• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.354-358
• /
• 2001

본 논문에서는 underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델을 제시한다. 이 퍼지 신경 회로망은 ART-1 신경회로망과 유사한 제어 구조를 가지고 있어 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 또한 연결강도의 초기화가 필요 없고 ART-1 신경회로망에 비하여 잡음에 민감하지 않다. 이 퍼지 신경회로망의 학습법칙은 코호넨의 학습법칙을 변형하고 퍼지화 하였으며 누설 경쟁학습의 퍼지화와 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 출력 뉴런 중에서 승자를 정한 후에 행해지는 점검 테스트에서는 유사척도로 상대적 거리를 사용하였다. 이 상대적 거리는 유클리디안 거리와 함께 데이터와 클러스터들의 대푯값들 간의 상대적인 위치를 고려한 것이다. 본 논문에서 제안한 퍼지 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도의 성능을 비교하기 위하여 널리 사용되어온 IRIS 데이터와 가우시안 분포 데이터를 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.207-210
• /
• 2000

학습법칙은 신경회로망의 성능을 좌우하는 중요한 요소의 하나이다. Kohonen의 합습법칙등이 개발되어 사용되어 왔으나 Underutilization 문제가 있어 실제 사용사에 문제가 있어 왔다. 본 논문에서 제시하는 학습법칙은 이를 부분적으로 해결하였다. 또한 이 학습법칙을 ART(Adaptive Resonance Theory)-1과 Kohonen의 자기 구조 특징 지도의 장점을 조합한 개선된 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였고, 성능을 평가하기 위해 가우시안 분포의 데이터와 IRIS 데이터를 각각 사용하여 실험하였다.

• 사회복지연구
• /
• 제43권2호
• /
• pp.319-344
• /
• 2012

본 연구는 2010년 국민건강영양조사 원자료를 이용하여 의료이용 형평성지수인 집중지수와 Hiwv지수를 성별, 연령, 지역의 하위집단에 따라 집단 간 차이(Between)에 의한 부분과 집단 내부의 불평등(Within)에 의한 부분, 그리고 잔여 부분(R)으로 분해하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 외래이용 횟수에서 남녀의 집단 간 차이가 Hiwv지수에 미치는 영향은 0으로 나타났다. 반면 외래비용에서는 Hiwv지수 .1035 중 여성들의 집단 내부불평등이 .0441을 설명하고 있어 빈곤여성들의 의료서비스 저이용이 의료이용 형평성에서 중요한 문제가 됨을 알 수 있었다. 둘째, 외래이용 횟수 형평성에 연령집단의 차이는 크게 영향을 미쳤는데, 미세한 양이지만 Hiwv지수 -.0107에서 대부분인 -.0085을 설명하고 있다. 셋째, 외래비용의 Hiwv지수에는 집단 내부의 불평등 특히, 노년층의 내부 불평등이 .0253을 설명하여 설명력이 크게 나타났다. 넷째, 외래비용의 Hiwv지수에 지역의 내부 격차(Within)가 가장 크게 영향을 미쳐서 Hiwv지수 .1035 중 .0569를 설명하였으며, 이 중 대부분인 .0535를 도시지역의 불평등이 설명하였다. 분석결과를 종합하면 분석된 집단범주 중 외래이용 횟수의 형평성에 가장 크게 영향을 미치는 집단은 연령집단이었으며, 외래비용에서는 집단 간 격차보다 집단 내부의 불평등이 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 빈곤여성일수록, 빈곤노인일수록, 도시빈민일수록 기대비용에 못 미치는 외래진료비를 지출하고 있음을 나타냈는데, 이들에 대한 의료비지원 정책이 요구된다고 하겠다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권6B호
• /
• pp.553-558
• /
• 2009

IEEE 802.11 네트워크에서 업링크와 다운링크 간 TCP 공평성 보장을 위한 여러 연구가 진행되어 왔다. 하지만 제안된 방법들은 하나의 스테이션이 여러 개의 TCP 업링크 스트림들을 동시에 사용하여 업링크 대역폭을 독점하는 불공평성 문제에는 효과적이지 못하다. 이러한 문제에 대해 본 논문에서는 AP가 각 업링크 스테이션마다 token bucket을 지정하여 전송 대역폭 독점을 막는 방을 제안한다. 이 방법은 업링크와 다운링크 간의 공평성도 보장할 수 있다. 제안 방법은 token bucket을 사용할 때 나타날 수 있는 전승 대역폭의 utilization 저하를 막기 위해 스테이션 간에 잉여 token을 이동할 수 있도록 한다. 이러한 token 이동을 통해 공평성과 utilization간의 균형을 맞출 수 있다. 시뮬레이션을 통해 제안 방식이 업링크 스테이션간의 내역폭 사용의 공평성은 물론, 업링크와 다운링크간의 공평성도 보장함을 확인할 수 있었다.

