• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.534-540
• /
• 2008

본 연구에서는 MFSFET (Metal-Ferroelectric-Semiconductor FET) 소자의 모델링을 바탕으로 적응형 학습회로를 설계하고, 그 수치적인 결과를 분석하였다. 적응형 학습회로에서 출력주파수는 MFSFET 소자의 소스-드레인 저항과 캐패시턴스에 반비례하는 특성을 보여주었다. Short pulse 수에 따른 포화드레인 전류곡선은 강유전체의 분극반전 특성과 유사함을 확인할 수 있었고, 이는 강유전체 분극이 MFSFET 소자의 드레인 전류조절에 핵심적인 요소로 작용한다는 사실을 의미한다. 다음으로 MFSFET 소자의 소스-드레인 저항으로부터 dimensionality factor와 적응형 학습회로의 펄스 수에 따른 출력주파수 변화를 분석하였다. 이 특성으로부터 입력펄스의 진행에 따라 출력펄스의 점진적인 주파수 변화를 의미하는 적응형 학습 특성을 명확하게 확인할 수 있었고, 미래 뉴럴 네트워크에서 본 회로가 뉴런의 시넵스 부분에 효과적으로 사용될 수 있음을 입증하였다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권7호
• /
• pp.81-89
• /
• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.761-763
• /
• 2008

최근 온라인교육의 필요성이 높아지고 요구 수준이 커짐에 따라 교육 서비스를 제공하는 시스템의 지능화된 처리능력이 필요하다. 퍼지신경회로망은 각각의 가중치(weight)를 갖는 채널로 연결한 망형태의 계산모델이다. 퍼지신경회로망을 학습시스템에 적용하여 학습자의 문항테스트 결과에서 학습과정을 재설정 할 수 있는 출력 값을 생성한다. 적응형 학습시스템은 퍼지신경회로망을 적용하여 개별화된 강의 코스로 학습을 진행하고 결과의 feedback을 통해 학습자의 최적 커리큘럼을 찾아내는 방법을 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권5호
• /
• pp.438-448
• /
• 2005

본 논문에서는 학습자들의 학습 특성 및 학습 능력에 따라 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 학습 단계와 평가 단계를 연계함으로써 평가 단계에서 추정된 학습자의 능력에 따라 차기 학습 단계에서 수준별 학습내용을 동적으로 구성하여 학습자에게 제공함으로서 개인화된 교수${\cdot}$학습을 지원하고 있다. 이를 위해 먼저 학습자들의 학습 능력을 정확하게 평가할 수 있도록 문항반응이론에 의한 컴퓨터 적응적 평가를 이용하여 평가 단계를 구현하였으며, 또한 추정된 각 학습자의 능력 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하여 퍼지 수준 집합을 구성한 후 제공함으로써 학습자에 따른 수준별 학습이 가능하도록 학습 단계를 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제9권4호
• /
• pp.431-438
• /
• 2003

본 연구에서는 문항반응이론식 CAT 기법을 이용하여, 학습부진아를 진단하고 평가 결과를 즉시 확인할 수 있는 학습부진아 진단을 위한 웹기반 적응형 평가시스템을 구현하였다. 적응형 평가시스템은 단순히 피험자에게 검사 문항을 제시하는 것이 아니라, 각 문항의 정보를 계산하여 피험자에게 검사 문항을 제시하고 피험자의 응답을 다음 문항 추출의 입력 조건으로 처리하여 피험자 개개인에게 가장 적합한 문항을 다시 추출하여 피험자에게 제시하는 시스템이다. 이 시스템은 문항의 특성에 관련된 각종 정보들을 문항과 함께 체계적으로 저장하고 관리할 수 있는 평가시스템이다. 그리고 피험자의 반응에 따라 수준을 고려한 문항이 추출되어 피험자의 수준 및 상황에 반응하여 평가의 길이, 난이도가 조절되는 평가시스템이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권1호
• /
• pp.33-40
• /
• 2008

