DAILY PAPER REVIEW

1218_NN_with_relevant_parameters

 

 

1. 논문제목: Neural networks for regional employment forecasts: are the parameters relevant?
   저널: Journal of Geographycal Systems
    저자: Roberto Patuelli, Aura Reggiani, Peter Nijkamp, Norbert Schanne

2. 주저자 배경
주저자 Roberto Patuelli 은 Institute for Economic Research (IRE), University of Lugano (USI) 에서 Post-doc research로 근무하고 있다.

3. 논문 요약
이 논문은 Regional employment forecasting을 위해 Neural Network 모델을 적용하였는데, 여러가지 computational experiment를 통해서 모델의 특성을 파악하였다. NN모델에 적용된 데이터는 German NUTS-3 districts 자료이다. 주요 연구내용은 NN structure에 있어 중요한 model parameter의 평가이다. NN에 적용되는 parameter에 따른 비교결과 각각의 case에 따른 모델의 예측 성능에 많은 영향을 주었다. 특히 low learning rate 과 medium momentum의 조건에서 모델의 예측 성능의 향상을 보였다.
 
4. 논문의 독창성
이 논문은 Regional employment forecasting를 예측하기 위하여 NN을 적용하였는데, 특히 NN 모델링에 중요한 model parameter에 대한 모델성능의 영향을 분석하였다.

5. 논문의 적용 가능성
 본 연구에서 제시된 NN model parameter 의 예측 성능의 영향 결과는 ANN 모델의 적용 parameter에 따란 민감도 분석연구에 있어 근거를 제시해 줄 수 있을 것으로 판단된다. 또한 성능차이를 보이는 이유를 제시해 줄 것으로 판단된다.

6. 요약자 E-mail: yepark@gist.ac.kr

첨부 (1)
20111218_NN_relevant_parameters.pdf
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