• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.166-171
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• 1994

기존의 음성인식기들은 일반적으로 간단하면서도 성능이 우수한 계층별 학습에 의해서 설계된다. 계층별 학습은 통계적 패턴인식에서의 ML 추정기법처럼 모델간의 독립성이 보장되고 무한한 양의 학습데이타가 주어진다는 가정에 기초하고 있다. 그러나, 대상어휘집합에 음운학적으로 유사한 어휘가 많이 포함되어 있는 인식문제에 있어서는 모델간의 독립성이 보장되지 못하고, 실제 주어지는 grktmqepdlk의 양도 제한되므로 기존의 합습알고리즘에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 그러한 가정상의 문제점으로 생기는 인식기의 성능저하를 개선할 수 있는 변별력 있는 학습알고리즘들을 검토하고 그의 일반적인 접근방법들에 대해서 논의한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.327-330
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• 1997

패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.73-76
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• 2000

문서 분류나 여과 문제에서 양의 학습 데이터의 부족은 성능 저하의 주요 원인이 된다. 이런 경우 여러 학습 알고리즘이 문제의 특성을 제대로 파악하지 못한다. 본 논문에서는 부스팅 기법을 도입하여 이 문제를 접근해 보았다. 부스팅 기법은 약한 능력을 보유한 학습 알고리즘을 부스팅 과정을 통해 궁극적으로 강력한 성능을 얻을 수 있게 해준다. 간단한 선형 퍼셉트론에 부스팅 기법을 도입하여 문서 여과에 적용하였다. 제안된 알고리즘을 Reuters-21578 문서 집합에 적용한 결과, 재현률 측면에서 다층 신경망보다 우수한 성능을 보였고 특히 양의 학습 데이터가 부족한 문제의 경우 탁월한 결과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.308-310
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• 2000

관찰학습(OLA: Observational Learning Algorithm)은 앙상블 네트워크의 각 구성 모델들이 아른 모델들을 관찰함으로써 얻어진 가상 데이터와 초기에 bootstrap된 실제 데이터를 학습에 함께 이용하는 방법이다. 본 논문에서는, 초기 학습 데이터 셋을 분할하고 분할된 각 데이터 셋에 대하여 앙상블의 구성 모델들을 전문화(specialize)시키는 방법을 적용하여 기존의 관찰학습 알고리즘을 개선시켰다. 제안된 알고리즘은 bagging 및 boosting과의 비교 실험에 의하여, 보다 적은 수의 구성 모델로 동일 내지 보다 나은 성능을 나타냄이 실험적으로 검증되었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.692-695
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• 2010

본 논문에서는 정보교과에서 알고리즘 및 프로그래밍 관련 학습을 진행하는데 있어서, 기존의 텍스트 기반 프로그래밍과 로보틱스 프로그래밍으로 프로그래밍 학습을 하였을 때의 학습 효과에 대해서 분석하였다. 연구는 초등학교 고학년 학생들을 대상으로 하였고, 학습에 필요한 학습 프로그램은 기존 텍스트기반 프로그래밍 학습 도구로는 Visual C를, 로보틱스 프로그래밍 학습도구로는 MSRDS(Microsoft Robotics Developer Studio)에서 제공하는 Visual Programming Language를 이용하였다. 그 결과 학생들의 흥미도와 몰입도가 상승하였고, 알고리즘 이해도와 과제 수행 능력이 증가하였음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 로보틱스 프로그래밍 학습은 개정 교육과정에서 제안하는 알고리즘을 통한 문제해결능력 신장에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.6
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• pp.199-204
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• 2013

Speech recognition system is shall be composed model of learning from the inaccurate input speech. Similar phoneme models to recognize, because it leads to the recognition rate decreases. Therefore, in this paper, we propose a method of speech recognition optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Based on feature of the phonemes, HMM feature extraction method was used for the phonemes in the training data. Similar learning model was recognized as a model of exact learning using the Bhattacharyya algorithm. Optimal learning model configuration using the Bhattacharyya algorithm. Recognition performance was evaluated. In this paper, the result of applying the proposed system showed a recognition rate of 98.7% in the speech recognition.

• The Journal of Information Technology
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• v.5 no.2
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• pp.55-67
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• 2002

This paper presents an adaptive back propagation algorithm that update the learning parameter by the generated error, adaptively and varies the number of hidden layer node. This algorithm is expected to escaping from the local minimum and make the best environment for convergence to be change the number of hidden layer node. On the simulation tested this algorithm on two learning pattern. One was exclusive-OR learning and the other was $7{\times}5$ dot alphabetic font learning. In both examples, the probability of becoming trapped in local minimum was reduce. Furthermore, in alphabetic font learning, the neural network enhanced to learning efficient about 41.56%~58.28% for the conventional back propagation. and HNAD(Hidden Node Adding and Deleting) algorithm.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.17-25
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• 2006

An intelligent game has been studied for some time, and the main purpose of the study was to win against human by enhancing game skills. But some commercial games rather focused on adaptation of the user's behavior in order to bring interests on the games. In this study, we are suggesting an adaptive reinforcement learning algorithm, which focuses on the adaptation of user behavior. We have designed and developed the Othello game, which provides large state spaces. The evaluation of the experiment was done by playing two reinforcement learning algorithms against Min-Max algorithm individually. And the results show that our approach is playing more improved learning rate, than the previous reinforcement learning algorithm.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.1
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• pp.27-36
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• 2010

Introducing algorithm and programming education to the middle school 'Information' curriculum is appropriate to develop higher thinking skills like problem solving ability and creativity that is the most important ability to the people living in the knowledge and information society. But to providing reduced algorithm and programming contents of higher education increase the cognitive burden on the students in the concrete operational period who is not yet reached to the formal operational period, and moreover transfering principles and strategies learned in the algorithm to the programming for the problem solving is difficult. For this study, student's developmental characteristics in the concrete operational period among cognitive developmental periods was considered, and FAAP(First-Algorithm After-Programming) learning model which can transfer algorithm to programming was developed, and finally the effectiveness of learning motivation and achievement to the concrete operational period's students was verified. Results of the tests showed that learning motivation and achievement of the concrete operational period's students that learned FAAP model were different significantly.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.17 no.3
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• pp.233-242
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• 2013

"Problem-solving methods and procedures" sections in the 2009 revised informatics curriculum emphasized active use of algorithmic thinking to solve problems. And it is proposed to solve the various problems of real life using programming language for the implementation of the algorithm. Recently, various Educational Programming Language has been developed for elementary programming activity and many researches showed that students' cognitive burden was reduced in learning programming language with Educational Programming Languages. However implementation of the algorithm is difficult for novice programmer. For the reason, effective way is required for elementary students to connect design of the algorithm and implementation of the algorithm. Therefore, in this study propose the algorithm design worksheets that it is possible to create an algorithm to describe the content needed to implementation in programming education. And this study proved the effect of the algorithm design learning tools through experiment.