의사 샘플 신경망을 이용한 토석류 퇴적 모델의 파라미터 추정 (Parameter Estimation in Debris Flow Deposition Model Using Pseudo Sample Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터정보학회
· 수록지 정보 : 한국컴퓨터정보학회논문지 / 17권 / 11호 / 11 ~ 18페이지
· 저자명 : 허경용, 이창우, 박충식

초록

토석류퇴적모델은토석류에의한피해지예측을위해random walk model(RWM)을사용하여구성한모델로피해지 예측에서 그 효용성이 입증되었지만 몇 개의 자유 파라미터가 실험적으로 결정되어야 하는 문제점이 있다.
파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류 데이터는 학습 데이터의 크기가 작아 기존학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 이 논문에서는 학습 데이터 크기 문제를 완화할 수 있는 신경망의 변형인의사샘플신경망을 제안하였다. 의사 샘플 신경망은기존 샘플로부터 의사 샘플을생성하고 이를 학습에 사용한다.
의사 샘플은 해공간을 평탄화시키고 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여줌으로써 기존 신경망에 비해 안정적인 파라미터 추정이 가능해진다. 이러한 사실은 실험 결과 통해 확인할 수 있다.

영어초록

Debris flow deposition model is a model to predict affected areas by debris flow and randomwalk model (RWM) was used to build themodel. Although themodel was proved to be effective in the prediction of affected areas, the model has several free parameters decided experimentally. There are several well-knownmethods to estimate parameters, however, they cannot be applied directly to the debris flowproblemdue to the small size of training data. In this paper, a modified neural network, called pseudo sample neural network (PSNN), was proposed to overcome the sample size problem. In the training phase, PSNNuses pseudo samples, which are generated using the existing samples. The pseudo samples smooth the solution space and reduce the probability of falling into a local optimum. As a result, PSNNcan estimate parameter more robustly than traditional neural networks do. All of these can be proved through the experiments using artificial and real data sets.

참고자료

· 없음