• 제목/요약/키워드: 적응형 학습회로

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일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 개발과 응용에 관한 연구 (A Study on the Hardware Implementation of Competitive Learning Neural Network with Constant Adaptaion Gain and Binary Reinforcement Function)

  • 조성원;석진욱;홍성룡
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.34-45
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    • 1997
  • 본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.

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지능형 튜토링과 게임 기반 학습을 결합한 콘텐츠 개발 (Content Development by Combining Intelligent Tutoring and Game-based Learning)

  • 홍명표;한기태;이의혁;최용석
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권5호
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    • pp.601-605
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    • 2010
  • 본 논문에서는 부울 함수 간략화에 사용되는 Karnaugh Map 기법 학습을 위한 지능형 튜토링을 지원하는 GBL(Game based learning) 콘텐츠를 제안한다. 이 GBL 콘텐츠는 게임 기반 학습과 지능형 튜토링 시스템이 가지고 있는 장점을 결합하여 게임 요소를 통하여 학습자의 흥미를 이끌어 학습에 몰입할 수 있도록 하고, 지능형 튜토링 모듈을 통하여 몰입감을 해치지 않는 수준에서 적응적 피드백을 제공한다. 본 콘텐츠의 학습 효과를 검증하기 위해 실제 학습 환경에서 실험 집단과 통제 집단의 학업성취도를 비교한 결과 유의미한 차이를 확인할 수 있었다.

혼합형 학습규칙 신경 회로망을 이용한 제어 방식 (Control Method using Neural Network of Hybrid Learning Rule)

  • 임중규;이현관;권성훈;엄기환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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    • pp.370-374
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    • 1999
  • 본 논문에서는 역전파 알고리즘과 헵 학습규칙의 장점을 최대한 살려 이용하고, 역전파 알고리즘의 문제점인 지역 최소점에 빠지는 경우와 학습시간이 느린 단점과 헵 학습규칙의 문제점인 학습 패턴의 저장능력이 매우 제한되고 선형적 분리가 되지 않는 복잡한 문제에는 적용할 수 없다는 단점등을 개선하기 위하여 혼합형 학습규칙을 제안한다. 제안하는 학습규칙은 입력층과 은닉층에 흔합형 학습규칙과 은닉층과 출력층에 역전파(Back-Propagation) 학습규칙을 적용한 혼합형이다. 제안한 혼합형 학습규칙을 이용한 신경회로망의 유용성을 확인하기 위하여 단일관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션을 하여 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 직접적응 제어 방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 다음과 같은 특성을 확인하였다.

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디지털 신호 처리 기술을 융합한 음향 전력 증폭기의 비선형 보상 (Compensation of the Non-linearity of the Audio Power Amplifier Converged with Digital Signal Processing Technic)

  • 은창수;이유칠
    • 한국융합학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.77-85
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    • 2016
  • 음향 전력 증폭기의 출력단에서 발생하는 비선형성을 보상하는 디지털 신호 처리 기술을 제안하고 그 모의실험 결과를 제시한다. 음향 전력 증폭기에 사용되는 소자에 의한 비선형성을 간접학습구조와 적응형 필터로 구성되는 디지털 신호 처리 기술로 보상한다. 적응형 필터를 사용함으로써 증폭기의 비선형 특성이 시간적으로 변하더라도 이를 적응적으로 보상할 수 있다. 모의실험 결과 전치 보상기는 3 차의 다항식으로 구현할 수 있으며 홀수차 비선형성을 효과적으로 제거할 수 있음을 보였다. 짝수 차 비선형은 출력 신호에 존재하는 직류 옵셋이 가장 큰 부분을 차지하며 이는 제안하는 기술로는 제거가 어려우므로 바이어스 회로 설계 시 유의해야 한다. 제안하는 기술은 아날로그 시스템의 본질적 특성 결함을 디지털 신호 처리 기술로서 보상할 수 있음을 보여준다.

적응형 퍼지 시스템에 의한 송전선로보호의 고장검출 계전기법 (Fault Detection Relaying for Transmission line Protection using ANFIS)

  • 전병준
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.538-544
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    • 1999
  • 본 논문에서는 송전선로의 보호를 위하여 적응형 퍼지 시스템을 도입하여 고장 유형 판별부와 고장점 추정부의 두 부분으로 구성된 새로운 고장검출기법을 개발하였다. 제안된 시스템의 퍼지 입력변수로는 전류의 정상분과 영상분 그리고 실효치를 선정하였으며 신경회로망의 학습방법에 의하여 전건부와 후건부가 적절하게 조정되었다. 제시된 기법의 효용성을 입증하기 위하여 전자과도 해석 프로그램인 EMTP로부터 수집된 데이터를 활용하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 고장유형이 정확하게 판별되었으며 고장점 추정이 개선되었다.

