역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점으로 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소 하는데 치중했다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위 연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 교대 학습 방법을 적용한다.
BP 알고리즘은 지역 최소점이나 고원 문제와 같은 수렴 실패문제와 학습 속도가 느리다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 BP 알고리즘의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소하는데 치중했다. 기존의 전통적인 BP 알고리즘에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다.
새로운 자유격자 관사를 이용한 점별 계산법을 제안한다 이동 최소 자승법을 이용한 기저의 생성과 기저의 근사적 미분을 동시에 구해내는 자유격자 근사를 유도하여, 직접 점별 계산법을 고안하였다. 기존의 자유 격자 법에서는 기저의 직접 미분을 사용하므로 높은 계산 비용이 필요하지만, 이 논문에서 제안된 방법은 기저의 생성과 동시에 기저의 근사적 미분을 구하게 된다. 또한 기존의 방법에서 필요하였던, 창 함수(window function)의 미분가능성을 연속성으로 대치할 수 있으므로, 주어진 문제에 따라 다양한 창 함수를 이용할 수 있다. 기저의 재생성과 interpolation의 수렴성을 소개하고, 수치 예제로서, Poisson 문제를 통해 이 방법의 유효함을 보인다.
직물의 드레이프 모사를 위해 쉘이론을 이용하여 개발된 정적변형(static deformation) 해석 프로그램은 직물의 크기가 비교적 작은 경우에는 다양한 상황에서의 직물의 드레이프 거동 예측에 만족할 만한 결과를 제시하였다[1]. 그러나 직물의 크기가 큰 경우에는 수치해석시에 나쁜 수렴성을 보여준다.(중략)
본 논문에서는 개미 집단을 외삽한 새로운 적응형 유전 알고리즘을 제안하고, 최적해로의 수렴이 어려운 여러 가지 대표적인 함수들에 대한 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 우성 형질의 유전 알고리즘보다 더 빠른 속도로 최적해에 수렴하며 파라미터 값에 따른 유연성을 가지고 있는 알고리즘임을 확인하였다.
본 논문에서는 경제학, 사회학, 수학 분야에서 수십년 전부터 연구해오던 죄수의 딜레마 게임의 협동진화에 대해 고찰해보고자 한다. 반복적 죄수의 딜레마 게임은 게임이론의 가장 기본적인 이론으로써, 사회적 상호작용, 경제활동, 국제관계 등 다양한 현상들을 모델링 하기 위한 하나의 방법이다. 그 중에 N명이 참가하는 반복적 죄수 딜레마 게임의 전략은 유전 알고리즘(Genetic Algorithms, GAs)을 통해 진화적으로 만들어 낼 수 있으며, 이 경우에 그 결과를 일반적인 내쉬 균형 이 아닌, 모든 개체들이 유전알고리즘을 통해 협동으로 수렴하도록 유도할 수 있다는 사실은 상당히 시사하는 바가 크다. 기존에 주로 연구되어오던 죄수의 딜레마 게임은 협동으로의 수렴과정에서 일반적으로 순위기반선택(Rank-based selection)과 1점 교배기법(1point crossover)을 사용한다. 그러나 순위기반선택은 모든 개체에 순위을 매겨야 하기 때문에, 개체수가 커질수록 성능이 저하되며, 1점 교배기법은 개체 값이 분산되어있을 경우, 최적해(Optimal solution)을 찾기 힘들다는 단점이 있어, 개체수가 많은 경우에 적용하기에는 비효율적이다. 본 논문에서는 토너먼트 선택기법(Tournament selection)과 자기 적응형 교배기법(Self-adaptive crossover)을 적용한 새로운 기법을 제안한다. 또한 기존 기법과 비교 실험을 통해 제안기법이 기존기법에 비해 평균 수렴시간과 수렴 횟수에서 뛰어난 성능을 보이고 있음을 확인하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
최근에 제안된 감독 지식을 융합하는 강화 학습 기법인 potential-based RL 기법의 효용성은 이론적 최적 정책으로의 수렴성 보장으로 증명되었고, policy-reuse RL 기법의 우수성은 감독지식을 융합하지 않는 기존의 강화학습과 실험적인 비교를 통하여 증명되었지만, policy-reuse RL 기법을 potential-based RL 기법과 비교한 연구는 아직까지 제시된 바가 없었다. 본 논문에서는 potential-based RL 기법과 policy-reuse RL 기법의 실험적인 성능 비교를 통하여 기법이 policy-reuse RL 기법이 policy-reuse RL 기법에 비하여 더 빠르게 수렴한다는 것을 보이며, 또한 policy-reuse RL 기법의 성능은 재사용하는 정책의 optimality에 영향을 받는다는 것을 보인다.
본 연구에서는 파랑의 변형을 예측하는 방법 중 하나인 고유함수전개법을 이용하여 축대칭 형태의 지형 위를 통과하는 파랑의 소멸파 성분을 검토하였다. 기울기와 곡률이 변하는 지역에 고유함수 전개법을 적용하여 해석할 때 필요한 적절한 구간의 수와 소멸파 성분의 개수를 산정하였다. 고유함수전개법을 이용하여 파랑의 변화를 예측하는 연구는 Bremmer(1951)가 전자기파에 적용하면서 처음 제시한 후 Takano(1960)가 파랑 변형 연구에 적용하면서 본격적으로 진행되었다. 이밖에 Kirby and Dalymple(1983), Liu et al.(1992), Cho and Lee(2000), Bender and Dean(2003), 조용식과 이창훈(1998) 및 강규영 등(2007)에 의해 국내 외로 많은 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 연구의 대부분이 연직 2차원 지형에 대하여 수행되어 왔다. 3차원 지형에 대한 고유함수전개법은 Bender and Dean(2005)에 의해 처음으로 시작되었다. 그러나 그들의 연구에서는 수렴해를 얻기 위한 구간 및 소멸파 개수에 관한 구체적인 검토가 이루어지지 않았다는 한계가 있다. 그러나 실제 해저 지역은 다양한 지형의 영향을 받게 된다. 따라서 본 연구에서는 축대칭 지형에 대하여 수렴해를 얻기 위해 구간을 나누어 해의 수렴성을 확인하여 적절한 구간의 수를 결정한 후 소멸파의 수를 변화시키면서 소멸파가 파랑의 변형에 미치는 영향을 검토하였다. 천해역 및 중간수심 영역을 구간의 수와 소멸파 성분의 수에 변화를 주면서 수렴성 검사를 한 결과, 천해 영역에서는 소멸파 성분의 영향이 적게 나타났으나 중간수심 영역에서는 적절한 개수의 소멸파를 고려해야 보다 정확한 예측을 할 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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