• 인지과학
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• 제8권4호
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• pp.63-75
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• 1997

주의 위치로부터의 거리에 따른 시각 민감도 변화를 조사하였다. 피험자가 시야 평면의 한 점을 응시하는 동안 응시점에서 좌우 대칭으로 4。 떨어져 있는 주의 유도점중 하나를 깜빡인 다음 주의 유도점 부근에 표적 자극을 제시하였다. 피험자의 과제는 그 표적이 나타났는지의 여부를 판단하여 보고하는 것이었다. 표적 자극의 탐지율은 주의 유도점 인접한 곳에서 가장 높았으며 그곳으로부터 멀어질수록 점진적으로 감소하였다. 이러한 결과는 주의 유도에 의한 시각 민감도의 점진적 변화 모형(gradient model)을 지지하는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.770-773
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• 2017

Linear Regression 문제를 토대로 변형하여 선형회귀분석, 2차함수모형 회귀분석, '단조 증가(감소)' 3차 함수 모형 회귀분석과 그에 따라 변형되는 gradient descent 알고리즘을 기술한다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제6권2호
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• pp.164-173
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• 1994

완경사 파랑식을 PCGM기법으로 계산하기 위한 수치모형을 제시하였다. 본 논문에서는 기존 Panchang 등(1991)의 모형과 달리 정확한 경계조건을 부여하였고 보다 향상된 Preconditioner가 사용되었다. 비선형파랑에 대한 계산과정을 중점적으로 다루었고 보다 정밀한 수치모형을 개발하기 위해 발표된 문제들을 토의하였다. 수치모형의 결과를 구형 천퇴와 타원형 천퇴수리실험 자료와 비교하였다. 파랑의 진폭에 대한 수치모형 결과는 수리실험 자료와 잘 일치하였으며 본 수치모형은 복잡한 지형을 갖는 천해역의 파랑변형을 계산하는데 유용한 모형임을 입증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.45-57
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• 1998

본 논문의 목적은 다목적 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 방법으로 병렬다중결선의 계층구조를 가진 신경망이론에 의하여 홍수시 불확실한 비선형시스템의 특성을 같는 저수지 유입량 예측모형을 개발하는 것이다. 신경망이론을 이용한 예측모형의 개발을 위하여 역전파 학습알고리즘을 사용하였으며 역전파 학습알고리즘 사용시 흔히 대두되는 지역최소값 문제와 수렴속도의 향상을 위해서 최적화기법인 경사하강법을 이용한 모멘트법과 경사하강법과 Gauss-Newton 방법을 이용한 Leverberg-Marquardt 법을 사용하였다. 모형개발에 사용된 자료는 연속적인 값으로 입력자료와 출력자료를 강우와 댐유입량을 학습시킨 후, 저수지의 홍수유입량 예측을 위한 다층신경망 모형을 구성하였다. 학습시 사용한 자료를 토대로 개발된 모형을 검정한 결과 매우 만족스런 결과를 얻을 수 있었고 실제 충주댐 유역을 대상으로 저수지 홍수유입량 예측결과 모형의 타당성을 입증할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.161-170
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• 2013

외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.1052-1060
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• 1989

본 연구에서는 0-방정식 난류모형과 2-방정식 난류모형 그리고 역압력 구배와 수렴과 발산의 영향을 고려한 2-방정식 난류모형을 사용하여 대칭단면에서의 난류유동 을 해석하고, 계산 결과를 비교하여 난류모형의 적절성을 평가하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.537-550
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• 2000

본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용하였다. 그리고 모형의 훈련과 검증을 위하여 이용된 자료는 풍수년, 평수년, 갈수년 풍수년+평수년, 풍수년+갈수년, 평수년+갈수년 및 풍수년+평수년+갈수년으로 구분하여 구성하였다. 모형의 훈련과정에서 각 자료를 이용하여 최적 연결강도와 편차가 결정되어 졌으며, 동시에 일유출량이 계산되어졌다. 예측오차의 통계분석을 통하여 풍수년+갈수년의 자료를 제외하고는 훈련결과가 양호한 것으로 나타났다. 모형의 검증에는 모형의 훈련을 통해 산정된 CASE 1 의 SCGBP 알고리즘의 연결강도와 편차를 이용하였으며, 검증의 결과는 훈련결과처럼 만족스러운 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 선정한 신경망모형과 비교검토하기 위하여 다중회귀분석모형을 적용하여 일유출량을 예측하였으며, 그 결과 신경망모형이 다소 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같이 신경망모형은 조직적인 접근법, 매개변수의 감소 및 모델을 개발하는데 소모되는 시간을 줄일수 있는 장점이 있다.

• 무역학회지
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• 제46권2호
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• pp.281-299
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• 2021

This paper analyzes the feasibility of using machine learning methods to forecast the employment. The machine learning methods, such as decision tree, artificial neural network, and ensemble models such as random forest and gradient boosting regression tree were used to forecast the employment in Busan regional economy. The following were the main findings of the comparison of their predictive abilities. First, the forecasting power of machine learning methods can predict the employment well. Second, the forecasting values for the employment by decision tree models appeared somewhat differently according to the depth of decision trees. Third, the predictive power of artificial neural network model, however, does not show the high predictive power. Fourth, the ensemble models such as random forest and gradient boosting regression tree model show the higher predictive power. Thus, since the machine learning method can accurately predict the employment, we need to improve the accuracy of forecasting employment with the use of machine learning methods.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1245-1255
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• 2017

온라인 학습은 자료가 실시간으로 혹은 배치 단위로 축적되는 상황에서 주어진 목적함수의 해를 계산하는 방법을 말한다. 온라인 학습 알고리즘 중 배치를 이용한 확률적 경사 하강법 (stochastic gradient decent method)은 가장 많이 사용되는 방법 중 하나다. 이 방법은 구현이 쉬울 뿐만 아니라 자료가 동질적인 분포를 따른다는 가정 하에서 그 해의 성질이 잘 연구되어 있다. 하지만 자료에 특이값이 있거나 임의의 배치가 확률적으로 이질적 성질을 가질 때, 확률적 경사 하강법이 주는 해는 큰 편이를 가질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 비정상 배치 (abnormal batch) 있는 자료 하에서 효과적으로 온라인 학습을 수행할 수 있는 수정된 경사 하강 알고리즘 (modified gradient decent algorithm)을 제안하고, 그 알고리즘을 통해 계산된 해의 수렴성을 밝혔다. 뿐만 아니라 간단한 모의실험을 통해 제안한 방법의 이론적 성질을 실증하였다.