• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.10
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• pp.81-88
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• 2021

Convertible bonds are financial products that contain the nature of both bonds and shares, which are generally issued by companies with lower credit ratings to increase liquidity. Conversion bonds rely on qualitative judgment in the past, although decision-making on whether and when to exercise the right to convert is the most important issue. Therefore, this paper proposes to apply artificial neural network techniques to scientifically determine the exercise of conversion rights. We distinguish between a total of 1,800 learning data published in the past and 200 predictive experimental data and build an artificial neural network learning model. As a result, the parity performance in most groups was excellent, achieving an average excess of about 10% or more. In particular, groups 3-6 recorded an average excess of about 20% and group 6 recorded an average excess of about 37%. This paper is meaningful in that it focused on solving decision problems by converging and applying machine learning techniques, a representative technology of the fourth industry, to the financial sector.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.1
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• pp.21-30
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• 2014

무용, 춤, 연기 등의 전문가 퍼포먼스를 분석, 학습, 보급하는 콘텐츠 기술개발은 문화산업의 중요한 당면과제이나 기존 기술은 동작만 인식하고, 감성 및 도구를 포함하지 않으며, 단순 열람은 가능하나 체험 및 학습할 수 있는 효율적인 방법이 부재하다. 따라서 전문가의 퍼포먼스 동작을 일반인 시점에서 학습할 수 있는 체감형 콘텐츠를 제공하기 위해서는 빠르고 능동적인 동작 영상 획득 시스템의 개발과 동작 데이터를 분석 및 생성하는 기술들이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 퍼포먼스 무용의 학습 콘텐츠 제작을 위한 핵심 기술들의 동향을 분석하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.12
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• pp.1202-1210
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• 2000

본 논문에서는 효과적인 앙상블 머신의 구축을 위한 새로운 방안을 제시한다. 효과적인 앙상블의 구축을 위해서는 앙상블 멤버들간의 상관관계가 아주 낮아야 하며 또한 각 앙상블 멤버들은 전체 문제를 어느 정도는 정확하게 학습하면서도 서로들간의 불일치 하는 부분이 존재해야 한다는 것이 여러 논문들에 발표되었다. 본 논문에서는 주어진 문제의 다양한 면을 학습한 다수의 앙상블 후보 네트웍을 생성하기 위하여 건설적 학습 알고리즘과 능동 학습 알고리즘을 결합한 형태의 신경망 학습 알고리즘을 이용한다. 이 신경망의 학습은 최소 은닉 노드에서 최대 은닉노드까지 점진적으로 은닉노드를 늘려나감과 동시에 후보 데이타 집합에서 학습에 사용할 훈련 데이타를 점진적으로 선택해 나가면서 이루어진다. 은닉 노드의 증가시점에서 앙상블의 후부 네트웍이 생성된다. 이러한 한 차례의 학습 진행을 한 chain이라 정의한다. 다수의 chain을 통하여 다양한 형태의 네트웍 크기와 다양한 형태의 데이타 분포를 학습한 후보 내트웍들이 생성된다. 이렇게 생성된 후보 네트웍들은 확률적 비례 선택법에 의해 선택된 후 generalized ensemble method (GEM)에 의해 결합되어 최종적인 앙상블 성능을 보여준다. 제안된 알고리즘은 한개의 인공 데이타와 한 개의 실세계 데이타에 적용되었다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘에 의해 구성된 앙상블의 최대 일반화 성능은 다른 알고리즘에 의한 그것보다 우수함을 알 수 있다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.3
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• pp.6-11
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• 2017

최근의 인공지능과 기계학습 기술이 과학기술 전반에 걸쳐서 적용되고 있다. 정보보안 분야에서도 인공지능 기술이 다양하게 적용되어 여러 가지 우수한 성능의 제품과 기술들이 나오고 있다. 이러한 시점에 인공지능과 기계학습의 원천 이론 중 하나인 베이지안 추론 (Bayesian Inference)기술에 대한 소개를 하고자 한다. 특히, 정보보호를 연구하는 연구자들에게 베이지안 기술의 기초부터 활용에 이르는 영역을 선보이며 악성코드 분석과 함께 카드사기탐지 기술과 관련하여 베이지안 추론 기술의 적용가능성을 소개한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.6
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• pp.83-90
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• 1994

