요즘세상-어린이와 환경 교육

윤여창 우리신학연구소 2000 갈라진 시대의 기쁜소식 Vol.- No.456

서울시 도시림의 휴양 및 탄소저장 가치

윤여창,전정남,차준희 한국임학회 2008 한국임학회 학술발표논문집 Vol.2008 No.-

신경망 학습의 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과

윤여창 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.12 No.3

The goal of this paper is to study the joint effect of factors of neural network learning procedure. There are many factors, which may affect the generalization ability and learning speed of neural networks, such as the initial values of weights, the learning rates, and the regularization coefficients. We will apply a constructive training algorithm for neural network, then patterns are trained incrementally by considering them one by one. First, we will investigate the effect of these factors on generalization performance and learning speed. Based on these factors’ effect, we will propose a joint method that simultaneously considers these three factors, and dynamically tune the learning rate and regularization coefficient. Then we will present the results of some experimental comparison among these kinds of methods in several simulated nonlinear data. Finally, we will draw conclusions and make plan for future work. 본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.

개선된 유전자 역전파 신경망에 기반한 예측 알고리즘

윤여창,조나래,이성덕 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.6

In this study, the problems in the short term stock market forecasting are analyzed and the feasibility of the ARIMA method and the backpropagation neural network is discussed. Neural network and genetic algorithm in short term stock forecasting is also examined. Since the backpropagation algorithm often falls into the local minima trap, we optimized the backpropagation neural network and established a genetic algorithm based on backpropagation neural network for forecasting model in order to achieve high forecasting accuracy. The experiments adopted the korea composite stock price index series to make prediction and provided corresponding error analysis. The results show that the genetic algorithm based on backpropagation neural network model proposed in this study has a significant improvement in stock price index series forecasting accuracy. 본 연구에서는 단기 예측을 위한 자기회귀누적이동평균모형, 역전파 신경망 및 유전자 알고리즘의 결합 적용에 대하여 논의하고 이를 통한 유전자-신경망 알고리즘의 효용성을 살펴본다. 일반적으로 역전파 알고리즘은 지역 최소값에 수렴될 수 있는 단점이 있기 때문에, 여기서는 예측 정확도를 높이기 위해 역전파 신경망 구조를 최적화자고 유전자 알고리즘을 결합한 유전자-신경망 알고리즘 기반 예측모형을 구축한다. 실험을 통한 오차 비교는 KOSPI 지수를 이용한다. 결과는 이 연구에서 제안된 유전자-신경망 모형이 역전파 신경망 모형과 비교할 때 예측 정확도에서 어느 정도 유의한 효율성을 보여주고자 한다.

이식 신 기능 평가에서 도플러 초음파 및 신장 신티그라피의 비교

윤여창,신병석,엄준영,김성민,안문상,양신석,박미현 대한영상의학회 2016 대한영상의학회지 Vol.74 No.5

Purpose: To compare the usefulness of Doppler ultrasonography and renal scintigraphy in the assessment of short- and long-term function of transplanted kidneys. Materials and Methods: We retrospectively reviewed the cases of 79 patients who underwent Doppler ultrasonography and technetium-99m diethylene triamine pentaacetic acid renal scintigraphy on the same day, within 4 days of renal transplantation. Image parameters were evaluated for statistical differences. Results: There was a strong positive correlation between the glomerular filtration rate (GFR) as measured by renal scintigraphy and the estimated GFR (eGFR) based on serum creatinine levels (correlation coefficient = 0.71). Scan grade according to the time-activity curve, resistive index, and end diastolic velocity showed moderate correlations with the eGFR (correlation coefficients = -0.557, -0.329, and 0.370, respectively) in the early post-transplantation period. The mean survival time was longer in patients with lower resistive indices (≤ 0.68, 54.9 months vs. > 0.68, 29.5 months) and lower pulsatility indices (≤ 1.32, 53.8 months vs. > 1.32, 28.7 months); however, there were no statistically significant differences in the long-term follow-up period (p = 0.121 for resistive index and p = 0.074 for pulsatility index). Conclusion: Renal scintigraphy is a more sensitive method than Doppler ultrasonography for assessing transplanted kidney function in the early post-transplantation period. Doppler ultrasonography might reflect the long-term survival time. However, it is difficult to predict long-term renal function using either method. 목적: 신장 이식 후 단기 및 장기간의 신 기능 평가에서 도플러 초음파와 신장 신티그라피 검사를 비교하고자 한다. 대상과 방법: 도플러 초음파와 technetium-99m diethylene triamine pentaacetic acid 신장 신티그라피를 신장 이식 후 4일 이내, 동일한 날짜에 시행한 79명의 환자를 후향적으로 분석하였다. 영상 검사의 지표들을 통계학적으로 분석하였다. 결과: 신장 이식 후 초기에 신장 신티그라피에서 측정된 사구체 여과율이 혈청 크레아티닌에서 계산된 사구체 여과율과 강한 양적 상관관계를 보였다(상관계수 = 0.71). 신장 신티그라피의 시간 활성 곡선에 따른 등급과 도플러 초음파의 저항 지수와 이완기 말 최저 혈류 속도는 중등도의 상관관계를 보였다(상관계수 = -0.557, -0.329, 0.370). 장기간의 추적 기간 중 낮은 저항 지수와 낮은 박동 지수를 보이는 환자에서 이식 신의 평균 생존 기간이 길었으나 통계학적 차이는 보이지 않았다(저항 지수 ≤ 0.68; 54.9개월 vs. > 0.68; 29.5개월, p = 0.121)(박동 지수 ≤ 1.32; 53.8개월 vs. > 1.32; 28.7개월, p = 0.074). 결론: 신장 이식 후 단기간의 이식 신의 기능 평가에 신장 신티그라피가 더 민감한 검사이다. 도플러 초음파는 장기간의 이식 신의 생존 기간을 반영할 수 있다. 그러나 이들 지표들로 장기간의 이식 신의 기능 이상을 예측하기는 어렵다.

