• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1017-1028
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• 2011

신용평가를 판단하기 어렵기 때문에 평가를 유보하고 특별한 전문가에게 재심사를 의뢰하기 위하여 결정이 보류된 미결정자에 대한 미결정자 추론은 신용평가 분야 이외에도 의학통계와 스포츠통계등 대부분의 통계적 모형에서 발생하는 문제이다. 본 연구에서는 미결정자 추론을 비임의결측 가정하에서의 결측자료 유형으로 간주하고, 표본선택모형 중의 하나인 이변량 프로빗모형을 이용한다. 결정된 차주의 특성을 나타내는 확률변수를 사용하여 미결정자를 추론하는 방법과 보다 정확한 정보를 수집한 후 추가적인 확률변수를 사용하여 추론하는 방법을 제안한다. 실증예제를 통하여 특성변수의 조합과 다양한 미결정 구간, 그리고 절단점의 변동에 따라 미결정자와 전체 오분류율을 비교한다. 미결정구간을 확대하거나 정확한 신용정보를 모형에 추가하여 사용하면 정상 집단과 부도 집단의 정보를 더욱 정확하게 반영할 수 있기 때문에 미결정자와 전체 오분류율의 큰 감소효과를 기대할 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.47-53
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• 2021

Autoregressive한 TTS 모델은 불안정성과 속도 저하라는 본질적인 문제를 안고 있다. 모델이 time step t의 데이터를 잘못 예측했을 때, 그 뒤의 데이터도 모두 잘못 예측하는 것이 불안정성 문제이다. 음성 출력 속도 저하 문제는 모델이 time step t의 데이터를 예측하려면 time step 1부터 t-1까지의 예측이 선행해야 한다는 조건에서 발생한다. 본 연구는 autoregression이 야기하는 문제의 대안으로 end-to-end non-autoregressive 가속 TTS 모델을 제안한다. 본 연구의 모델은 Tacotron 2 - WaveNet 모델과 근사한 MOS, 더 높은 안정성 및 출력 속도를 보였다. 본 연구는 제안한 모델을 토대로 non-autoregressive한 TTS 모델 개선에 시사점을 제공하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권4호
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• pp.1139-1158
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• 2015

This paper proposes an efficient system identification method for modeling nonlinear behavior of civil structures. This method is developed by integrating three different methodologies: principal component analysis (PCA), artificial neural networks, and fuzzy logic theory, hence named PANFIS (PCA-based adaptive neuro-fuzzy inference system). To evaluate this model, a 3-story building equipped with a magnetorheological (MR) damper subjected to a variety of earthquakes is investigated. To train the input-output function of the PANFIS model, an artificial earthquake is generated that contains a variety of characteristics of recorded earthquakes. The trained model is also validated using the1940 El-Centro, Kobe, Northridge, and Hachinohe earthquakes. The adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is used as a baseline. It is demonstrated from the training and validation processes that the proposed PANFIS model is effective in modeling complex behavior of the smart building. It is also shown that the proposed PANFIS produces similar performance with the benchmark ANFIS model with significant reduction of computational loads.

• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.771-781
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• 2019

We propose the VS³-NET model to solve the task of question answering questions with machine-reading comprehension that searches for an appropriate answer in a given context. VS³-NET is a model that trains latent variables for each question using variational inferences based on a model of a simple recurrent unit-based sentences and self-matching networks. The types of questions vary, and the answers depend on the type of question. To perform efficient inference and learning, we introduce neural question-type models to approximate the prior and posterior distributions of the latent variables, and we use these approximated distributions to optimize a reparameterized variational lower bound. The context given in machine-reading comprehension usually comprises several sentences, leading to performance degradation caused by context length. Therefore, we model a hierarchical structure using sentence encoding, in which as the context becomes longer, the performance degrades. Experimental results show that the proposed VS³-NET model has an exact-match score of 76.8% and an F1 score of 84.5% on the SQuAD test set.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.395-399
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• 2001