인간은 다른 사람과 대화할 때, 시행착오 과정을 거치면서 상대방에 관한 학습이 일어난다. 본 논문에서는 이런 과정의 강화학습법(Reinforcement Learning)을 이용하여 대화시스템에 적응형 능력의 부여 방법을 제안한다. 적응형 대화 전략이란 대화시스템이 사용자의 대화 처리 습성을 학습하고, 사용자 만족도와 효율성을 높이는 것을 말한다. 강화 학습법을 효율적으로 대화처리 시스템에 적용하기 위하여 대화를 주 대화와 부대화로 나누어 정의하고 사용하였다. 주 대화에서는 전체적인 만족도를, 부 대화에서는 완료 여부, 완료시간, 에러 횟수를 이용해서 시스템의 효율성을 측정하였다. 또한 학습 과정에서의 사용자 편의성을 위하여 시스템 사용 역량에 따라 사용자를 두 그룹으로 분류한 후 해당 그룹의 강화 학습 훈련 정책을 적용하였다. 실험에서는 개인별, 그룹별 강화 학습에 따라 제안한 방법의 성능을 평가하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권6호
• /
• pp.686-691
• /
• 2016

본 논문에서는 다수의 특징, 특히 셋 이상의 특징을 가지는 데이터에 대한 분광 군집 방법인 적응형 분광 군집 방법을 소개하고, 적응형 분광 군집 방법의 성능을 시뮬레이션 데이터와 다중 언어 데이터를 이용하여 분석한다. 적응형 분광 군집 방법에서는 특징 간 서로 다른 정보들을 공유하여 데이터를 군집화함으로써 군집 성능을 높인다. 이때, 서로 다른 특징 간의 정보 공유를 효율적으로 하기 위해, 협업학습을 도입했다. 협업 학습에서는 각 특징이 서로 독립이 되도록 가중치를 학습하고, 학습된 가중치에 따라 정보를 전달한다. 이러한 과정을 통해 일반적인 특징 결합이나, 모든 특징 간 독립을 가정한 기존 협업학습 기반의 분광 군집에 비해 정보 공유의 효율성을 높인다. 실험에서는 시뮬레이션 데이터와 다중 언어문서 데이터를 이용하여 성능을 검증하였으며, 반복과정에서의 성능 변화와 정보 전달 결과 변화하는 모습을 제시함으로써 적응형 분광 군집 방법의 유의미한 성능 향상에 대해 분석하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.176-179
• /
• 1997

본 논문은 입/출력 관계가 불명확한 가전제품 제어에 인공신경회로망을 응용하여 지능형 제어기를 구현하는 방법에 관한 것이다. 다층신경회로망을 사용하고 Error Back Propagation 학습방법에 의하여 학습되도록 한다. 제어대상물에서 알 수 있는 정보는 입력값과 이에 대응하는 출력값 뿐이며 입력과 출력에 대한 관계를 수학적으로 모델링하기 어려운 경우이다. 인공신경회로망을 이용한 제어를 위하여 Neural Network Emulator(NNE)와 Neural Network Controller(NNC)가 개발되며 각 신경회로망의 초기하중백터는 제어대상에 오프라인 학습으로 결정하고, 자동조절과정에서 온라인 학습하여 새로운 대상제품 상황에 적응하도록 설계되었다. 제안된 지능형 제어시스템은 PC를 이용하여 실시스템에 적용하여 검토되었다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제42권6호
• /
• pp.37-46
• /
• 2005

다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹 사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹 사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹 사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습해서 웹 사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(Discrete-Time Markov Chain)에 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹 사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제13권5호
• /
• pp.338-342
• /
• 2007

본 논문에서는 모바일 환경에서 고립단어 음성인식을 할 경우 화자종속 방법을 이용하여 성능을 높이는 사용자 적응형 후처리 방법을 제안한다. 이 방법은 인식기의 정확한 인식 결과를 위한 추가적인 처리들로 구성된다. 즉 인식기의 출력과 정확한 최종 결과들 간의 관계를 학습하여 이를 잘못된 인식기의 출력을 수정하는 데에 사용한다. 학습에는 패턴인식에 강인한 다층 퍼셉트론을 사용하며 학습 시간을 고려하여 모델을 세분화하고 동적으로 동작할 수 있도록 구현한다. 이 결과 인식기의 오류에 대해 41%를 수정하는 성과(오류 수정률: 41%)를 보였다.