생태경제와 환경교육 연구

윤여창 서울대학교 농업생명과학대학 농업개발연구소 1997 농업생명과학연구 Vol.1 No.-

신경망과 Box-Jenkins 방법을 이용한 시계열 예측

윤여창 又石大學校 1996 論文集 Vol.18 No.-

In this work, we consider the performance of neural networks for time series data. A modified learning process is developed for neural network approach at time series data. We can obtain good starting points with dynamic graphics approach. We use real data sets for the study : the Wolf yearly sunspot numbers between 1700 and 1983.

인터넷에서 범주형 자료에 대한 연관성 분석

윤여창,오민권 又石大學校 1997 論文集 Vol.19 No.-

In this paper we propose a categorical data analysis system on the internet with an easy-to-use environment event for novices in categorical data analysis. This system is composed of four components. First. this system presents several graphical displays for EDA(Exploratory Data Analysis) for categorical data Second, it provides some measurements of association including dynamic graphics for mosaic plots of Hartigan and Kleiner (1981), Friendly (1994), and association plots of Cohen (1980), Dynamic graphics for mosaic plots and association plots give some useful informations when one gets some measurements of association and selects a model, and current statistical software does not provide these features. Third, this system analyzes categorical data with loglinear models, logit models, and logistic regression models. Finally, one can get diagnostic analyses by these plots. Some illusrative examples are provided.

우유의 미량 지방산 함량에 관한 연구 : I. 장쇄(長鎖)지방산 I. Long chain fatty acid

윤여창 한국낙농학회 1983 韓國酪農學會誌 Vol.5 No.2

국산우유의 정확한 지방산 조성을 파악하기 위한 연구가 실시 되었는바 16개의 長鎖지방산이 분리되었다. 1. 우수탄소의 지방산은 양적으로 가장 많이 차지하고 있으며 그 함량은 41.91%이었다. 2. 기수탄소의 지방산에는 C_(17)이 분리되었는데 그 함량은 0.59%이었다. 3. 측쇄지방산은 methyl기의 分枝장소에 따라 iso와 anteiso로 구분되는데 그함량은 0.57%이었다. 4. 불포화지방산중에는 monoene이 양적으로 가장 많아 평균 26.05%를 나타냈다. 5. 스테아린산과 리놀산의 이성체가 혼합된 형태로 분리 되었는데 그 함량은 0.86%이었다. Studies were carried out to investigate the minor fatty acid composition of domestic milk. A total of 16 peaks were obtained in chromatogram: 1. Even-numbered fatty acid comprised main part of total fatty acid spectrum with the content of 41.91%. 2. As an odd-numbered acid, C_(17) was identified. Their content recorded 0.59%. 3. Branched chain acid could be distinguished by iso- and anteiso-acid according to their methyl group position. Total amount was 0.55%. 4. Monoenoic-, dienoic- and trienoic acids were analyzed. Among these unsaturated acids, monoenoic acid was the most predominant acid. 5. Isomeric forms of stearic acid and linoleic acid were analyzed. Their content was 0.86%.

수상전문가 시스템의 구현방법

윤여창 成均館大學校 大學院 1992 首善論集 Vol.17 No.-