• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.11B
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• pp.1884-1894
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• 2000

광대역 무선 통신 시스템에서는 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널상에서 발생하는 인접 심볼간의 간섭에 의한 성능 열화를 극복하기 위해서 채널 등화 기술의 도입이 필연적이다. 그러나, 데이터 전송률이 증가함에 따라 채널 등화에 필요한 훈련열의 길이가 늘어나고, 이로 인한 오버헤드를 감소하기 위해서는 보다 수렴률이 높은 적응 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 주파수 영역의 적응 여파 기법 중의 하나인 자기 직교환 방식의 결정궤환 등화기를 고려한다. 이 채널 등화기에서는 적응 알고리즘으로 DCT-LMS (discrete cosine transform least mean square) 알고리즘을 채택함으로써 수렴률과 MSE (mean square error) 성능을 향상시켜 결과적으로 광대역 무선통신에서 요구되는 훈련열에 따른 오버헤드를 감소시킬 수 있게 된다. 시뮬레이션을 통해 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널에서의 제안된 채널 등화 기법에 대한 성능을 분석한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.4
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• pp.204-210
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• 2002

The self-organizing feature map of Kohonen has disadvantage that needs too much input patterns in order to converge into the equilibrium state when it trains. In this paper we proposed the method of improving the convergence speed and rate of self-organizing feature map converting the interaction set into Dynamic Gaussian function. The proposed method Provides us with dynamic Properties that the deviation and width of Gaussian function used as an interaction function are narrowed in proportion to learning times and learning rates that varies according to topological position from the winner neuron. In this Paper. we proposed the method of improving the convergence rate and the degree of self-organizing feature map.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.447-452
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• 2005

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.16 no.4
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• pp.621-629
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• 1992

This study is concerned with an application of the Boundary Element Method to 2-dimensional elastoplastic stress analysis on the material nonlinearities. The boundary integral formulation adopted an initial stress equation in the inelastic term. In order to determine the initial stress increment, the increment of initial elastic strain energy due to elastic increment in stressstrain curve was used as the convergence criterion during iterative process. For the validity of this procedure, the results of B.E.M. with constant elements and NISA with linear elements where compared on the thin plate with 2 edge v-notches under static tension and the thick cylinder under internal pressure. And this paper compared the results of using unmedical integral with the results of using semi-analytical integral on the plastic domain integral.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1477-1485
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• 2016

The Pythagorean theorem for baseball based on the number of runs they scored and allowed has been noted that in many baseball leagues a good predictor of a team's end of season won-loss percentage. We study the convergence characteristics of the Pythagorean expectation formula during the baseball game season. The three way ANOVA based on main effects for year, rank, and baseball processing rate is conducted on the basis of using the historical data of Korean professional baseball clubs from season 2005 to 2014. We perform a regression analysis in order to predict the difference in winning percentage between teams. In conclusion, a difference in winning percentage is mainly associated with the ranking of teams and baseball processing rate.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.2 no.4
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• pp.490-495
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• 1999

In this paper, a method of improving the learning time and convergence rate is proposed to exploit the advantages of artificial neural networks and fuzzy theory to neuron structure. This method is applied to the XOR Problem, n bit parity problem which is used as the benchmark in neural network structure, and recognition of digit image in the vehicle plate image for practical image application. As a result of the experiments, it does not always guarantee the convergence. However, the network showed improved the teaming time and has the high convergence rate. The proposed network can be extended to an arbitrary layer Though a single layer structure Is considered, the proposed method has a capability of high speed 3earning even on large images.

• Korea Trade Review
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• v.43 no.1
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• pp.47-67
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• 2018

This study analyzed whether the poverty level among Asian countries has converged, by using data for the 'globalization period'. In particular, we analyzed the impact of trade on convergence by quantitative analysis using two indices; the head count ratio (H) and the human development index (HDI). The σ-convergence measurement and β-convergence measurement method, commonly used in the field of economic growth, are used for the analysis method. Results show that poverty rates have declined on average during the analysis period and there has been an increase in HDI. It seems that there has been improvement regarding poverty. However, this trend is only an indication of the average trend of Asian countries as a whole. As for the convergence between countries, which is the focus of this study, the HDI index shows the converges among countries while the H index does not show significant convergence among countries. It is also difficult to determine that trade has a statistically significant impact on the poverty rate convergence. However, in the case of HDI convergence, trade has contributed to increasing the convergence rates. This results might show that globalization does not guarantee the convergence among countries, and thus, we need to have additional policy in order to reduce the poverty.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.1 no.3
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• pp.221-229
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• 2008

본 논문에서는 기존의 개인 식별 방법의 한계를 해결하는 대안으로 떠오르고 있는 생체인식 기술 중 인식률이 뛰어나고 신뢰성 있는 홍채인식 시스템을 구현하고자 한다. 구현을 위하여 신호처리 분야에서 주로 사용되는 wavelet변환으로 계수 특징 값 추출을 하였으며, 인식률을 알아보기 위하여 신경망 기법을 이용하고자 한다. 그러나 신경망 기법에서 주로 사용되는 비선형 최적화기법인 Scale Conjugate Gradient는 최적화 문제점을 해결하기에는 수렴속도가 느리기 때문에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 기존 Scale Conjugate Gradient를 보완한 Levenberg-Marquardt Back-Propagation을 홍채인식에 적용하여 구현함으로써 인식율을 높이고자 한다. 적용한 알고리즘 구현으로 해의 수렴정도, 변수 벡터의 변화정도에 따라 크기를 적절히 변화시킴으로써 수렴속도를 개선하고, 효율성과 안정성을 동시에 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2005.04a
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• pp.312-315
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• 2005

Visual MODFLOW 프로그램 내 MT3D 패키지를 이용하여 다공 추적자 시험 해석 모델을 제시하였으며, 개념모델을 설정하여 추적자 해석 모델 모사 시 입력상수인 수리전도도(K), 비산출률$(S_y)$, 유효공극률$(n_e)$, 종분산지수$({\alpha}_L)$ 및 횡분산지수$({\alpha}_T)$ 등에 따른 민감도를 분석하였다. 또한, 이를 이용하여 부산과 이천지역의 현장 추적자 시험 자료를 해석하였다. 민감도 분석 결과, 유효공극률과 종분산지수의 민감도가 가장 크게 나타났으며, 비산출률의 민감도가 가장 작게 나타났다. 유효공극률은 관측정에서 측정되는 추적자의 최고농도를 결정하는 인자이며, 종분산지수는 추적자 최고농도가 되는 경과시간과 관계가 깊은 것으로 나타났다. 재순환 추적자 시험 해석 모델을 적용한 부산지역의 경우 유효공극률은 0.15, 종분산지수는 5m인 것으로 모사되었으며, 수렴 흐름 추적자 시험 해석 모델을 적용한 이천지역의 경우 유효공극률은 0.01, 종분산지수는 13m로 산정되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.333-335
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• 1998

에러 역전파 신경망에서 학습속도와 수렴률은 초기 가중의 분포에 따라 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 위하여 비교사 학습 신경망(Hebbian learning rule)을 이용한 새로운 초기 가중치 결정 방법을 제안한다. 또는 비교사 학습 신경망이 에러 역전파 신경망 학습에 적당하도록 은닉층의 각 뉴런과 연결된 가중치의 norm을 이용하여 학습하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존 에러 역전파 신경망 학습과 그 성능을 비교한 결과 제안한 초기 가중치 표현이 학습속도와 수렴능력에서 우수함을 나타낸다.