이 논문은 학습을 통해 관측 데이터로부터 퍼지 추론 모듈을 생성할 수 있는 적응 능력을 갖는 모듈화 퍼지추론 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 TS 퍼지모델과 모듈화 신경회로망의 구조적 유사성을 기초로 한다. 학습과정은 새로운 퍼지추론 모듈의 생성과 모듈 파라미터의 갱신으로 구성된다. 퍼지추론 모듈은 국부모델망과 퍼지 게이팅망으로 구성된다. 제안한 시스템의 파라미터들은 표준 LMS 알고리즘을 이용하여 최적화된다. 제안한 시스템의 성능은 비선형 동적 시스템 적응제어에의 응용을 통해서 입증된다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제38권2호
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• pp.1-20
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• 2016

In this paper, we conduct uniform inference of two widely used versions of the Phillips curve, specifically the random-walk Phillips curve and the New-Keynesian Phillips curve (NKPC). For both specifications, we propose a potentially time-varying natural unemployment (NAIRU) to address the uncertainty surrounding the inflation-unemployment trade-off. The inference is conducted through the construction of what is known as the uniform confidence band (UCB). The proposed methodology is then applied to point-ahead inflation forecasting for the Korean economy. This paper finds that the forecasts can benefit from conducting UCB-based inference and that the inference results have important policy implications.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제52권5호
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• pp.283-289
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• 2003

This paper proposes an expert system which can determine automatically the shunting routes corresponding to the given shunting works by considering totally the train operating environments in the station. The expert system proposes the multiple shunting routes with priority of selection based on heuristic search strategy. Accordingly, system operator can select a shunting route with the safety and efficiency among the those shunting routes. The expert system consists of a main inference engine and a sub inference engine. The main inference engine determines the shunting routes with selection priority using the segment routes obtained from the sub inference engine. The heuristic rules are extracted from operating knowledges of the veteran route operator and station topology. It is implemented in C computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique. And, the validity of the builted expert system is proved by a test case for the model station.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권2호
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• pp.663-669
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• 2014

Background: With recent progress in health science administration, a huge amount of data has been collected from thousands of subjects. Statistical and computational techniques are very necessary to understand such data and to make valid scientific conclusions. The purpose of this paper was to develop a statistical probability model and to predict future survival times for male breast cancer patients who were diagnosed in the USA during 1973-2009. Materials and Methods: A random sample of 500 male patients was selected from the Surveillance Epidemiology and End Results (SEER) database. The survival times for the male patients were used to derive the statistical probability model. To measure the goodness of fit tests, the model building criterions: Akaike Information Criteria (AIC), Bayesian Information Criteria (BIC), and Deviance Information Criteria (DIC) were employed. A novel Bayesian method was used to derive the posterior density function for the parameters and the predictive inference for future survival times from the exponentiated Weibull model, assuming that the observed breast cancer survival data follow such type of model. The Markov chain Monte Carlo method was used to determine the inference for the parameters. Results: The summary results of certain demographic and socio-economic variables are reported. It was found that the exponentiated Weibull model fits the male survival data. Statistical inferences of the posterior parameters are presented. Mean predictive survival times, 95% predictive intervals, predictive skewness and kurtosis were obtained. Conclusions: The findings will hopefully be useful in treatment planning, healthcare resource allocation, and may motivate future research on breast cancer related survival issues.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.87-95
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• 2013

신제품의 연구/개발에 있어서는 시제품의 실험결과를 토대로 개량설계를 여러 번 반복하는 경우가 많으며, 이로 인하여 시제품을 만드는 횟수가 많아지게 되는 경향이 있다. 신제품의 연구/개발에 있어서 이와 같은 불필요한 시제품을 만드는 횟수를 저감시키기 위한 목적으로 주로 컴퓨터 시뮬레이션에 기반을 둔 CAD 시스템이 많이 연구 되고 있으며, 일부는 이미 실용화되어 있다. 그러나 이와 같은 종래의 CAD시스템은 시제품의 실험결과를 합리적으로 개량설계에 반영하기 위한 기능을 CAD 시스템 내부에 갖추고 있지 않다. 본 연구에서는 다수의 지식원들의 상호 협조 작업을 통하여 문제해결 능력을 향상시킬 수 있는 특징을 갖는 흑판형 추론모델을 이용하여, 신제품의 개발설계를 적절히 지원하기 위한 전문가 시스템(DESYR ver. 1)의 구축방법을 제시하였으며, 이를 통하여 시제품의 실험결과를 보다 효과적으로 개량설계에 반영할 수 있도록 하였다. 또한, 신형 자기축수의 개발을 통하여 제시한 방법론의 타당성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.555-565
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• 1999

복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.