http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Bacterial foraging algorithm 을 이용한 extreme learning machine의 피라미터 최적화
조재훈,이대종,전명근 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.6
Recently, Extreme learning machine(ELM), a novel learning algorithm which is much faster than conventional gradient-based learning algorithm, was proposed for single-hidden-layer feedforward neural networks. The initial input weights and hidden biases of ELM are usually randomly chosen, and the output weights are analytically determined by using Moore-Penrose(MP) generalized inverse. But it has the difficulties to choose initial input weights and hidden biases. In this paper, an advanced method using the bacterial foraging algorithm to adjust the input weights and hidden biases is proposed. Experimental results show that this method can achieve better performance for problems having higher dimension than others. 최근 단일 은닉층을 갖는 전방향 신경회로망 구조로, 기존의 경사 기반 학습알고리즘들보다 학습 속도가 매우 우수한 ELM(Extreme Learning Machine)이 제안되었다. ELM 알고리즘은 입력 가중치들과 은닉 바이어스들의 초기값을 무작위로 선택하고 출력 가중치들은 Moore-Penrose(MP) 일반화된 역행렬 방법을 통하여 구해진다. 그러나 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들의 초기값 선택이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘 중 박테리아 생존(Bacterial Foraging)알고리즘의 수정된 구조를 이용하여 ELM의 초기 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들을 선택하는 개선된 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 많은 입력 데이터를 가지는 문제들에 대하여 성능이 우수함을 보였다.
조재훈 대한이비인후과학회 2015 대한이비인후과학회지 두경부외과학 Vol.58 No.9
The prognostic factor for surgical success in obstructive sleep apnea (OSA) patient is very important for determining treatment modality. If the chance of surgical success is expected to be high, surgery could be the first option. However, the chance is low, continuous positive airway pressure or oral appliance should be given priority. This article is a systematic review with regard to outcome predictor of uvulopalatopharyngoplasty in OSA. Various predictors are briefly reviewed and problems are discussed to help readers’ decision.
조재훈,이강수 한국리스크관리학회 2018 리스크 管理硏究 Vol.29 No.1
우리나라의 연금사망률은 생명보험 경험생명표로부터 계산되는 개선율을 이용하여 경험생명표보다 상당히 낮은 연금사망률을 도출하고 그 결과를 실무적으로 사용하고 있어 국제회계기준에 부합하는 합리적인 방법이라고 간주되기 어려운 실정이다. 이번 연구는 경험생명표와 연금사망률의 적정한 수준을 해외의 경험적 사망률 연구결과를 이용하여 비교분석한 뒤 우리나라 연금사망률의 확률론적 모형을 추정하고미래 예측값을 계산하는 방법론을 제시한다. 추정된 확률적 사망률 모형은 우리나라의 연금시장의 상품개발에 활용될 수 있으며 장수위험의 불확실성으로 인해 빠르게성장하지 못하고 있는 우리나라의 연금시장의 활성화에 기여할 것으로 기대된다. 사망률의 수리적 모형은 이요인 평균회귀확률과정을 적용하였으며 연금계약의 장수위험을 측정하는 하나의 방법으로서 추정된 사망률 모형을 이용하여 장수채권의 가격을 시뮬레이션 기법으로 계산하였다.
Regime-Switching 모형을 이용한 실손의료보험 제도변경의 영향 분석
조재훈,이근창 한국리스크관리학회 2012 리스크 管理硏究 Vol.23 No.2
금융위기 등의 역사적 사건 또는 정부주도의 제도 변경에 기인한 급격한 경제적 환경의 변화를 다루는 수리적 모형 중에서 국면전환 시계열 모형은 경제학 분야에서 그 현상을 설명하기 위한 도구로 자주 사용되었다(Hamilton, 1989, Sims and Zha, 2004, Davig, 2004). 우리나라 민영 건강보험을 규제하는 제도는 오랜 기간에 걸쳐 개정을 거듭해왔으며 특히 실손의료보험 표준약관으로 대표되는 2009년 10월의 제도변경은 그 영향이 전 보험업계와 건강보험가 입자에게 영향을 줄 것으로 예상되는 매우 급격한 경제적 환경의 변화로 간주 될 수 있다. 본 연구에서는 Hamilton(1988)의 국면전환 자기회귀시계열 모형 (regime-switching autoregressive model)을 코퓰라 종속모형으로 발전시켜 민영건강보험 의료이용의 변화를 제도변경의 영향과 거시경제지표 변동의 영향으로 설명하는 방법을 제시하였다. 또한, 실증분석으로서 국내 민영건강보험 5 개년 월별자료를 이용한 결과, 실손의료보험 표준화 이후 의료이용 심도의 감 소는 제도변경과 더불어 소비경제지표의 변화에도 다소 영향을 받은 것으로 분석되었다. This paper discusses a method of statistical modeling based on time series model with regime-switches to describe the effect of regulatory changes of medical insurance in Korea with particular emphasis on claims severity. The method is illustrated using recent medical claims data from private insurance companies, maintained by Korea Insurance Development Institution (KIDI). Using autoregressive time series model, the modeling strategy focuses on the practical method of regime-switch estimation to investigate the existence and degree of the regulatory changes.