• Title/Summary/Keyword: 분리학습

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Performance Improvement of Independent Component Analysis by Adaptive Learning Parameters (적응적 학습파라미터를 이용한 독립성분분석의 성능개선)

  • 조용현;민성재
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.210-213
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    • 2003
  • 본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

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Reinforcement Learning for Node-disjoint Path Problem in Wireless Ad-hoc Networks (무선 애드혹 네트워크에서 노드분리 경로문제를 위한 강화학습)

  • Jang, Kil-woong
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.23 no.8
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    • pp.1011-1017
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    • 2019
  • This paper proposes reinforcement learning to solve the node-disjoint path problem which establishes multipath for reliable data transmission in wireless ad-hoc networks. The node-disjoint path problem is a problem of determining a plurality of paths so that the intermediate nodes do not overlap between the source and the destination. In this paper, we propose an optimization method considering transmission distance in a large-scale wireless ad-hoc network using Q-learning in reinforcement learning, one of machine learning. Especially, in order to solve the node-disjoint path problem in a large-scale wireless ad-hoc network, a large amount of computation is required, but the proposed reinforcement learning efficiently obtains appropriate results by learning the path. The performance of the proposed reinforcement learning is evaluated from the viewpoint of transmission distance to establish two node-disjoint paths. From the evaluation results, it showed better performance in the transmission distance compared with the conventional simulated annealing.

Integrated and Isolated Form-focused Instruction from Korean EFL Learners' Perspective (한국 영어 학습자의 관점에서 본 통합과 분리 형태초점교수법)

  • Kang, Dongho
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.18 no.5
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    • pp.123-130
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    • 2018
  • The present study aims to investigate how Korean EFL learners' views of form-focused instruction, integrated and isolated FFI (form-focused instruction), are related to their beliefs about grammar and attention and how different these relationships are between high and low proficiency levels and between males and females in Korean college contexts. The findings indicated the participants' strong preference for integrated FFI, which was significantly correlated with two factors, attention in English class and English proficiency. On the other hand, the isolated FFI was strongly correlated with their beliefs about grammar learning, that is, independent learning of grammar and importance of learning grammar rules. In conclusion, the integrated FFI was associated with students' proficiency and attention, while the isolated FFI was related to their views of grammar learning. In conclusion, it is suggested that we need to use integrated FFI in Korean EFL contexts considering students' levels of proficiency and attention.

Handprinted Korean Characters Recognition System bu Using New jaso Decompostion Method (새로은 자소분리 기법을 이용한 필기체 한글인식 시스템)

  • 박희주;김진호;오광식
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.5 no.3
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    • pp.101-110
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    • 1995
  • 본 논문에서는 새로은 자소분리 기법을 이용한 필기체 한글인식 시스템을 제안하였다. 새로운 자소분리 기법에는 국소영역 투영기법과 국소영역 Blob Coloring 기법이 포함되어 있다. 한극 각 자소의 특징들을 이용하여 Backpropagaton 알고리듬으로 학습시켰고 인식과정에서 관심영역 탐색기법이 이용되었다. 4명의 필기자가 작성한 1600자의 한글을 학습시키고 학습되지 않은 밝기 영상의 문서에 대한 인식을 시도한 결과 95%의 인식률을 얻었다.

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Frequency Range Enhancement for Faster Convergence of Neural Music Source Separation Systems (신경망 기반 음원 분리 시스템의 학습 속도 향상을 위한 음역대 강조 기법)

  • Kim, Min-Seok;Choi, Woo-Sung;Jung, Soon-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.567-569
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    • 2020
  • 여러 악기가 섞여 있는 음원으로부터 원하는 악기 소리를 추출하는 음원 분리 기법 중 최근 신경망 기반 시스템이 활발히 연구되고 있다. 악기마다 고유의 음역대를 가진다는 사실에 감안하여, 연구진은 기존 음원 분리 신경망에 적은 수의 학습 파라미터를 추가하여 학습 속도를 대폭 향상시킬 수 있는 음역대 강조 기법을 제안한다.

