• Korean Journal of Mathematics
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• 제30권1호
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• pp.61-66
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• 2022

A new type of Riemannian manifold called semirecurrent manifold has been defined and some of its geometric properties are studied. Among others we show that the scalar curvature of semirecurrent manifold is constant and hence semirecurrent manifold is also concircularly recurrent. In addition, we show that the associated 1-form (resp. the associated vector field) of semirecurrent manifold is closed (resp. an eigenvector of its Ricci tensor). Furthermore, we prove that if a Riemannian product manifold is semirecurrent, then either one decomposition manifold is locally symmetric or the other decomposition manifold is a space of constant curvature.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.873-876
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• 2017

최근 딥러닝(Deep-learning)을 활용한 기상 예측, 심리 예측, 교통상황 예측 등 다양한 분야에 걸쳐 여러 모델의 인공신경망이 활용되고 있다. 본 논문에서는 여러 분야 중 스포츠라는 분야에 접근했으며, 딥러닝 모델을 통해 승부를 예측하는 실험을 진행하였다. 야구의 승부는 선수의 능력치, 기상의 변화, 험/어웨이 여부, 교체 여부 등 가늠할 수 없이 수많은 데이터들에 의존하고 있다. 그러나 본 논문에서는 이러한 수많은 데이터 중 경기 외적인 데이터를 제외한 데이터를 활용하여 그 다음 경기의 승부를 예측할 수 있을 지를 연구한다. 날짜 별 경기들이 훈련데이터가 되고 목표는 이전 경기들의 영향으로 예측된 다음 경기의 승/패를 예측한다. 즉 순차적인 데이터의 활용에 적합한 모델, Recurrent Neural-Network을 이용하였다. 이를 위하여 KBreport에서 데이터를 수집하였고, 수집된 데이터를 훈련 데이터 세트로 만들어 Recurrent Neural Network를 통해 훈련시켜 다음 경기의 승패를 예측하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.161-169
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• 2017

작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다. 본 소프트웨어가 스마트 기기에 사용될 수 있는 형태로 구현된다면 실제 초등학교 현장에서 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한수학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.243-252
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• 2001

The purpose of this paper is to study some properties of n-dimensional recurrent space-like complex hypersurfaces in an (n+1)-dimensional semi-definite complex space form M(sub)0+t(sup)n+1 (c), t = 0 or 1, c$\neq$0.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.16-18
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• 2018

최근 네트워크 상에 새롭고 다양한 어플리케이션들이 생겨나면서 이에 따른 적절한 어플리케이션별 서비스 제공을 위한 패킷 분류 방법이 요구되고 있다. 이로 인하여 딥 러닝 기술이 발전 하면서 이를 이용한 네트워크 트래픽 분류 방법들이 제안되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 딥 러닝 기술 중 Convolution Neural Network 와 Recurrent Neural Network 를 동시에 활용한 네트워크 패킷 분류 방법을 제안한다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제39권3_4호
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• pp.327-338
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• 2021

In this paper, we have introduced a new notion of recurrent structure Jacobi of real hypersurfaces in complex hyperbolic two-plane Grassmannians G^*₂(ℂ^m+2). Next, we show a non-existence property of real hypersurfaces in G^*₂(ℂ^m+2) satisfying such a curvature condition.

• Journal of Power Electronics
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• 제18권5호
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• pp.1409-1423
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• 2018

Compared with classical linear controllers, a nonlinear controller can result in better control performance for the nonlinear uncertainties of continuously variable transmission (CVT) systems that are driven by a synchronous reluctance motor (SynRM). Improved control performance can be seen in the nonlinear uncertainties behavior of CVT systems by using the proposed mingled revised recurrent Hermite polynomial neural network (MRRHPNN) control with mend ant colony optimization (ACO). The MRRHPNN control with mend ACO can carry out the overlooker control system, reformed recurrent Hermite polynomial neural network (RRHPNN) control with an adaptive law, and reimbursed control with an appraised law. Additionally, in accordance with the Lyapunov stability theorem, the adaptive law in the RRHPNN and the appraised law of the reimbursed control are established. Furthermore, to help improve convergence and to obtain better learning performance, the mend ACO is utilized for adjusting the two varied learning rates of the two parameters in the RRHPNN. Finally, comparative examples are illustrated by experimental results to confirm that the proposed control system can achieve better control performance.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.878-882
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• 2016

이미지의 내용을 설명하는 캡션을 자동으로 생성하는 기술은 이미지 인식과 자연어처리 기술을 필요로 하는 매우 어려운 기술이지만, 유아 교육이나 이미지 검색, 맹인들을 위한 네비게이션 등에 사용될 수 있는 중요한 기술이다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성을 위해 Convolutional Neural Network(CNN)으로 인코딩된 이미지 정보를 입력으로 갖는 이미지 캡션 생성에 최적화된 Recurrent Neural Network(RNN) 모델을 제안하고, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 모델이 Flickr 8K와 Flickr 30K, MS COCO 데이터 셋에서 기존의 연구들보다 높은 성능을 얻음을 보인다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.241-247
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• 2021

Particulate matter has emerged as a serious global problem, necessitating highly reliable information on the matter. Therefore, various algorithms have been used in studies to predict particulate matter. In this study, we compared the prediction performance of neural network models that have been actively studied for particulate matter prediction. Among the neural network algorithms, a deep neural network (DNN), a recurrent neural network, and long short-term memory were used to design the optimal prediction model using a hyper-parameter search. In the comparative analysis of the prediction performance of each model, the DNN model showed a lower root mean square error (RMSE) than the other algorithms in the performance comparison using the RMSE and the level of accuracy as metrics for evaluation. The stability of the recurrent neural network was slightly lower than that of the other algorithms, although the accuracy was higher.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권17호
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• pp.7457-7461
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• 2015

Some thyroid cancer patients undergone insufficient tumor removal in the primary surgery in China. our aim is to evaluate the impact of dissection of the recurrent laryngeal nerve during a salvage thyroid cancer operation in these patients to prevent nerve injury. Clinical data of 49 enrolled patients who received a salvage thyroid operation were retrospectively reviewed. Primary pathology was thyroid papillary cancer. The initial procedure performed included nodulectomy (20 patients), partial thyroidectomy (19 patients) and subtotal thyroidectomy (10 patients). The effect of dissection and protection of the recurrent laryngeal nerve and the mechanism of nerve injury were studied. The cervical courses of the recurrent laryngeal nerves were successfully dissected in all cases. Nerves were adherent to or involved by scars in 22 cases. Three were ligated near the place where the nerve entered the larynx, while another three were cut near the intersection of inferior thyroid artery with the recurrent laryngeal nerve. Light hoarseness occurred to four patients without a preoperative voice change. In conclusion, accurate primary diagnosis allows for a sufficient primary operation to be performed, avoiding insufficient tumor removal that requires a secondary surgery. The most important cause of nerve damage resulted from not identifying the recurrent laryngeal nerve during first surgery, and meticulous dissection during salvage surgery was the most efficient method to avoid nerve damage.