Abstract
In recent years, Computer-based learning, such as machine learning and deep learning in the computer field, is attracting attention. They start learning from the lowest level and propagate the result to the highest level to calculate the final result. Research literature has shown that systematic learning and growth can yield good results. However, systematic models based on systematic models are hard to find, compared to various and extensive research attempts. To this end, this paper proposes the first TNT(Transitive Nested Triangle)model, which is a growth and fusion model that can be used in various aspects. This model can be said to be a recursive model in which each function formed through geometric forms an organic hierarchical relationship, and the result is used again as they grow and converge to the top. That is, it is an analytical method called 'Horizontal Sibling Merges and Upward Convergence'. This model is applicable to various aspects. In this study, we focus on explaining the TNT model.
최근, 컴퓨터 분야의 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 등 컴퓨터 관련 학습이 각광을 받고 있다. 이들은 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 가장 하위 레벨로부터 학습을 시작하여, 최상위 레벨까지 그 결과를 전달하여 최종 결과를 산출하는 방식이다. 하위레벨로부터의 체계적인 학습을 통한 효과적인 성장 및 교육 방안에 대한 연구는 다양한 분야에서 이루어지고 있으나, 체계적인 규칙과 방법에 기반한 모델은 찾아보기가 힘들다. 이에, 본 논문에서는 성장 및 융합 모델인, TNT 모델(Transitive Nested Triangle Model)을 처음으로 제안한다. 제안하는 모델은 기하학적인 형태를 통해 형성된 각 기능들이 유기적 계층 관계를 형성하여, 상위로 성장 및 융합하면서, 그 결과가 반복 사용되는 순환적 재귀 모델이다. 즉, '수평적 형제 병합에 이은 상위로의 융합(Horizontal Sibling Merges and Upward Convergence)'의 분석적 방법이다. 이러한 모델은 공학, 디지털공학, 인문학, 예술학 등에 모두 적용될 수 있는 기본기적 이론으로, 본 연구에서는 제안하는 TNT 모델을 설명하는 것에 그 초점을 둔다.