• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.05a
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1457-1464
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• 2011

In this paper, we go one step further in that the number of competitive layers is not determined by experience but can be determined by fuzzy control rules based on input pattern information. In our method, we design a set of membership functions and corresponding rules and used Max-Min reasoning proposed by Mamdani. Also, we use centroid method as a defuzzification. In experiment that has various patterns of English inputs, this new method works beautifully to determine the number of competitive layers and also efficient in overall accuracy as a result.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.1682-1688
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• 2008

The Counterpropagation algorithm(CP) is a combination of Kohonen competition network as a hidden layer and the outstar structure of Grossberg as an output layer. CP has been used in many real applications for pattern matching, classification, data compression and statistical analysis since its learning speed is faster than other network models. However, due to the Kohonen layer's winner-takes-all strategy, it often causes instable learning and/or incorrect pattern classification when patterns are relatively diverse. Also, it is often criticized by the sensitivity of performance on the learning rate. In this paper, we propose an enhanced CP that has multiple Kohonen layers and dynamic controlling facility of learning rate using the frequency of winner neurons and the difference between input vector and the representative of winner neurons for stable learning and momentum learning for controlling weights of output links. A real world application experiment - pattern recognition from passport information - is designed for the performance evaluation of this enhanced CP and it shows that our proposed algorithm improves the conventional CP in learning and recognition performance.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1997.06a
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• pp.13-16
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• 1997

본 논문에서는 Bayesian 결정 이론을 이용한 기존의 Radial Basis Function Networks 이되는 출력층에서 선형 조합되는 것과는 다른 형태의 방법을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 방법은 은닉층의 출력값과 가중치와의 곱해진 값이 출력층의 입력으로 들어오는데 이들 입력신호를 경쟁을 통하여 가장 큰 값만을 출력신호 인정하는 방법이다. 이런 경우에 파라미터 갱신을 할 때도 모든 가중치를 다 갱신하는 것이 아니라 출력되는 은닉층에 연결된 가중치만을 갱신하게된다. 이렇게 할 경우 계산량 감소뿐만 아니라 학습시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 제안한 방법을 이용할 경우 비선형 분류문제에서도 우수한 성능결과를 확인 할 수 있었으며 기존의 RBFN rhk Wiener Filter와 성능을 비교하였다.

• 발명특허
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• v.32 no.3 s.368
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• pp.36-39
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• 2007

두바이의 실험 모델은 향후 세계곳곳에서 벌어질 일이 될 것이다. 초고층 건축기술과 IT 기술을 접목하면 우리가 가장 경쟁력을 가지고 세계를 석권할 수 있는 분야가 될 것이다. 조선 항공우주 로봇 등 향후 유망업종에서 우리의 경쟁력은 무궁 무진하다. 이러한 경쟁력의 원천이 우수한 민족의 두뇌이고 이것을 바탕으로 창의력을 발휘한다면 골드만삭스사가 예측한 GDP는 세계 2위가 될 것이다.

• Information and Communications Magazine
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• v.7 no.3
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• pp.16-26
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• 1990

본 논문은 음성인식을 위한 neural network의 하나인 TRACE model에 대하여 기술한다. TRACE model은 HEARSAY 음성이해 system의 blackboard 구조와 유사한 trace 구조를 사용하여 정보처리 unit들간의 자극성 내지 억제성 연결에 의한 상호작용의 결과로서 음성을 인식한다. TRACE model은 특징층, 음소층 그리고 단어층의 3층으로 구성되며 층간의 unit들이 상호작용할 뿐 아니라 동일층의 unit들이 상호경쟁함으로써 음성인식에 있어서의 context 효과, segmentation 및 잡음 등의 문제를 해결할 수 있다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.28 no.3
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• pp.270-275
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• 2006

The cultivated pearls collected for the study were pretreated through the removal of contaminants and the surface bleaching for easy dyeing. Coloring of pearls are necessary after selecting dyes adsorbable to the Conchiolin layer, a kind of hard protein formed in the seawater, covering the surface of the pretreated pearls. Dyes adsorbable to the Conchiolin layers are mostly basic dyes such as Rhodamine 6G(R6G), Rhodamine B(RB), Methylene Blue(MB) etc. and the binary and ternary competitive adsorption were performed by mixing two or three dyes together. The multi-dye adsorption data were compared with the predictions from the ideal adsorbed solution theory(IASI) combined with the single-dye adsorption model, the Langmuir or the Redlich-Peterson(RP) model. The quality of prediction was compared by using determination coefficient($R^2$) and standard deviation(SSE) values. Predictions from the IAST were found to be in good agreement with the data for the R6G/RB binary adsorption to the pearl layers not fractionated with their size, except for the adsorption data for RB at high concentrations. Among the three binary adsorption systems, R6G/RB, R6G/MB, and MB/RB, only the RB sorption data in the R6G/RB binary system was in poor agreement with the IAST prediction. Competitive adsorption data in ternay systems were in good agreement with the predictions from the IAST except for the RB data.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.22 no.4
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• pp.723-731
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• 2000

In recent years, the amount and number of synthetic organic compounds(SOCs) discharged from various industries has been increasing. Granular activated carbon(GAC) adsorption is one of the best available technology to remove SOCs from water supplies and wastewater. In this paper competitive adsorption for binary mixture of 4-nitrophenol and phenol on reverse stratified tapered adsorber(RSTA) using GAC was studied. Two isotherm experiments were conducted, one for phenol and the other for 4-nitrophenol. The phenol data of binary mixture isotherm were not fitted to Freundlich isotherm. The competitive adsorption increased significantly with decreasing carbon dose and increasing adsorbate concentration. The RSTA was found to provide an increase in breakthrough time when decreasing flow rate, increasing angle and injection layers. The performance enhancement provided by RSTA can be exploited in separation and in the purification of fluids.

• Journal of Korea Fair Competition Federation
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• no.37
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• pp.58-61
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• 1998

본 협회는 지난 8월 26일(수) 대한상공회의소 12층 상의클럽에서 공정거래위원회 김 용(金勇) 사무처장을 초청하여 본 협회 회원사 임직원들이 참석한 가운데 $\lceil$부당내부거래 규제의 배경과 향후 시책방향$\rfloor$에 관한 조찬간담회를 개최하였다. 동 간담회에서 김 용 사무처장은 올 상반기에 실시한 공정위의 5대 기업집단에 대한 $1\cdot2$차 부당내부거래 조사의 배경과 내부거래의 규모 및 기업집단별 내부거래의 내용 및 주요 특징 등 조사 결과와 부당내부거래조사에 대한 공정위의 향후 계획에 대해서도 언급하였다.