다. 이 가설은 이론적 모형에서 출발한 것이 아니기 때문에, 특히 기대치와 위험프레미엄 모두가 측정 불가능하다는 점으로 인하여 실증분석상 많은 어려움을 겪게 된다. 이러한 어려움을 피하기 위하여 많은 연구에서는 이자율평가설을 이용하여 선도환가격에 포함된 위험프레미엄에 대해 추론 내지 그 행태를 설명하려고 한다. 이자율평가설을 이용하여 분석모형을 설정하고 실증분석을 하는 것은 몇가지 근본적인 문제점을 내포하고 있다. 먼저, 앞서 지적한 바와 같이 이자율평가설을 가정한다는 것은 SEA에서 주된 관심이 되는 미래예측이나 위험프레미엄과는 관계없이 선도가격이 결정 된다는 것을 의미한다. 따라서 이자율평가설을 가정하여 설정된 분석모형은 선도환시장의 효율성이나 균형가격결정에 대한 시사점을 제공할 수 없다는 것을 의미한다. 즉, 가정한 시장효율성을 실증분석을 통하여 다시 검증하려는 것과 같다. 이러한 개념적 차원에서의 문제점 이외에도 실증분석에서의 추정상의 문제점 또한 존재한다. 대부분의 연구들이 현물자산의 균형가격결정모형에 이자율평가설을 추가로 결합하기 때문에 이러한 방법으로 설정한 분석모형은 그 기초가 되는 현물가격모형과는 달리 자의적 조작이 가능한 형태로 나타나며 이를 이용한 모수의 추정은 불필요한 편기(bias)를 가지게 된다. 본 연구에서는 이러한 실증분석상의 편기에 관한 문제점이 명확하고 구체적으로 나타나는 Mark(1985)의 실증연구를 재분석하고 실증자료를 통하여 위험회피도의 추정치에 편기가 발생하는 근본원인이 이자율평가설을 부적절하게 사용하는데 있다는 것을 확인 하고자 한다. 실증분석결과는 본문의 <표 1>에 제시되어 있으며 그 내용을 간략하게 요약하면 다음과 같다. (A) 실증분석모형 : 본 연구에서는 다기간 자산가격결정모형중에서 대표적인 Lucas (1978)모형을 직접 사용한다. $$1={\beta}\;E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;s_{t+1}}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (2) $U'(c_t)$와 $P_t$는 t시점에서의 소비에 대한 한계효용과 소비재의 가격을, $s_t$와 $f_t$는 외환의 현물과 선도가격을, $E_t$와 ${\beta}$는 조건부 기대치와 시간할인계수를 나타낸다. Mark는 위의 식 (2)를 이자율평가설과 결합한 다음의 모형 (4)를 사용한다. $$0=E_t[\frac{U'(C_{t+1})\;P_t\;(s_{t+1}-f_t)}{U'(C_t)\;P_{t+1}\;s_t}]$$ (4) (B) 실증분석의 결과 위험회피계수 ${\gamma}$의 추정치 : Mark의 경우에는 ${\gamma}$의 추정치의 값이 0에서 50.38까지 매우 큰 폭의 변화를 보이고 있다. 특히 비내구성제품의 소비량과 선도프레미엄을 사용한 경우 ${\gamma}$의 추정치의 값은 17.51로 비정상적으로 높게 나타난다. 반면에 본 연구에서는 추정치가 1.3으로 주식시장자료를 사용한 다른 연구결과와 비슷한 수준이다. ${\gamma}$추정치의 정확도 : Mark에서는 추정치의 표준오차가 최소 15.65에서 최대 42.43으로 매우 높은 반면 본 연구에서는 0.3에서 0.5수준으로 상대적으로 매우 정확한 추정 결과를 보여주고 있다. 모형의 정확도 : 모형 (4)에 대한 적합도 검증은 시용된 도구변수(instrumental variables)의 종류에 따라 크게 차이가 난다. 시차변수(lagged variables)를 사용하지 않고 현재소비와 선도프레미엄만을 사용할 경우 모형 (4)는 2.8% 또는 2.3% 유의수준에서 기각되는 반면 모형 (2)는 5% 유의수준에서 기각되지 않는다. 위와같은 실증분석의 결과는 앞서 논의한 바와 같이 이자율평가설을 사용하여 균형자산가격 결정모형을 변형시킴으로써 불필요한 편기를 발생시킨다는 것을 명확하게 보여주는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.301-308
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• 2018

본 연구는 다른 산업에 비해 국가경제에 미치는 영향이 매우 높은 자동차산업의 적정부채비율 추정을 위하여 이론적으로 도출 가능한 분석적 수리모형을 수립하고 객관적인 자료를 이용하여 적정부채비율을 추론하는데 목적이 있다. 분석모형은 부채비율을 독립변수로 하는 총자산순영업이익률, 자기자본순영업이익률의 두 계산식으로부터 출발하고 관련 모수는 총자산회전율, 매출액영업이익률, 순금융비용율로 구성하였다. 이 가운데 순금융비용율의 경우 부채비율과 1차 선형관계를 고려한 방정식을 분석모형에 추가하는 등의 분석적 절차에 따라 적정부채비율 기준을 총자산순영업이익률과 자기자본순영업이익률을 극대화하는 부채비율 수준으로 정의하였다. 이는 적정부채비율 수준을 두가지 이상의 계산식으로부터 도출된 일정 범위내의 추정값을 제시함으로써 한 개의 계산식으로 출발한 단일 추정값이 가지는 신뢰성의 문제를 어느 정도 해소할 수 있을 것이라고 판단됐기 때문이다. 이에 본 연구에서는 적정부채비율 추정을 위하여 총자산순영업이익률, 자기자본순영업 이익률에 대해서 부채비율을 독립변수로 하는 2차함수로 나타냈다. 이러한 분석절차에 의해 우리나라 자동차산업의 16개년 자료를 토대로 적정부채비율을 도출한 결과 총자산순영업이익률의 경우 188%의 부채비율과 자기자본순영업이익률의 경우 213%의 부채비율이 자동차산업의 이익을 제고하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 본 연구의 논리적인 이론모형에도 불구하고 그 추정값이 가지는 신뢰성의 문제를 극복하고자 도출된 결과로써 188%에서 213%의 부채비율이 자동차산업의 이익 극대화와 부채사용에 대한 위험성을 해소할 수 있다는 의미로 해석할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 그동안의 자동차산업의 부채비율이 추정된 범위내의 적정부채비율에 비해 비교적 낮게 형성되어 있음을 의미하는 것으로 기업이 부채비율을 관리하는 목적이 안전성 유지뿐만 아니라 수익성 확대 및 해당 업종의 특성을 고려한 대응이라고 했을 때 자동차산업 발전을 위한 장기적 관점에서 차입증대를 통한 적극적인 투자를 고려해야 할 필요가 있음을 시사한다.