In this paper, we propose a new learning algorithm, ASOFM(Adaptive Self Organizing Feature Map), to solve the defects of Kohonen's Self Organiaing Feature Map. Kohonen's algorithm is sometimes stranded on local minima for the initial weights. The proposed algorithm uses an object function which can evaluate the state of network in learning and adjusts the learning rate adaptively according to the evaluation of the object function. As a result, it is always guaranteed that the state of network is converged to the global minimum value and it has a capacity of generalized learning by adaptively. It is reduce that the learning time of our algorithm is about $30\%$ of Kohonen's.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.241-244
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• 2011

초등학교 학습자를 대상으로 컴퓨터 과학의 원리를 가르치기 위하여 EPL, 로봇프로그래밍, Unplugged Project 등 다양한 시도가 이루어지고 있다. 또한 로봇을 활용한 경진대회, 창의 대회 등 교육과정 외적인 부분에서도 활성화되고 있는 추세이다. 하지만 대부분의 로봇, 공학 경진대회는 특정 로봇의 기능 및 사용법, 흥미 위주의 획일적인 내용을 벗어나고 있지 못한 실정이며, 통합적 접근을 했던 기존의 프로그램들은 창의적 문제해결을 목적으로 여러 학문의 융합, 통합을 주장하고 있다. 본 연구에서의 통합은 초등 학습자의 학습으로의 보다 본질적인 접근이 필요하며, 교육과정 전반에 걸친 폭넓은 학습 활동 측면에서 프로그래밍(로봇)의 통합의 필요성을 주장하고 있다. 이제는 프로그래밍(로봇) 학습이 왜 통합 학습으로 교육과정 상에 녹아 들어가야 하는지에 관한 본질적인 논의가 이루어져야 할 시점으로 생각된다. 이 논문의 본문은 크게 두 부분으로 이루어져 있는데 첫째, 초등학교 로봇프로그래밍 교육을 통합적 관점으로 접근했던 기존의 프로그램의 사례를 살펴볼 것이며, 둘째, 초등학교 학습자에게 통합이 어떠한 의미인지를 고찰해 볼 것이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.5
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• pp.91-97
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• 2007

Game program had been classed by 3D or on-line game etc, and engine and game programming simply, But, game programmer's kind more classified new, Artifical Intelligence game programmer's role is important. This paper makes game character study and moved by intelligence using reinforcement learning algorithm. Fought with character enemy using developed game, Confirmed whether embodied game character is facile by intelligence, As result of an experiment, we know, studied character defends excellently than randomly moved character.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.1
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• pp.93-99
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• 2009

Game program manufacture had been classed by 3D or on-line game etc. simply. But, atomized game programmer's kind now. So, Artificial Intelligence game programmer's role is important. This paper used reinforcement learning algorithm for Jul_Gonu board characters to learn, and so they can move intelligently. To compare a learned character to an random one, a board game was created, and then they fought against each other. As a result, learned character‘s ability was far more improved.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.01a
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• pp.191-194
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• 2011

본 연구에서는 Atmel사의 AVR 마이크로프로세서에 적합하게 개발된 Java 바이트코드 인터프리터인 NanoVM을 자체 개발한 마이크로로봇에 이식하여 Java 언어 전용 로봇을 구현하였다. 따라서 마이크로프로세서의 구조와 회로를 모르는 학생들도 로봇을 프로그래밍하면서 Java 언어를 효율적으로 학습할 수 있다. 더욱이 최근 학생들의 프로그래밍언어 학습 능력이 떨어지면서 컴퓨터 관련학과의 프로그래밍언어 교육이 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 학생들의 프로그래밍언어 학습 동기를 부여하고 창의 공학적 프로그래밍언어 교육프로그램의 도입이 필요한 시점에서 본 연구에서 개발한 Java 로봇은 많은 기여를 할 것으로 기대된다.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.103-106
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• 2018

NCS 기반 교육과정은 산업현장의 국가직무능력(National Competency Standards: NCS)을 고교 직업교육과정에 적용한 2015 개정 교육과정이다. 따라서 전문교과 교사는 학습자가 학습 종료시점에 NCS 수행준거를 만족하는 역량을 갖추도록 교육할 수 있는 교수역량을 필요로 한다. 이에 본 연구는, NCS 기반 교육과정 '전자' 교과의 실무과목, 학습모듈, NCS를 분석하여, 기초과목이나 실무과목으로 편성되지 않은 마이크로 프로세서 기본 역량에 대한 선수지식을 여러 영역에서 요구하고 있음을 밝혔다. 그러므로 NCS 기반 교육과정의 원활한 운영을 위해 '전자' 교과 교사는 마이크로프로세서관련 지식, 기술, 태도에 대한 교수역량을 강화할 필요가 있고, 학습모듈과 NCS는 수정 보완될 필요가 있음을 제안한다.