• Smart Structures and Systems
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• 제32권1호
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• pp.61-81
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• 2023

This study presents an ensemble learning based Bayesian model updating approach for structural damage diagnosis. In the developed framework, the structure is initially decomposed into a set of substructures. The autoregressive moving average (ARMAX) model is established first for structural damage localization based structural motion equation. The wavelet packet decomposition is utilized to extract the damage-sensitive node energy in different frequency bands for constructing structural surrogate models. Four methods, including Kriging predictor (KRG), radial basis function neural network (RBFNN), support vector regression (SVR), and multivariate adaptive regression splines (MARS), are selected as candidate structural surrogate models. These models are then resampled by bootstrapping and combined to obtain an ensemble model by probabilistic ensemble. Meanwhile, the maximum entropy principal is adopted to search for new design points for sample space updating, yielding a more robust ensemble model. Through the iterations, a framework of surrogate ensemble learning based model updating with high model construction efficiency and accuracy is proposed. The specificities of the method are discussed and investigated in a case study.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.2655-2663
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• 2011

지금까지 심방세동을 검출하는 방법은 P파의 형태, 시간 주파수 영역 분석법이 주를 이루었다. 하지만 P파는 잡음의 영향을 많이 받는 환경에서는 검출의 정확도가 떨어지며, 시간 주파수 영역 분석법은 RR 간격에 따라 변화하는 불규칙적 리듬에 관한 정보를 정확하게 얻지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는, P파의 형태는 고려하지 않고, 불규칙 RR 간격 리듬의 비선형적 특성 분석을 통한 심방세동 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 불규칙 RR 간격 리듬을 다양성, 무작위성, 복잡성으로 각각 정의하고 제곱평균제곱근(RMSSD), 전환점비(TPR), 표본 엔트로비(SpEn)의 3가지 비선형적 특성 분석을 통하여 심방세동을 분류하였다. 제안된 알고리즘의 검출 성능을 평가하기 위해 3가지 통계치의 최적값을 설정하고 MIT-BIH 심방세동 데이터베이스와 부정맥 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 성능 평가 결과, MIT-BIH 심방세동 데이터베이스에 대해서는 민감도(sensitivity:94.5%), 특이도(specificity:96.2%)를 각각 나타내었으며, 부정맥 데이터베이스에 대해서는 민감도(89.8%), 특이도(89.62%)를 각각 나타내었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.171-177
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• 2018

본 연구의 목적은 비관련다각화가 이익조정에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고, 이러한 관계가 감사위원회의 효율성에 따라 달라지는지를 검증하는 것이다. 분석을 위한 표본자료는 2000년에서 2009년까지 한국거래소에 상장되어있는 제조기업 중 264개 기업, 1924개의 기업-연(firm-year)자료를 이용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 엔트로피지수로 측정한 비관련다각화는 이익조정에 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 비관련다각화가 이익조정에 미치는 양(+)의 영향에 대한 감사위원회의 상호조절효과를 검증한 결과, 비관련다각화수준이 높은 기업에서 감사위원회의 설치 및 독립성이 높은 경우 이익조정이 감소하는 음(-)의 관련성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 비관련다각화지수가 보다 높은 기업의 경우, 경영자를 감시하는 감사위원회의 효율성을 강화하는 것이 중요함을 시사한다.

• 대한통합의학회지
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• 제8권2호
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• pp.63-73
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• 2020

Purpose: To investigate breathing-related changes in the balance ability of healthy adults. Methods: The participants were 36 healthy adults in their 20s and 30s. All participants were trained in three breathing (neutral, thoracic, and abdominal) methods one week before measurements. We used AccuSway to measure each participant's balance ability, using each breathing technique, in two postures (bipedal and unipedal). Results: During the bipedal balance task, abdominal breathing produced significant increases in path length and sway velocity. Abdominal breathing resulted in significant changes in sample entropy at the anteroposterior location compared with neutral breathing (p<.05). In the normalized anteroposterior location, there were significant changes in backward movement during thoracic and abdominal breathing compared with those during neutral breathing (p<.05). During the unipedal balance task, path length and sway velocity increased significantly during voluntary breathing compared with those during neutral breathing (p<.05). There was a significant change in backward movement when abdominal breathing-compared with neutral breathing-was used in the normalized anteroposterior location (p<.05). In the normalized left-right location, there was a significant shift to the right during thoracic breathing compared with that during neutral breathing (p<.05). Conclusion: Compared with neutral breathing, altered voluntary breathing patterns affect balance in healthy adults. Our results indicated that that static balance was more affected by abdominal breathing than by neutral breathing. Future studies should examine variables such as the breathing volume, rhythm, and method.

• Journal of Korea Trade
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• 제25권5호
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• pp.74-92
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• 2021

Purpose - Utilizing a large sample of Korean firms, this study examines international diversification impacts on corporate tax avoidance and whether firms affiliated with large business groups (known in Korean as "chaebol") reinforce the relationship between international diversification and tax avoidance. Design/methodology - This paper hypothesizes that 1) international diversification is likely to increase tax avoidance, 2) the positive effect of international diversification on tax avoidance is likely to be more pronounced for chaebol firms. We examine the hypotheses by using Korean firms listed in the Korean stock market between 2011 and 2016. We employ the number of foreign subsidiaries and the entropy index as proxies for international diversification and CASH ETR and GAAP ETR as proxies for tax avoidance. Findings - Our findings are summarized as follows. First, we have found that as firms are more internationally diversified, tax avoidance increases. It means that international diversification can be employed as a method of reducing the tax burden. Second, firms affiliated with chaebol are strengthened by the positive relation between international diversification and tax avoidance. It is interpreted that chaebol firms have more effective opportunities to reduce taxes than other firms. When entering foreign markets, they can share experience and resources to decrease taxation within the large business group. Originality/value - This study provides empirical evidence regarding the tax effect of international diversification. Unlike prior studies, international diversification is positively related to tax avoidance in Korea. In addition, we present additional evidence on the chaebol effects of international diversification on tax avoidance, in which they have an advantage to reduce taxes using transfer pricing through related party transactions, income shifting to low tax rate countries, and establishing subsidiaries in tax havens.

