• 제목/요약/키워드: Repetitive units

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신경망 학습 과정중 불필요한 입력 정보 및 파라미터들의 제거 (Elimination of Redundant Input Information and Parameters during Neural Network Training)

  • 원용관;박광규
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.439-448
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    • 1996
  • 형태 인식에서 유익한 특징정보의 선정 및 추출이 대단히 중요한 역할을 한다. 본 논문은 유익한 특징정보의 선정과 신경망의 학습을 동시에 수행할 수 있는 알고리 즘을 기술한다. 알고리즘은 근본적으로 반복적으로 수행되는 세 단계로 구성되어 있는데, 이들은 학습, 연결자 제거, 그리고 입력 신경세포 제거이다. 초기 학습을 실행한후, 먼저 적은 절대값을 갖는 연결자들이 제거 된다. 그런 후, 내부 계층 신경 세포들과 은 숫자의 결자들을 갖는 입력 신경세포들이 제거된다. 이 과정은 제거된 입력 신경세포들에 상응하는 특징정보들을 제외시키는 것과 동일하다. 만약, 에러값이 증가 하면, 연결자 제거 및 입력 신경세포 제거 과정의 반복으로 구성된 신경망의 재학습을 실행한다. 그 결과, 알고리즘은 다른 공간계로의 변환없이 특징정보 추출 공간내에서 중요한 특징들을 선정하게 된다. 또한, 즉징정보 선정인 형태 분류 관점에서의 성능과 긴밀하게 연결되어 수행되므로, 선정 된 특징정보들은 형태 분류에 가장 좋은 정보를 제공한다. 이 알고리즘은 불필요 또는 그다지 중요하지 않은 정보의 추출로 인한 경제 적 손실을 피할수 있게 한다. 더구나, 마지막에 얻어진 신경망은 인식 성능에 저해 요인이 될 수있는 불필요한 파라미터들, 즉 가중 연결자 및 바이어스를 포함하지 않는다. 응용결과,, 본 알고리즘은 가장 좋은 정보를 갖는 특징들만을 남기며, 성능 저하를 일으 키지 않으면서도 특징 벡터의 차원을 현저하게 줄였다.

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중증뇌병변장애인 자녀를 둔 어머니들의 장애자녀 교육경험에 관한 연구 -해석학적 질적연구- (The Study of the Disability Education Experience of the Mothers for their Children with Brain Lesions - Hermeneutic Grounded Theory Methodology -)

  • 강선경;최윤
    • 재활복지
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    • 제20권4호
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    • pp.79-106
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    • 2016
  • 본 연구는 중증뇌병변장애인 자녀를 둔 어머니들에게 장애교육 현상이 어떻게 경험되고 있으며 그 경험의 의미와 본질을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 7명의 중증뇌병변장애인 자녀를 둔 어머니들을 연구참여자로 선정하여 심층면담을 실시하였고, 구술 원자료를 Rennie(2000; 2006; 2007)의 해석학적 질적연구방법론을 적용하여 분석하였다. 분석 결과 53개의 의미단위와 16개의 하위범주 및 7개의 해석학적 범주를 구성하였다. 해석학적 범주는 '매일매일 통곡하는 마음', '자원의 사회적 동원', '앞만 보고 전진', '계란으로 부순 바위', '먼 곳 바라보기', '더불어 사는 교육', '장애교육의 주체화'이었다. 연구참여자들에게 장애자녀 교육은 체념단계, 추스림 단계, 비전세우기 단계와 도전단계, 작은 성취 단계를 통하여 최종적으로는 공동체에 희망걸기 단계로 나아가는 좌절과 희망세우기의 동시경험으로 나타났다. 연구참여자들이 보이는 반복적인 공통의 행위패턴을 분석한 결과 추수형, 현실전략형 및 불굴의 도전형의 세 가지 유형을 보이고 있었다. 이들의 교육경험의 핵심범주는 '중증장애 절망을 교육을 통해 희망으로 바꾸어가는 연단의 과정'이었다고 결론지었다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 중증뇌병변장애인 자녀를 둔 어머니들의 교육경험의 실태와 사회구조적 문제에 대한 논의를 하였고, 어머니들의 장애자녀 교육지원을 위한 구체적 제언을 하였다.

BIM기반 설계를 지원하는 인테리어 패널 자동배치 도구 프로토타입 구현 - 비트맵 이미지 픽셀 패턴의 추출과 패널 표현을 중심으로 - (Prototyping a BIM-enabled Design Tool for the Auto-arrangement of Interior Design Panels - Based on the Pattern Extraction of Bitmap Image Pixels and its Representation -)

  • 황금화;김하얀;이진국
    • 디자인융복합연구
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    • 제15권5호
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    • pp.71-83
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    • 2016
  • 인테리어 패널은 실내 벽체의 마감 디자인에 많이 활용되고 있으며 패널들의 배치로 형성되는 다양한 패턴은 장식적 효과뿐만 아니라 정보전달의 역할도 한다. 설계자가 원하는 디자인에 따라 패널을 배치하는 것은 반복되는 작업을 요구하는데 본 연구는 패널배치 과정의 체계화를 통해 자동화를 지원하는 것을 목적으로 한다. 이에 본 연구에서는 인테리어 패널의 활용 특징을 고려하여 패턴표현에 관한 이론적 고찰을 진행하고 이를 바탕으로 비트맵 이미지 픽셀과 인테리어 패널의 형태 변화를 이용한 세 가지 패널배치 패턴 표현 방법을 제안하였다. 또한 제안한 방법의 실제 적용 가능성 검증을 위해 제안한 세 가지 방법 중 비트맵 이미지 픽셀과 인테리어 패널의 유형속성을 이용한 패턴표현 방법을 적용하여 BIM기반 설계를 지원하는 인테리어 패널 자동배치 도구를 구현 하였다. 이는 물량정보나 패널 배치순서와 같은 시공단계에 활용 가능한 정보의 자동생성도 지원하여 설계자 및 시공자의 작업효율 향상에 도움이 된다. 또한 본 연구에서 제안한 인테리어 패널 자동배치 패턴표현 방법은 바닥 타일과 같은 기본단위의 반복을 요구로 하는 다양한 장식객체의 배치에도 활용 가능할 것으로 기대 된다.