• International Area Studies Review
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• v.14 no.3
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• pp.477-498
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• 2010

This paper studies economic growth convergence conditioning on various characteristics of East Asian countries. Our findings suggest that when trade openness is conditioned in addition to human capital and investment, the economic growth rates for East Asian countries converge faster than when human capital and investment alone are considered. In particular, while Northeast Asian countries exhibit absolute economic growth convergence as well as economic growth convergence conditioned on trade openness, Southeast Asian countries show only economic growth convergence conditioned on trade openness. Analysis of policy implications based on the results of the first East Asian countries' high dependence on foreign trade, trade openness in the convergence of economic growth has had a significant positive effect. Second, in order to establish a regional economic integration in East Asia, Northeast Asia and Southeast Asia, the country's economic growth is necessary to reduce the gap.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.85.2-85.2
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• 2005

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.39 no.3
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• pp.15-20
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• 2002

In this paper, the method of processing a blurred noisy signal has been researched. The conventional method of processing signal has faults, which are slow-convergence speed and long time-consuming process at the singular point and/or in the ill condition. There is the process, the Gauss-Seidel's method to remove these faults, but it takes too much time because it processes signal repeatedly. For overcoming the faults, this paper shows a signal process method which takes shorter than the Gauss-Seidel's by comparing the Gauss-Seidel's with proposed algorithm and accelerating convergence speed at the singular point and/or in the ill condition. 

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.1
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• pp.47-56
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• 2001

본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위를 예측하기 위하여 신경망 학습속도의 향상과 지역 최소점 수렴을 방지하는 Readjusting 기법을 적용한 인공신경망을 도입하였다. 이 인공신경망을 M-EBPNN 이라고 한다. M-EBPNN에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였으며, 그리고 신경망의 학습속도와 지역 최소점의 수렴성을 평가하기 위하여 오류 역전파 신경망(EBPNN)의 결과와도 비교 분석하였다. M-EBPNN의 적용성 검증을 위하여 200개의 모형실험결과들을 이용하였으며, 신경망의 구조는 EBPNN의 구조와 동일한 한 개의 입력층과 두 개의 은닉층 그리고 한 개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학습에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 그리고, 신경망의 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런 수와 학습률은 EBPNN에서 결정한 값들을 본 신경망에 이용하였다. 해석결과들에 의하면, 동일한 학습패턴에서의 M-EBPNN이 학습 반복횟수는 EBPNN 보다 최고 88% 감소하였으며 지역 최소점에 수렴하는 현상은 거의 나타나지 않았다. 따라서, 인공신경망 모델이 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여 주었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.12
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• pp.999-1007
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• 2006

The Backpropagation learning algorithm is known to have slow and false convergence aroused from plateau and local minima. Many substitutes for backpropagation announced so far appear to pay some trade-off for convergence speed and stability of convergence according to parameters. Here, a new algorithm is proposed, which avoids some of those problems associated with the conventional backpropagation problems, especially with local minima, and gives relatively stable and fast convergence with low storage requirement. This is the separate learning algorithm in which the upper connections, hidden-to-output, and the lower connections, input-to-hidden, separately trained. This algorithm requires less computational work than the conventional backpropagation and other improved algorithms. It is shown in various classification problems to be relatively reliable on the overall performance.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.15 no.2
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• pp.195-218
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• 2004

This study asesses the effectiveness of Korean Government web sits in providing equitable and appropriate access to government web sites was evaluated. Five information contents of services, fluent operation of services, feedback mechanism, easiness of access, and design. The result showed that there are several issues for the government to address in formulating effective policy for government web sites although most information services provided by Government web sites were highly appreciated by the researcher. This article provides an overview of information policy issues to the government web site designers and administrators.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.10
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• pp.7189-7195
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• 2015

The method of moments (MoM) is implemented to simulate scattering from a PEC (perfectly electric conductor) cylinder in the TE(transversw electric) EFIE (Electric Field Integral Equation) approach. The procedure expresses the singularity integral and the hypersingularity integral in terms of an analytic function and employs a singularity isolation process coupled with numerical technique along the discretized segment to evaluate the self terms. It is known that, in the MoM technique, the choice of base functions and test functions is very important for the accuracy and convergence of the numerical analysis. Thus, in this paper, three conditions, obtained from the combination of basis functions and test functions, are adopted to get the induced currents on the PEC surface. These currents are compared to the analytical one in the relative rms current error to get the condition that shows fast convergence rate. The fast order of convergence of the current error, 2.528, is obtained under the combination of pulse basis function/delta test function.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.325-328
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• 2006

역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점으로 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소 하는데 치중했다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위 연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 교대 학습 방법을 적용한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.143-146
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• 2001

본 논문에서는 랜덤초기화 방법을 사용하여 초기 코드북을 생성하고, 이를 이용하여 초기 반복학습 시 수렴영역을 벗어난 2 이상의 가중치에 의한 K-means 알고리즘을 제안한다. 기존의 K-means 알고리즘이 국부적으로 최적화되고 초기 반복학습 시에 가중치의 영향이 크다는 점을 이용하여, 제안된 방법에서는 초기 반복학습 시의 가중치를 수렴영역에서 벗어난 큰 값으로 주고 이후 반복학습시의 가증치는 수렴영역 안에 있는 값으로 고정하여 코드북을 설계한다. 또한 초기 코드북을 얻기 위해 Splitting 방법과 같은 추가적인 과정 없이 랜덤한 방법에 의한 초기 코드북을 적용함으로써 제안된 알고리즘이 단순한 구조를 가지며, 구해진 코드북의 성능도 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.160-162
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• 2006

BP 알고리즘은 지역 최소점이나 고원 문제와 같은 수렴 실패문제와 학습 속도가 느리다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 BP 알고리즘의 대체 방법들은 수렴 속도와 인자에 따른 수렴의 안정성에 대한 불균형을 해소하는데 치중했다. 기존의 전통적인 BP 알고리즘에서 발생하는 위와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 적은 용량의 저장 공간만을 요구하며 수렴이 빠르고 상대적으로 안정성이 보장되는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 상위연결(upper connections), 은닉층-출력층(hidden to output), 하위연결(lower connections), 입력층-은닉층(input to hidden)에 대해 개별적으로 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다.