• Advances in nano research
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• 제12권1호
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• pp.81-99
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• 2022

The aim of current work is to evaluate thermo-electrical characteristics of graphene nanoplatelets Reinforced Composite (GNPRC) coupled with magneto-electro-elastic (MEE) face sheet. In this regard, a cylindrical smart nanocomposite made of GNPRC with an external MEE layer is considered. The bonding between the layers are assumed to be perfect. Because of the layer nature of the structure, the material characteristics of the whole structure is regarded as graded. Both mechanical and thermal boundary conditions are applied to this structure. The main objective of this work is to determine critical temperature and critical voltage as a function of thermal condition, support type, GNP weight fraction, and MEE thickness. The governing equation of the multilayer nanocomposites cylindrical shell is derived. The generalized differential quadrature method (GDQM) is employed to numerically solve the differential equations. This method is integrated with Deep Learning Network (DNN) with ADADELTA optimizer to determine the critical conditions of the current sandwich structure. This the first time that effects of several conditions including surrounding temperature, MEE layer thickness, and pattern of the layers of the GNPRC is investigated on two main parameters critical temperature and critical voltage of the nanostructure. Furthermore, Maxwell equation is derived for modeling of the MEE. The outcome reveals that MEE layer, temperature change, GNP weight function, and GNP distribution patterns GNP weight function have significant influence on the critical temperature and voltage of cylindrical shell made from GNP nanocomposites core with MEE face sheet on outer of the shell.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.91-98
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• 2022

웨어러블 기기를 통해 지속적으로 수집되는 라이프로그 데이터는 많은 이상값을 포함할 수 있으므로 데이터품질을 향상시키기 위해서는 이상값을 찾아 제거하는 것이 필요하다. 일반적으로 이상치의 개수가 정상 데이터의 개수보다 적기 때문에 클래스 불균형 문제가 발생한다. 이러한 불균형 문제를 해결하기 위해 Variational AutoEncoder를 outlier에 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 이상치 데이터를 전처리한 후, 다수의 머신러닝 모델(분류)을 통해 검증한다. 체중 데이터를 이용한 검증 결과, 모든 분류 모델에서 성능이 향상됨을 확인하였다. 실험 결과를 바탕으로 라이프로그 체중 데이터 분석 시 본 연구에서 제안한 이상치 처리 방법을 이용하여 데이터를 전처리한 후 성능이 가장 좋은 LightGBM 모델을 적용할 것을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1312-1320
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• 2003

본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층 구조 신경망이 고려되었다. 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오루 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 단층 퍼셉트론에 ART1을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가 생성(self-generation)하는 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART1을 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과. 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.254-257
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• 1993

This paper presents a new method to implement Hebbian learning method on artificial neural network. In hebbian learning algorithm, complexity in terms of multiplications is high. To save the chip area, we consider a new learning circuit. By calculating similarity, or correlation between $X_i$ and $O_i$, large portion of circuits commonly used in conventional neural networks is not necessary for this new hebbian learning circuit named COR. The output signals of COR is applied to weight storage capacitors for direct control the voltages of the capacitors. The weighted sum, ${\Sigma}W_{ij}O_j$, is realized by multipliers, whose output currents are summed up in one line which goes to learning circuit or output circuit. The drain current of the multiplier can produce positive or negative synaptic weights. The pass transistor selects eight learning mode or recall mode. The layout of an learnable six-neuron fully connected Hopfield neural network is designed, and is simulated using PSPICE. The network memorizes, and retrieves the patterns correctly under the existence of minor noises.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.609-611
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• 2021

기계 독해는 주어진 지문 내에서 질문에 대한 답을 기계가 찾아 답하는 문제이다. 딥러닝에서는 여러 데이터셋을 학습시킬 때에 이전에 학습했던 데이터의 weight값이 점차 사라지고 사라진 데이터에 대해 테스트 하였을때 성능이 떨어진 결과를 보인다. 이를 과거에 학습시킨 데이터의 정보를 계속 가진 채로 새로운 데이터를 학습할 수 있는 Continual learning을 통해 해결할 수 있고, 본 논문에서는 이 방법을 MRC에 적용시켜 학습시킨 후 한국어 자연어처리 Task인 Korquad 1.0의 MRC dev set을 통해 성능을 측정하였다. 세 개의 데이터셋중에서 랜덤하게 5만개를 추출하여 10stage를 학습시킨 50K 모델에서 추가로 Continual Learning의 Learning without Forgetting를 사용하여 학습시킨 50K-LWF 모델이 F1 92.57, EM 80.14의 성능을 보였고, BERT 베이스라인 모델의 성능 F1 91.68, EM 79.92에 비교하였을 때 F1, EM 각 0.89, 0.22의 향상이 있었다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.321-324
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement Beaming is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement loaming is different from supervised teaming in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement loaming algorithms like Q-learning do not require defining or loaming any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning(AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning(MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.471-476
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• 2024

다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.120.2-120
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• 2002

In this paper auto-tuning scheme of weight function in the neural networks has been suggested by immune algorithm for nonlinear process. A number of structures of the neural networks are considered as learning methods for control system. A general view is provided that they are the special cases of either the membership functions or the modification of network structure in the neural networks. On the other hand, since the immune network system possesses a self organizing and distributed memory, it is thus adaptive to its external environment and allows a PDP (parallel distributed processing) network to complete patterns against the environmental situation. Also. It can provi..

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.97-100
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• 2001

CMAC model was proposed by Albus [6] to formulate the processing characteristics of the human cerebellum. Instead of the global weight updating scheme used in the back propagation, CMAC use the local weight updating scheme. Therefore, CMAC have the advantage of fast learning and high convergence rate. In this paper, simulate Color Calibration by CMAC in color images and design hardware by VHDL-base high-level synthesis.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.52-58
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• 1995

A shared-weight neural network that performed classification based on the features extracted with the fuzzy morphological operation is introduced. Learning rules for the structuring elements, degree of membership, and weighting factors are also precisely described. In application to handwritten digit recognition problem, the fuzzy morphological shared-weight neural network produced the results which are comparable to the state-of-art for this problem.