• 노동경제논집
• /
• 제33권3호
• /
• pp.89-127
• /
• 2010

이 글에서는 우리나라 실업률이 현실 고용사정을 적절히 대변하고 있지 못한 문제의 원인과 해법을 탐구한다. 실업률은 18시간 미만 무급가족종사자의 취급, 취업예정자의 판단, 구직활동 요건 등에서 ILO 국제기준과 차이를 보인다. 또한 경활 본조사와 부가조사의 취업상태 판별을 위한 응답을 비교한 결과 약 90%가 불일치하고 있어 경제활동상태 판별 과정에서의 오분류 가능성을 시사하는데, 설문의 잘못된 설계가 원인으로 추론된다. 현 실업률지표의 결함을 보완할 대안지표로서 잠재실업 및 불완전취업을 포괄하는 확장실업지표를 제안한다. 이를 통해 상당한 규모의 준실업 인구의 존재와 공식실업률에서 확인되지 않는 고용변동의 다양한 측면을 포착할 수 있음을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권2호
• /
• pp.191-195
• /
• 2008

본 논문은 IEEE 802.11e EDCA의 성능 향상을 위해서 클래스 트래픽에 기반하여 각 클래스의 경쟁 윈도우의 크기를 동적으로 조절하는 방안을 제안한다. IEEE 802.11e EDCA는 IEEE 802.11 DCF와는 달리 서비스 차별화를 위해 네 개의 클래스 AC마다 고정된 최소 경쟁 윈도우 크기인 CWmin 값과 최대 경쟁 윈도우 크기인 CWmax 값을 적용한다. 트래픽의 특성별로 나뉜 AC의 고정된 파라미터 값은 각 AC간의 차별화를 보장하지만 네트워크 환경이 혼잡할 경우 충돌 발생 확률을 높인다. 이를 해결하기 위해 채널과 네트워크 상태를 고려하여 일정한 주기마다 계산된 충돌 확률로 CWmin 값을 조절하는 CWminAS(CWmin Adaptation Scheme)가 제안되었다. 그러나 이 방식은 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 계산하고, CWmin 값을 조절하는 ACATICT(Adaptive Contention-window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic) scheme을 제안한다. 실험 결과 ACATICT가 CWminAS보다 효율이 최대 약 10% 향상되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.9-21
• /
• 2013

GPU의 연산 능력과 유연성이 강화됨에 따라, GPU는 그래픽 응용프로그램뿐만 아니라 범용 응용프로그램도 수행한다. 특히, GPU 회사들이 제공하는 API를 활용함으로써 프로그래머들은 보다 쉽게 GPGPU 응용프로그램을 작성할 수 있다. 하지만 대부분의 범용 응용프로그램은 분기 명령어를 많이 포함하고 있기 때문에, 범용 응용프로그램을 수행하는 경우 GPU의 연산 자원을 충분히 활용할 수 없다. 분기 명령어를 처리하기 위해서 다양한 워프 생성 기법들이 제안되었다. GPU 구조에서는 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성기법이 우수한 성능을 보일 것으로 예상된다. 하지만 예상과는 달리, 실험 결과에 따르면 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능이 상대적으로 낮은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법의 성능보다 낮게 나타난다. 높은 연산 자원 활용률을 보이는 워프 생성 기법에서 유발한 많은 메모리 요구로 인한 심각한 메모리 병목 현상이 원인으로 분석된다. 그러므로 적절한 하드웨어 지원이 없는 경우, 높은 연산자원 활용률이 반드시 우수한 성능을 보장한다고 할 수 없다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 하드웨어 자원과 워프 생성 기법사이의 상관관계에 대한 상세한 분석을 수행하고자 한다. 본 논문의 분석 결과는 분기 명령어에 의해 발생된 GPU의 성능 저하 문제를 해결하고자 할 때 중요한 가이드라인이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-16
• /
• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.