• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.534-540
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• 2010

고차원 특성과 높은 상관성은 하이퍼스펙트럴 데이터의 주요 특징이다. LDA와 그 변형 선형 투사 방법들이 고차원 스펙트럴 정보로부터 저차원의 특징을 추출하는데 사용되었다. LDA는 학습 데이터가 적은 경우 흔히 발생하는 과대적합으로 인해 일반화 성능이 낮아지는 문제가 발생하는데, 이를 완화하기 위하여 LDA 규칙화(regularization) 방법들이 제시되었다. 그 중, 평탄도(smoothness) 제약에 기반한 LDA 규칙화 기법은 높은 상관성을 갖는 하이퍼스펙트럴 데이터의 특성에 적합한 특징 추출 기법이다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 데이터 분류에서 평탄도 제약을 갖는 LDA 규칙화 방법을 소개하고 학습 데이터 조건에 따른 성능을 실험적으로 분석한다. 또한, 분류 성능의 향상을 위한 스펙트럴 정보와 공간적 정보의 상관성을 함께 활용하는 이중 평탄도 LDA 규칙화 기법을 제시한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-22
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• 2017

초등정보영재교육에 있어서 최근에 강조되고 있는 사안 중 하나는 지식기반 사회를 이끌어갈 정보 분야에서의 창의적 인재의 육성에 있다. 이와 함께 학습자에게는 새롭게 제시되는 문제 상황들을 해결하기 위해 고차원적인 지적능력과 문제해결능력 신장이 더욱 요구되고 있다. 본 연구는 초등정보영재 학생들에게 적용 가능한 앱 인벤터 교육 프로그램을 개발 적용 후 초등정보영재 학생들의 문제해결력 및 자기효능감, 프로그래밍 성취도에 미치는 효과를 검증하고자 하였다. 연구 목적 달성을 위하여 초등정보영재 학생들 수준에 적합한 앱 인벤터 교육 프로그램의 교육과정을 설계하였으며 설계한 프로그램을 렌줄리(Renzulli)의 심화학습 3단계 모형을 변형한 교수 학습 모형을 통해 적용하였다. 초등정보영재 20명을 대상으로 5주간 15차시에 걸쳐 교수 학습활동을 진행하였으며 그 결과 앱 인벤터를 활용한 프로그래밍 교육이 초등정보영재 학생들의 문제해결력, 자기효능감 향상에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났으며 프로그래밍 개념과 알고리즘을 이해하는데 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.354-358
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• 2001

본 논문에서는 underutilization 문제를 해결한 퍼지 신경회로망 모델을 제시한다. 이 퍼지 신경 회로망은 ART-1 신경회로망과 유사한 제어 구조를 가지고 있어 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 또한 연결강도의 초기화가 필요 없고 ART-1 신경회로망에 비하여 잡음에 민감하지 않다. 이 퍼지 신경회로망의 학습법칙은 코호넨의 학습법칙을 변형하고 퍼지화 하였으며 누설 경쟁학습의 퍼지화와 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 출력 뉴런 중에서 승자를 정한 후에 행해지는 점검 테스트에서는 유사척도로 상대적 거리를 사용하였다. 이 상대적 거리는 유클리디안 거리와 함께 데이터와 클러스터들의 대푯값들 간의 상대적인 위치를 고려한 것이다. 본 논문에서 제안한 퍼지 신경회로망과 코호넨 자기 조직화 특징 지도의 성능을 비교하기 위하여 널리 사용되어온 IRIS 데이터와 가우시안 분포 데이터를 사용하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제17권4호
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• pp.67-88
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• 1999

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착전에 지상구조물의 안전성 평가가 선행되어야 한다. 이러하여 본 연구에서는 전문가의 포함된 터널현장의 지표침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안전성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESSS(Neural network Export System for Adjacent Structure Safety Analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용하여 기존 터널현장의 지표침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지표침하 트라프를 추론한다. 또한 추론된 지상구조물 기초부 변형을 기반으로 계산된 평가 매개변수(angular distortion 등)의 혀용 한계치를 이용하여 건물의 안전성을 평가하고 Dulacska의 균열평가 모델을 이용하여 지상구조물의 균열양상을 예측한다. 따라서, 본 연구에서는 지표침하의 주 영향인자들을 선정하고 이를 분류항목으로 이용, 서울지하철 일부구간의 지표침하 계측자료를 수집, 정리하여 데이터베이스화를 추진하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 개발된 NESASS의 인공신경망 구조의 신뢰도를 확인하였으며 기수행된 침하계측 결과치와 비교하여 지표침하 예측능력도 조사하였다. 또한 NESASS를 이용하여 실제 터널현장을 모델로 설정, 지상구보물의 안전성 평가를 수행해 봄으로써 NESASS의 실무적용성을 아울러 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.773-782
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• 2020

