• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.2
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• pp.189-205
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• 2000

We investigate the appropriate design and implementation of an Inductive Learning Alogrithm with a Neural Network in order to solve both inconsistent indexing and incomplete query problems on the web. Specifically, the proposed system based queries and documents in the field of Mathematics shows how inductive learning method and neural networks can apply to information retreival. Also, this study examines all of parameters of the neural networks -- the number of node in input and output, hidden layer size and learning parameters etc. -- which are significant in determining how well the neural network will converge.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.849-856
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• 2003

본 논문에서는 다층 퍼셉트론의 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하였다. 첫 번째 단계는 국소최적해로 빨리 수렴하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 국소 탐색 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 새로운 국소최적해로 벗어나기 위한 선형탐색을 기반의 터널링 단계이다. 이 방법은 연결가중치 공간에서 전역최적해를 빠르게 찾을 수 잇는 새로운 방법을 제공한다. 4가지 벤치마크 문제에 기존의 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘과 비교 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 낮은 오차값을 가짐을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.73-78
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• 2009

본 논문은 초등정보교육과정의 "문제해결방법과 절차" 영역에 필요한 알고리즘적 사고를 향상시키고자 초등 컴퓨터과와 수학과를 통합한 교수 학습 과정을 연구하고 적용하였다. 그리고 연구한 교수 학습과정을 적용한 실험군과 적용하지 않은 통제군을 비교하여 알고리즘적 사고력의 향상도, 통합된 교수 학습과정의 효과성에 대한 분석을 통해 본 논문에서 적용한 초등 컴퓨터과-수학과를 통합한 교수 학습 방법이 문제해결과정 구성 능력에 해당하는 알고리즘적 사고력 향상에 효과가 있는지 검증 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.138-141
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• 2003

본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.89-93
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• 2000

구조 적응형 자기구성 지도는 일반적으로 자기구성 지도의 구조가 초기에 결정되어 학습이 끝날 때까지 변하지 않기 때문에 발생하는 문제를 해결하기 위해 지도의 구조를 학습 중에 적절하게 변경시킨다. 이때, 변화된 구조의 가중치를 어떻게 초기화시킬 것인가 하는 것이 중요한 문제이다. 이 논문에서는 기존의 비교사 학습방법에 LVQ 알고리즘을 이용한 교사 학습방법을 결합한 구조 적응형 자기구성 지도 모델에서 유전자 알고리즘을 이용하여 분화된 노드의 가중치를 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 구조 적응형 자기구성 지도 알고리즘보다 빠르게 학습되었고, 인식률 면에서도 기존의 방법보다 높은 값을 나타내었으며, 자기구성 지도의 특성인 위상 보존도 잘 이루어졌다. 오프라인 필기 숫자 데이터로 실험한 결과, 제안한 방법이 유용함을 알 수 있었다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.20 no.2
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• pp.151-160
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• 2016

Algorithm education is emphasized as an instrument for teaching the basic principles of Computer Science. But these materials is very short-fall. We'll present the CS Unplugged-based algorithm contents, which is easy to learn for elementary student. These contents for self-directed learning consisted of the activity-based learning. For problem-solving algorithm learning in everyday life we were developed the hashing techniques on the basis of the basic searching and sorting algorithms. For checking the adequacy of these materials were tested by surveys of teacher professional groups, and we obtain the appropriate conclusions for sorting algorithm contents for improving the problem-solving ability for in elementary student.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.3
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• pp.280-285
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• 2001

Since KBANN (knowledge-based artificial neural network) combing the inductive learning algorithm and the analytical learning algorithm was proposed, several methods such as TopGen, TR-KBANN, THRE-KBANN which modify KBANN have been proposed. But these methods can be applied when there is a domain theory. The algorithm representing the problem into KBANN based on only the instances without domain theory is proposed in this paper. Domain theory represented into KBANN can be refined by THRE-KBANN. The performance of this algorithm is more efficient than the C4.5 in the experiment for some problem domains of inductive learning.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.387-392
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• 2007

본 논문에서는 질병에 대한 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 스스로 자신의 건강 상태를 쉽게 파악하고, 조금씩 진화하는 질병 바이러스에 따른 증상의 변화를 진단할 수 있는 퍼지 ART 알고리즘을 이용한 한방 자가 진단 및 학습 시스템을 제안한다. 제안된 한방 자가 진단 및 학습 시스템은 72가지 한방 질병과 각 질병에 대한 증상을 분석하여 데이터베이스로 구축하고 구축된 데이터베이스 정보를 기반으로 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표 증상을 제시하면 해당 증상을 포함하는 질병들을 도출한다. 도출된 질병들의 세부 증상들을 사용자가 입력 벡터로 제시하면 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 세부 증상에 대한 질병들을 클러스터링한 후, 세부 증상에 대한 질병의 소속 정도를 제공한다. 본 논문에서 제시한 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제사한 시스템이 한방 질병의 보조 진단으로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.984-987
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• 2014

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적으로 입력되는 영상에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 대표적으로 사용하는 SIFT와 SURF 알고리즘보다 성능이 좋은 Ferns 알고리즘을 사용하고 Optical Flow Tracker를 이용하여 차량의 위치를 추적한다. 신뢰도를 높이기 위해서 이전 프레임에서 학습되지 않은 특징에 대해 지속적으로 학습하여 새로운 학습결과를 도출하여 업데이트한다. 기존의 차량 검출 알고리즘보다 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Ferns에 의한 학습과 Optical Flow Tracking의 상호작용으로 높은 매칭률과 효율성을 보였다.