• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.253-262
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• 2000

본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.66-74
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• 2008

소프트웨어 개발 프로세스의 초기 단계에서 결함경향성이 많은 모듈들을 예측하는 위험도 예측 모델은 프로젝트 자원할당에 도움을 주어 전체 시스템의 품질을 개선시키는 역할을 한다. 설계 복잡도 메트릭에 기반을 둔 여러 예측 모델들이 제안 되었지만 대부분 훈련 데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었고 훈련 데이터 집합을 보유하고 있지 않은 대부분의 개발 집단들은 이들을 사용할 수 없다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 잘 알려진 감독형 학습 모델인 오류 역전파 신경망 모델에 SDL 시스템 명세를 정량화하여 적용한 예측 모델을 개발하였으며, 기존 학습 모델들의 문제점을 해결하기 위해 이 모델을 여러 제약조건을 가지고 만든 가상 훈련데이터집합으로 학습시켰다. 제안 모델의 사용가능성을 알아보기 위해 몇가지 모의실험을 수행 하였으며, 그 결과 제안 모델이 훈련 데이터 집합이 없는 개발 집단에서는 실제 데이터로 훈련된 예측 모델의 대안으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.7-15
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• 2014

본 연구는 PCA와 템플릿 정합을 사용한 얼굴 표정 인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 얼굴 영상은 Haar-like feature의 특징 마스크를 사용하여 획득한다. 획득한 얼굴 영상은 눈과 눈썹을 포함하고 있는 얼굴 상위 부분과 입과 턱을 포함하고 있는 얼굴 하위 부분으로 분리하여 얼굴 요소 추출에 용이하게 나눈다. 얼굴 요소 추출은 눈 영상과 입 영상을 추출하는 과정으로 먼저 학습영상으로 PCA를 거쳐 생성된 고유얼굴을 구한다. 고유 얼굴에서 고유 입과 고유 눈을 획득하고, 이를 얼굴 분리 영상과 템플릿 매칭시켜 얼굴요소를 추출한다. 얼굴 요소는 눈과 입이 있으며 두 요소의 기하학적 특징으로 표정을 인식한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안한 방법이 기존의 방법보다 추출률이 우수하게 나왔으며, 특히 입 요소의 추출률은 99%에 달하였다. 또 이 얼굴 요소 추출 방법을 표정인식에 적용하였을 때 놀람, 화남, 행복의 3가지 표정의 인식률이 80%를 상회하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.504-511
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• 2013

본 논문은 지적재산권 보호를 위한 방안으로 적응형 알고리즘 기반의 초소형 전자소자 탐지 기법을 제안한다. 전자소자를 탐지하는 기본 원리는 분류기의 송신기에서 특정 기본 주파수의 전파가 은닉된 물체로 전파되면, 물체로부터 반사되어 수신기로 들어오는 2차 및 3차 고조파의 크기를 분류기가 비교함으로써 판별하게 된다. 하지만, 측정 과정에서 발생하는 잡음 및 전자파의 간섭으로 인해 분류의 성능이 저하되므로, 이러한 환경에서도 은닉된 전자소자를 적응적으로 판별하기 위해 Fuzzy c-Means 클러스터링 알고리즘과 ${\kappa}$-Nearest Neighbor 분류 알고리즘을 복합적으로 이용하는 방안을 제시한다. 모의실험 결과, 제안 기법이 잡음 및 전자파 간섭 환경에서도 적응적으로 전자소자 잘 탐지할 수 있었으며, 이에 따라 지적재산권을 효율적으로 보호할 수 있을 것으로 기대된다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제40권4호
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• pp.312-319
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• 2013

Over the past decade, driven by advances in educational theory and pressures for efficiency in the clinical environment, there has been a shift in surgical education and training towards enhanced simulation training. Microsurgery is a technical skill with a steep competency learning curve on which the clinical outcome greatly depends. This paper investigates the evidence for educational and training interventions of traditional microsurgical skills courses in order to establish the best evidence practice in education and training and curriculum design. A systematic review of MEDLINE, EMBASE, and PubMed databases was performed to identify randomized control trials looking at educational and training interventions that objectively improved microsurgical skill acquisition, and these were critically appraised using the BestBETs group methodology. The databases search yielded 1,148, 1,460, and 2,277 citations respectively. These were then further limited to randomized controlled trials from which abstract reviews reduced the number to 5 relevant randomised controlled clinical trials. The best evidence supported a laboratory based low fidelity model microsurgical skills curriculum. There was strong evidence that technical skills acquired on low fidelity models transfers to improved performance on higher fidelity human cadaver models and that self directed practice leads to improved technical performance. Although there is significant paucity in the literature to support current microsurgical education and training practices, simulated training on low fidelity models in microsurgery is an effective intervention that leads to acquisition of transferable skills and improved technical performance. Further research to identify educational interventions associated with accelerated skill acquisition is required.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1-8
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• 2014