심층신경망 기반 하이브리드 유한요소해석을 위한 조인트 모델 방법 구축을 소개한다. 트렉터의 앞차축에서 다양한 체결 조건에 의해 유발되는 복잡한 거동 상태를 가지는 볼트와 베어링의 재료 모델을 심층신경망으로 대체했다. 볼트는 6자유도를 갖는 1차원 티모센코 빔 요소를 이용했고, 베어링은 3차원 솔리드 요소를 이용했다. 다양한 하중 조건을 바탕으로 유한요소해석을 한 뒤, 모든 요소에서 응력-변형률 데이터를 추출하고 텐서플로를 이용하여 학습시켰다. 신경망 기반 유한요소해석을 할 때 추출된 데이터를 바탕으로 학습된 심층신경망은 ABAQUS 서브루틴 안에 포함되어 현재 해석 증분의 응력을 예측하고 접선강도행렬을 계산할 수 있게 했다. 학습된 심층신경망 조인트 모델의 일반화 성능은 훈련에 사용되지 않은 새로운 하중 조건에서 해석하여 검증하였다. 최종적으로 이 방법을 이용하여 심층신경망 기반 앞차축 해석을 진행하고 응력장 분포를 검증했다. 또한, 실제 트렉터의 3점 굽힘 실험 결과와 비교하여 심층신경망 기반 해석의 타당성을 검토했다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제30권2호
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• pp.127-148
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• 1996

학교도서관매체센터가 학교교육에 긍정적 영향을 줄뿐만 아니라 평생학습사회의 하부구조임을 밝히는 것이 본 논고의 목적이다. 평생학습사회는 사회구성원의 학습욕구와 이를 지원할 수 있는 학습환경이 구비됨으로써 형성될 수 있다. 그리고 학교도서관매체센터는 사회구성원들의 학습욕구를 형성시켜주는 산실로 규명된다. 민주주의 사회에서 사회구성원들이 학습욕구를 강하게 가질 때 사회환경이 학습하기에 적절하고 편리하도록 변형된다는 것은 자연스러운 논리이다. 결과적으로 학교도서관매체센터는 사회구성원의 학습욕구를 만들어 내고 또 이에 응하는 사회환경을 조성하는 원동력을 조성해 낸다고 할 수 있다. 그러므로 필자는 학교도서관매체센터가 평생학습사회의 중요한 하부구조라고 밝히고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.120-126
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• 2005

세종전자사전의 용언사전과 체언사전에 기재된 용언의 격틀과 명사의 의미부류는 문장의 의미분석을 위한 핵심적인 언어자원이다. 본 논문에서는 용언사전을 전산처리가 용이한 격틀사전으로 변형한 다음 이를 이용한 의미역 결정 시스템을 구축하였고 기계학습 방법에 기반한 의미역 결정 시스템과 혼합하여 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 방법에 대해 다루고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6B호
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• pp.629-637
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• 2002

RLS 알고리즘은 스마트 안테나에서 가중치 벡터를 갱신하기 위한 적응형 배열 안테나 알고리즘으로서 배열안테나 출력신호와 송신기에서 보내주는 학습 신호열의 차를 이용한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 RLS 알고리즘을 기반으로 하고 블라인드 적응형 알고리즘 방법을 응용하여 구한 참조신호를 사용하여 오류신호를 구하였다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 블라인드 적응형 알고리즘(LS-DRMTA, LS-DRMTCMA)보다 BER 기준에서 사용자 수용비율이 67∼74%정도 향상 되었음을 확인하였고 빔패턴을 도시하여, 빔이 원하는 신호와 간섭신호에 올바르게 형성하는지 알아보았다

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.7-15
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• 2009

본 논문에서는 표정을 매개변수 공간에서 표현하고 응용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 복잡한 얼굴 표정을 보다 간단하게 표현하기 위해 표정을 매개변수화 하기 위한 다양한 연구들이 이루어졌다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 표정을 포착한 데이터를 이용하여 표정을 구성하는 간단한 몇 개의 주요 움직임을 분석한다. 이를 위해 먼저 표정 매개 변수화를 애니메이션에 효과적으로 적용하기 위해 필요한 요구사항을 정리하고, 기존 연구들의 제한점을 파악한다. 본 논문에서는 많은 양의 표정 데이터에 독립 요소 분석(independent component analysis)기법을 적응함으로써 사람의 표정을 나타내는 독립적인 움직임을 추출하고 표정의 매개변수 공간을 구성한다. 또한 얼굴의 비선형적 움직임을 보다 정확하게 근사하기 위한 변형 모델과 데이터를 기반으로 변형 모델을 학습하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 과정을 통하여 직관적으로 일반 사용자도 쉽게 표정을 제어할수 있는 매개변수 집합과 변형 모델을 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.680-689
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• 2013

최근 즐거움과 학습 효과를 동시에 제공하는 교육용 기능성 게임이 많은 주목을 받고 있다. 그러나 대부분의 교육용 게임들을 유아나 아동들을 대상으로 하고 있고, 고등 교육에서 이러한 게임을 활용하는 것은 여전히 어려운 실정이다. 반면, 본 논문은 대학생들에게 수리계획법을 가르치는데 활용할 수 있는 교육용 게임을 개발하고자 한다. 잘 알려져 있듯이, 대부분의 퍼즐 게임들은 연관된 최적화 문제로의 변형이 가능하며, 본 논문에서는 부분집합총합문제 기반 교육용 퍼즐 게임을 제안한다. 이 게임은 사용자가 퍼즐을 플레이하거나 이를 풀기 위한 수리계획모형을 작성할 수 있게 도와준다. 나아가, 사용자들은 모형 작성을 위한 적절한 안내를 제공받으며, 작성된 모형은 자동 생성된 데이터들에 의해 평가된다. 본 논문의 교육용 게임은 산업공학이나 경영과학 분야 대학생들에게 기본적인 수리계획모형을 가르치는데 특히 도움이 될 것으로 기대된다.