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문제 정의
- 조건 ①과 ③은 신경망을 사용함으로써 만족시킬 수 있다[3]. 따라서 이 논문에서는 조건 ②를 해결하기 위해 의사 샘플 신경망을 제안한다.
- 파라미터 값을 추정하는 방법은 여러 가지가 있지만, 토석류 데이터의 경우 기존의 방법을 적용하기 위한 충분한 데이터를 확보하는데 어려움이 있어 적은 학습 샘플로 인해 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있으며 이를 SSS (Small Sample Size) 문제라고 한다[2]. 이 논문에서는 인공 신경망을 사용함에 있어 SSS 문제를 완화하기 위해 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용하는 의사 샘플 신경망 (PSNN, Pseudo Sample Neural Network)을 제안한다[3][4][5]. 제안한 PSNN은 의사 샘플을 통해 국부 최적해에 수렴하는 현상을 줄일 수 있으며 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능해진다.
- 이 논문에서는 학습 데이터의 크기가 작은 경우에도 학습의 안정성을 높일 수 있는 의사 샘플 신경망을 제안하였으며 그 유용성은 인위적인 데이터와 토석류 데이터를 이용한 실험에서 확인할 수 있다. 토석류 데이터는 그 획득이 어려워 현재 적은 데이터만이 확보된 상황이지만 지속적으로 데이터가 추가되고 있으므로 이후 제안한 방법에 대한 유용성이 보다 면밀히 검증될 수 있을 것으로 기대한다.
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