Automated Selection of Test Questions using MVC Model (MVC 모델을 적용한 자동 문제 출제 시스템)

  • Lee Seon-Sook;Park Moon-Hwa
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.06b
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    • pp.253-255
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    • 2006
  • 학습자가 중심이 되고 선생님과 부모님들은 조력자 역할을 하는 자기주도 학습이 주로 이뤄지는 E-learning 환경에서 학습도구의 한가지인 자동 문제 출제 시스템의 역할은 매우 중요하다. 이런 학습 환경에서의 학습자의 참여도는 학습내용은 물론이고 화면구성이나 디자인에 따라서도 크게 좌우된다. 그러므로 화면구성과 디자인은 학습자의 관심과 흥미를 지속적으로 유지할 수 있도록 주기적으로 변경하여 학습자의 호응도를 높일 수 있게 구성하는 것이 바랑직하다. 하지만 기존에 연구된 자동 문제 출제 시스템은 디자인과 프로그램이 분리되어 있지 않아 잦은 사용자 인터페이스의 변화에 대처하는데 많이 비용이 소요될 수 있다. 본 논문에서는 SUN의 J2EE Patterns Catalog의 일부인 MVC 모델을 적용하여, 디자인과 프로그램을 분리하여 유지관리가 편리한 자동 문제 출제 시스템을 설계하였다.

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A Study on the Modification of SCORM International Standard to Design Adaptive Personalization E-Learning System (적응적 이러닝 시스템의 효율적인 설계를 위한 SCROM 국제표준 수정에 관한 연구)

  • Mi-Joung Lee;Ki-Seok Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.1170-1172
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    • 2008
  • 본 논문에서는 적응적 이러닝 시스템을 구현하기에 다소 미흡하였던 SCORM 2004 국제표준을 수정한 새로운 표준을 제안한다. 학습자가 선택하는 과목과 학습객체에 대한 데이터 모델을 분리하였고, 이것을 이용한 API 메소드를 추가하였다. 또한 학습객체정보, 그것들의 관계와 과목을 구성하는 학습객체들의 경로에 대한 정보를 설명하는 섹션을 Manifest 파일에 추가하였다. 기존 SCORM 2004 를 수정한 새로운 표준을 따르면 학습자가 과목을 선택하는 시점과 학습 객체가 선택되는 시점을 분리할 수 있고, 기존 학습객체 단위보다 상위 단위의 학습객체 시퀀싱이 가능하게 되어 효율적인 적응적 이러닝 시스템을 구현할 수 있게 된다.

Performance Improvement of Independent Component Analysis by Fixed-point Algorithm of Adaptive Learning Parameters (적응적 학습 파라미터의 고정점 알고리즘에 의한 독립성분분석의 성능개선)

  • Cho, Yong-Hyun;Min, Seong-Jae
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.4
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    • pp.397-402
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    • 2003
  • This paper proposes an efficient fixed-point (FP) algorithm for improving performances of the independent component analysis (ICA) based on neural networks. The proposed algorithm is the FP algorithm based on Newton method for ICA using the adaptive learning parameters. The purpose of this algorithm is to improve the separation speed and performance by using the learning parameters in Newton method, which is based on the first order differential computation of entropy optimization function. The learning rate and the moment are adaptively adjusted according to an updating state of inverse mixing matrix. The proposed algorithm has been applied to the fingerprints and the images generated by random mixing matrix in the 8 fingerprints of 256${\times}$256-pixel and the 10 images of 512$\times$512-pixel, respectively. The simulation results show that the proposed algorithm has the separation speed and performance better than those using the conventional FP algorithm based on Newton method. Especially, the proposed algorithm gives relatively larger improvement degree as the problem size increases.

Ability, Heterogeneity, and Parental Choices on Human Capital (이질적 학습능력과 인적자본에 대한 부모의 교육투자 선택)

  • Hwang, Jin-tae;Kim, Sung-min
    • Journal of Labour Economics
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    • v.40 no.4
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    • pp.91-114
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    • 2017
  • This paper shows that when children's ability is heterogeneous, a parent's choices about educational expenditures and fertility follow a pooling equilibrium or a separating equilibrium. Which of the two equilibria will prevail depends on the probability of getting a high-ability child as well as productivity differentials in producing children's adult human capital. Adopting the model of Acemoglu's (1999), this paper presents that the outcome of the pooling choice in the pooling regime and the outcome of the separating choice in the separating regime make the growth rate of human capital higher than otherwise. In addition, as the probability of a high-ability child increases, the growth rate of human capital in the separating equilibrium exceeds that in the pooling equilibrium.

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Implementation of Image Learning Model for Recycling (분리수거를 위한 리사이클링 봇 이미지데이터 학습모델 구현)

  • Noh, Yujeong;Shin, Boksuk
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.527-529
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    • 2021
  • This paper focuses on the implementation of machine learning model for Recycling bot, which is a platform service of recycling education. The recycling bot applied with a AI model using collected image set. The experiment confirms that classified by the model result are accurate.

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