e-러닝의 활성화와 인터넷 비디오 서비스 증가로 인하여 대규모 사용자에 대한 비디오 전송 서비스에 대한 요구가 매년 증가하고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 기존 방식은 비디오 서버를 루트 노드로 갖는 트리 구조를 이용하는데 이 방식은 경로상의 한 노드에서만 문제가 발생해도 그 노드 하위 노드들 전체의 서비스가 단절되는 위험성을 안고 있다. 본 연구에서는 다중 경로를 활용한 주문형 비디오 전송 서비스를 제안한다. 기존의 구조에서 사용하는 경로에 백업과 속도 향상을 위한 새로운 경로를 추가함으로서 상위 노드의 문제가 하위 노드의 서비스에 미치는 영향을 방지하여 고품질의 비디오 서비스를 제공할 수 있음을 실험을 통해 보인다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제45권2호
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• pp.191-204
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• 2006

Computer technology has a potential to change the contents of school mathematics and the way of teaching mathematics. But in our country, the problem whether computer technology should be introduced into mathematics classroom or not was not resolved yet. As a tool, computer technology can be used by teachers who are confident of the effectiveness and who can use it skillfully and can help students to understand mathematics. The purpose of this study was to investigate the effective way to introduce and utilize computer technology based on the status quo of mathematics classroom setting. One possible way to utilize computer technology in mathematics classroom in spite of the lack of computer and the inaccessibility of useful software is using domain specific simulation software like 'Polyhedron'. 'Polyhedron', as we can guess from the name, can be used to explore regular and semi regular polyhedra and the relationship between them. Its functions are limited but it can visualize regular polyhedra, transform regular polyhedra into other polyhedra. So it is easier to operate than other dynamic geometry software like GSP. To investigate the effect of using this software in mathematics class, three classes(one in 6th grade from science education institute for the gifted, two in 7th grade) were chosen. Activities focused on the relationship between regular and semi regular polyhedra. After the class, several conclusions were drawn from the observation. First, 'Polyhedron' can be used effectively to explore the relationship between regular and semi regular polyhedra. Second, 'Polyhedron' can motivate students. Third, Students can understand the duality of polyhedra. Fourth, Students can visualize various polyhedra by reasoning. To help teachers in using technology, web sites like NCTM's illuminations and NLVM of Utah university need to be developed.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권2호
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• pp.149-163
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• 2012

물류 시스템은 다양한 프로세스에 걸친 한정된 자원들의 작업을 통해 고객에게 서비스를 제공한다. 이와 같은 복잡한 환경에서 높은 서비스 수준을 유지하기 위해서는 프로세스 진행 상황에 대한 실시간 모니터링과 그를 통한 성과 달성도의 지속적인 관리가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 컨테이너 터미널을 대상으로 선박 물류 프로세스의 서비스 완료시간을 예측하는 방법론을 제시한다. 이를 위해 먼저 선박에서 컨테이너를 싣고 내리는 프로세스에 영향을 미치는 요인을 파악한다. 그리고, 확인된 요인들 중 영향 정도를 직접적으로 측정하기 어려운 것에 대해 정량적인 값을 추정하는 방안을 개발한다. 서비스 완료 시간에 대한 실시간 예측은 의사결정 나무를 사용한다. 과거 프로세스 진행 이력을 바탕으로 의사결정 나무를 학습시킨 후, 특정 시점에서 실시간 요인의 상태를 이용하여 서비스 완료시간을 예측한다. 컨테이너 터미널 시뮬레이션 모형을 활용하여 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.67-72
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• 1999

신경회로망은 학습능력과 근사화 능력으로 말미암아 패턴인식 및 시스템제어분야에서 많이 사용되고 있으며, 입력층. 출력층. 하나 이상의 은닉층으로 구성된 네드워크이다. Elman 신경회로망은 J. Elman에 의해 제안되었으며. recurrent network의 형태로 구성되어 있다. Elman 신경회로망은 기존의 신경회로망에 context층을 새로 추가하여, 은닉층의 출력을 context층의 입력으로 피드백 하는 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 새로운 형태의 Elman 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 Elman 신경회로망을 변형한 형태로. 은닉층 뿐 만 아니라 출력층의 출력도 context층으로 피드백 하는 형태이다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해 multi target system에 적용한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 방식이 기존의 신경회로망 및 Elman 신경회로망 보다 우수한 방식임을 보여 주고 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권8호
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• pp.729-736
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• 2017

물리모델과 기계학습방법을 이용한 모델지원탐지확률(MAPOD, Model-assisted Probability of Detection) 실험계획법과 운용 중 결함이 발생한 부품을 사용하여 탐지확률을 측정하는 방법을 연구하였다. 검사방법은 와전류탐상검사를 적용하였고 검사대상은 볼트홀 표면에 존재하는 피로균열이다. 모델 지원탐지확률을 이용한 결과 실험요인이 큰 폭으로 감소하였다. 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션을 이용하여 시편 균열길이 측정의 불확실성을 탐지확률에 반영함으로써 사용 중 결함품을 사용하여 비파괴검사정비사의 기량검증을 수행할 수 있었다.