• Current Applied Physics
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• 제18권11호
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• pp.1280-1288
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• 2018

In this work, we pointed out that Sr substitution for Ca leads to modify the magnetic and magnetocaloric properties of $Pr_{0.7}Ca_{0.3-x}Sr_xMnO_3$ compounds. Analyzing temperature dependence of magnetization, M(T), proves that the Curie temperature ($T_C$) increased with increasing Sr content (x); $T_C$ value is found to be 130-260 K for x = 0.0-0.3, respectively. Using the phenomenological model and M(T,H) data measured at several applied magnetic field, the magnetocaloric effect of $Pr_{0.7}Ca_{0.3-x}Sr_xMnO_3$ compounds has been investigated through their temperature and magnetic field dependences of magnetic entropy change ${\Delta}S_m$(T,H) and the change of the specific heat change ${\Delta}C_P$(T,H). Under an applied magnetic field change of 10 kOe, the maximum value of $-{\Delta}S_m$ is found to be about $3J/kg{\cdot}K$, and the maximum and minimum values of ${\Delta}C_P$(T) calculated to be about ${\pm}60J/kg{\cdot}K$ for x = 0.3 sample. Additionally, the critical behaviors of $Pr_{0.7}Ca_{0.3-x}Sr_xMnO_3$ compounds around their $T_C$ have been also analyzed. Results suggested a coexistence of the ferromagnetic short- and long-range interactions in samples. Moreover, Sr-doping favors establishing the short-range interactions.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1375-1385
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• 2022

In this paper, we propose a semi-supervised domain adaptation solution to deal with practical face recognition (FR) scenarios where a single face image for each target identity (to be recognized) is only available in the training phase. Main goal of the proposed method is to reduce the discrepancy between the target and the source domain face images, which ultimately improves FR performances. The proposed method is based on the Domain Adatation network (DAN) using an MMD loss function to reduce the discrepancy between domains. In order to train more effectively, we develop a novel loss function learning strategy in which MMD loss and cross-entropy loss functions are adopted by using different weights according to the progress of each epoch during the learning. The proposed weight adoptation focuses on the training of the source domain in the initial learning phase to learn facial feature information such as eyes, nose, and mouth. After the initial learning is completed, the resulting feature information is used to training a deep network using the target domain images. To evaluate the effectiveness of the proposed method, FR performances were evaluated with pretrained model trained only with CASIA-webface (source images) and fine-tuned model trained only with FERET's gallery (target images) under the same FR scenarios. The experimental results showed that the proposed semi-supervised domain adaptation can be improved by 24.78% compared to the pre-trained model and 28.42% compared to the fine-tuned model. In addition, the proposed method outperformed other state-of-the-arts domain adaptation approaches by 9.41%.

• 분석과학
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• 제5권4호
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• pp.389-399
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• 1992

역상 액체 크로마토그래피에 의하여 $Pd(IEAA-NR)_2$ (R=H, $CH_3$, $C_2H_5$, $n-C_3H_7$, $C_6H_5-CH_2$, $n-C_4H_9$) 킬레이트의 용리 거동을 Micropak MCH-5 분리관을 사용하여 연구하고, 아울러 동시 분리분석에 미치는 흐름속도, 이동상의 세기, 분리관의 온도 등 여러 가지 인자들의 영향을 조사 검토하였다. 용리액으로 methanol/water의 이성분 용매를 사용하였으며, 모든 금속 킬레이트의 용매 세기 인자는 $0{\leq}log\;k^{\prime}{\leq}1$의 범위임을 확인하였고, 각 금속 킬레이트의 log k'과 이성분용매 중의 물의 부피분율을 도시한 결과 직선 관계가 성립하였다. 또한 뱃치법으로 측정한 분포비 ($D_c$)값과 k'값을 도시하여 본 결과 직선관계가 성립됨으로써 금속 킬레이트의 용리 메카니즘이 주로 소용매성 효과, 즉 소수성효과에 기인함을 확인하였다. 또한 금속 킬레이트의 머무름에 미치는 용량 인자와 온도와의 관계를 알아본 결과 좋은 직선성을 나타내고 있으며, 직선의 기울기로부터 엔탈피 (${\Delta}H$)와 엔트로피 (${\Delta}S$)를 구하고, 엔탈피와 용량 인자와의 관계로부터 금속 킬레이트의 머무름이 반드시 엔탈피와 관련되어 있다고 할 수 없으며 구조적 성질과도 관계가 있는 것으로 여겨진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.210-218
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• 2002

본 연구에서는 근사화된 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 의한 효율적인 복합영상 분리기법을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 엔트로피 최적화론 위한 목적함수의 판을 구하기 위해, 도함수 계산을 요구하는 뉴우턴법 대신 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법 기초한 고정점 알고리즘이다. 이렇게 하면 뉴우턴법에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 고정점 알고리즘의 독립성분분석이 가지는 학습성능을 더욱 더 개선시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 500개의 샘플을 가지는 4개 신호와 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 복합신호 및 복합영상들을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 선정되는 초기값에 의존하는 학습성능과 대규모의 영상분리에서 발생될 수 있는 비현실적인 학습시간도 함께 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.