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컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 기계학습 기반의 동적 시뮬레이션 모델의 시계열 파라미터 교정 방법으로서, N개의 파라미터 가설 집합을 생성 단계, 상기 N개의 파라미터 가설 각각에 대하여 시뮬레이션을 k번 반복하여 실행하여 상기 N개의 파라미터 가설 각각에 대응하는 결과값들을 구하는 단계 - 여기서, t는 레짐 탐색의 유일 사례에 속하는 모든 t를 의미함 -, 상기 결과값들 각각에 대응하는 우도(likelihood)를 계산하는 단계 - 여기서, c는 진화주기임), 상기 결과값들과 상기 N개의 파라미터 가설 각각에 대한 정합 데이터의 차이를 시계열 데이터로 하여, 비모수 은닉 마코프 모델(Hierarchical Dirichlet Process Hidden semi-Markov Model: HDP-HSMM)을 적용하는 단계, 상기 N개의 파라미터 가설 각각에 대하여 레짐(Regime) 탐색을 실행하여 시간대별 레짐을 구분하고, 레짐 탐색 결과값들을 구하는 단계, 상기 레짐 탐색 결과값들을 기초로 최우도 추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 적용하여 레짐별 최우도 추정 데이터를 구하는 단계, 및상기 최우도 추정 데이터를 기초로 최우도 파라미터를 결정하는 단계 를 포함하는 파라미터 교정 방법
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제1항에 있어서, 상기 레짐 탐색 결과값을 기초로 최우도 추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 적용하여 레짐별 최우도 추정 데이터를 구하는 단계는 베타 확률 밀도 함수를 활용하여 추정 데이터를 구하는 단계를 포함하는 파라미터 교정 방법
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제1항에 있어서, 상기 최우도 파라미터는 0 에서 1 사이이고, 상기 k는 30인 파라미터 교정 방법
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제1항에 있어서, 다음 진화 주기의 동적 파라미터를로 설정하는 파라미터 교정 방법
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제1항에 있어서, 상기 시뮬레이션 모델은 인구 분리 모델(segregation model)인 파라미터 교정 방법
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컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 기계학습 기반의 동적 시뮬레이션 시계열 파라미터들의 교정 방법으로서, 복수의 파라미터들에 대해서 N개의 가설 집합 생성 단계, 상기 N개의 파라미터 가설 각각에 대하여 k번 반복 시뮬레이션을 실행하여 상기 N개의 파라미터 가설 각각에 대응하는 결과값들을 구하는 단계 - 여기서, t는 레짐 탐색의 유일 사례에 속하는 모든 t를 의미함 -, 상기 결과값들 각각에 대응하는 우도(likelihood)를 계산하는 단계, 상기 결과값들과 상기 파라미터 가설 각각에 대한 정합 데이터의 차이를 시계열 데이터로 하여, 비모수 은닉 마코프 모델(Hierarchical Dirichlet Process Hidden semi-Markov Model: HDP-HSMM)을 적용하는 단계, 상기 N개의 파라미터 가설 각각에 대하여 레짐(Regime) 탐색을 실행하여 시간대별 레짐을 구분하고, 레짐 탐색 결과값을 구하는 단계 상기 레짐 탐색 결과값을 기초로 최우도 추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 적용하여 레짐별 최우도 추정 데이터를 구하는 단계, 및상기 최우도 추정 데이터를 기초로 최우도 파라미터를 결정하는 단계 를 포함하고, 상기 레짐 탐색 결과값을 기초로 최우도 추정법(Maximum Likelihood Estimation)을 적용하여 레짐별 최우도 추정 데이터를 구하는 단계는 디리쉴레 확률 밀도 함수(Dirichlet Distribution)를 활용하여 추정 데이터를 구하는 단계를 포함하는 파라미터 교정 방법
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제6항에 있어서, 상기 최우도 파라미터는 0 에서 1 사이이고, 상기 k는 30이며, 다음 진화 주기의 동적 파라미터를 로 설정하고, 시뮬레이션 모델은 인구 분리 모델(segregation model)인 파라미터 교정 방법
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명령어를 수록한 컴퓨터 판독가능 기록 매체로서, 상기 명령어는 컴퓨터에 의해 실행되는 경우, 상기 컴퓨터로 하여금 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 하는, 컴퓨터 판독가능 기록 매체
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컴퓨터 시스템으로서,통신 인터페이스;프로세서; 및데이터베이스를 포함하고,상기 프로세서는, 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 수행할 수 있는, 컴퓨터 시스템
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네트워크에 접속된 컴퓨터 시스템으로서, 에이전트 기반 시뮬레이션(agent based simulation)의 복수의 에이전트 행동을 모니터링하여 비선형적 변화를 관측하는 변화 인지 모듈; 및 시뮬레이션 최초 파라미터를 기준으로 N개의 파라미터 가설을 세우고, 과거 데이터와 비교가 이루어지는 기간동안, 동일한 파라미터를 공유하는 레짐(Regime, 세부 기간)을 탐지하고, 상기 N개의 파라미터 가설에 대한 레짐별 최우도 추정 데이터를 기초로 하나의 종합 파라미터 가설을 구하는 모델 진화 검증 모듈을 포함하는, 컴퓨터 시스템
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