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프롬프트 레이블링을 이용한 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크 (Adaptive Speech Emotion Recognition Framework Using Prompted Labeling Technique)

  • 방재훈;이승룡
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.160-165
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    • 2015
  • 기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.

MFSFET 소자를 이용한 뉴럴 네트워크의 적응형 학습회로 (Adaptive Learning Circuit of Neural Network applying the MFSFET device)

  • 이국표;강성준;윤영섭
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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    • pp.36-39
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    • 2000
  • The adaptive learning circuit is designed the basis of modeling of MFSFET (Metal-Ferroelectric-Semiconductor FET) and the numerical results is analyzed. The output frequency of the adaptive learning circuit is inversely proportioned to the source-drain resistance of MFSFET and the capacitance of the circuit. The output frequency modulation of the adaptive learning circuit is investigated by analyzing the source-drain resistance of MFSFET as functions of imput pulse numbers in the adaptive learning circuit and the dimensionality factor of the ferroelectric thin film. From the results, the frequency modulation characteristics of the adaptive learning circuit, that is, adaptive learning characteristics which means a gradual frequency change of output pulse with the progress of input pulse are confirmed.

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사용자 프로파일 기반 개인 웹 에이전트 (User Profile based Personalized Web Agent)

  • 소영준;박영택
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제27권3호
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    • pp.248-256
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    • 2000
  • 본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.

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지능시스템의 내배엽성 모델링 : 지능적 카드 게임경기자 (Endomorphic Modeling of Intelligent Systems : Intelligent Card Game Players)

  • 김영광;이장세;지승
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권12호
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    • pp.1507-1518
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    • 1999
  • 본 논문은 제어대상체의 지식을 이용하여 적절한 의사결정을 내리거나 또는 지속적으로 변화하는 주변환경에 적응해 나갈 수 있는 지능시스템 설계를 위한 내배엽성 모델링 방법론을 제시한다. 이러한 지능적 내배엽성 시스템은 의사결정 모델, 지식기반의 내부모델, 그리고 내부모델의 구축모델 등을 기반으로 달성될 수 있다. 학습기능의 모델링을 위하여 수정된 귀납추론 방법과 적응형 전문가 시스템 방법이 제안되었다. 제시된 방법론은 지능적 학습 및 의사결정 기능을 갖춘 지능적 카드경기자 모델링의 예를 통하여 그 가능성을 검증하였다. Abstract This paper presents an endomorphic modeling methodology for designing intelligent systems that can determine by itself using its knowledge of the world and adapt itself to continuously changing circumstances. We have developed such an intelligent endomorphic system by integrating the decision making component and knowledge based internal model with internal model construction model. Learning capabilities are established using the modified inductive reasoning and adaptive expert system techniques we developed. Proposed methodology has been successfully applied to a design of intelligent card game players capable of supporting the intelligent learning and decision making.

최적 스택필터 설계를 위한 고속병렬기법 (Fast Parallel Algorithm For Optimal Stack Filter Design)

  • 유지상
    • 전자공학회논문지S
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    • 제36S권2호
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    • pp.88-95
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    • 1999
  • 스텍필터는 신호복원성이 뛰어난 디지털 비선형 필터의 일종이다. 그러나 기존의 적응형 설계기법을 이요하면 순차적인 특성 때문에 윈도우의 크기가 큰 스텍필터의 설계시 많은 계산량으로 그 응용에 한계가 있었다. 본 논문에서는 평균적대오차를 최소화하는 최적의 스텍필터를 설계하기 위한 병렬구조의 기법을 제안하였고 제안된 기법을 사용하면 적응특성 즉 학습의 반복적인 특성을 가지면서 최적의 필터로 수령하는데 필요한 반복 횟수를 줄임으로써 기존의 설계기법보다 설계시간을 단축할 수 있다는 사실과 제안된 기법이 최적의 스텍필터로 수렴한다는 사실을 증명하였다.

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