• Proceedings of the KGS Conference
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• 2004.05a
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• pp.35-35
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• 2004

본 발표의 주요 내용은 강화도의 수리와 지형에 관한 것이다. 강화도의 면적은 302㎢로 91㎞의 해안선으로 둘러 싸여 있으며, 농경지면적은 약 120㎢(논이 86㎢)이다. 강화도는 한반도가 전장으로 유린당하거나 왕도나 수도가 위기에 처할 때마다 그 존재가 크게 부각되었다. 반면에 국가가 평온한 시기에는 크게 주목을 끌지는 못했던 것 같다. 이것은 강화도가 '삶의 터전'이라는 측면에서 보면 호감을 줄 수 있는 여건이 많지는 않았음을 반증하는 것일 수도 있다. (중략)

• KAPE Magazine
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• s.254
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• pp.13-14
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• 2017

인천광역시 북서부에 위치한 강화군은 한국에서 다섯 번째로 큰 섬인 강화도가 있다. 사면이 바다로 둘러싸인 섬으로 그곳에 위치한 우성한우농장을 방문하여 강화도의 바닷바람으로 키우고 있는 박종덕 대표의 한우들을 보고 왔다.

• 건강소식
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• v.35 no.11
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• pp.44-45
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• 2011

강화도는 '지붕없는 박물관'이라 불릴 만큼 선사시대부터 조선 시대까지 많은 문화유산과 역사적 유적지가 보존된 곳이다. 선사시대의 고인돌과 단군왕검께서 하늘에 제를 올리던 참성단을 비롯되어 고려 시대에는 대몽항쟁 39년간의 도읍지로서 팔만대장경판각, 고려청자, 금속활자 주조 등 민속 문화의 황금기를 꽃 피워 온 산실이며, 조선 말기에는 병인양요, 신미양요, 운양호 사건과 강화도 조약 체결 등 외세 열강의 침입에 의연히 맞서 싸웠던 국난극복의 현장이기도 하며 방위를 위한 5진7보53 돈대(墩臺)가 강화도 해안가 전 지역에 분포되어 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.360-363
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• 2018

본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.1
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• pp.423-434
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• 2014

This study examined the relative effects of positive and negative reinforcement on customer service behaviors. In addition, we examined whether the intervention would lead to response generalization on non-target behaviors. Five employees at three different convenient stores participated and ABC/ACB within-subject design was adopted. For the three participants, followed by the baseline(A), the positive reinforcement was first introduced(B) and the negative reinforcement(C) was introduced for the next phase. For the remaining two participants, the negative reinforcement(C) was first introduced after baseline(A) and the positive reinforcement (B) was introduced. Results showed a greater improvement in target behaviors under the positive reinforcement condition than that of the negative reinforcement condition. In addition, both reinforcement condition cause response generalization on non-targeted service behaviors, however, the comparable effects was found between two reinforcement conditions. Post-interview indicated that participants experienced positive emotions under positive reinforcement condition and negative emotions under negative reinforcement condition. These results suggest that the he techniques using positive reinforcement can be more effective and efficient to improve the work performance.

• 건강소식
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• v.34 no.5
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• pp.28-31
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• 2010

강화의 봄은 고려산에서 완성된다. 선분홍의 진달래가 산천을 물들였다. 한 번 바람이 스쳐 지나가면 고려산에는 선분홍의 붉은 꽃물결이 일렁인다. 고려산 붉은 기운이 강화의 바닷가 초지진에도 이어져 외세 침략에 목숨으로 항거했던 옛 역사가 붉은 진달래꽃으로 피어난다. 자연과 역사가 하나 되는 곳, 강화도에서 봄을 만끽해보자.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.2
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• pp.26-34
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• 2022

강화 학습 기술은 많은 분야에서 매우 적극적으로 활용되는 기계 학습 기술 중의 하나이며 최근 이를 사용한 많은 연구 결과를 다양한 기관에서 활발하게 보여주고 있다. 본 고에서는 이러한 강화 학습 기술에 대한 기본적인 소개와 해당 기술의 심층 강화 학습으로의 발전에 대해서 논한다. 더불어 이러한 심층 강화 학습의 많은 분야 중에서 최근 활발히 논의되는 모방 학습에 대해서 알아보고 그 활용성에 대해서 논한다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2003.03a
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• pp.27-27
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• 2003

무가압침투법으로 제조된 부피분율 10~24% SiC, TiC, B$_4$C 탄화물 입자강화 7075 Al 합금 기지 복합재료의 건식 미끄럼 마멸거동을 강화입자의 종류, 크기 및 부피 분율을 변수로 연구하였다. 미끄럼 마멸 시험은 pin-on-disk 형태의 마멸 시험기를 사용하여, AISI 52100 베어링강을 상대재로 상온 대기 중에서 실시되었다. 마멸특성의 분석과 마멸기구의 규명을 위하여 마멸면과 마멸단면을 SEM, EDS를 이용하여 분석하였다. 제조된 복합재료의 압축 시험을 통하여 측정된 항복강도와 가공경화지수는 서로 반비례하였고, 각 시편간의 경도 차는 크지 않았다. 마멸 시험결과, 크기 및 부피 분율이 7$\mu\textrm{m}$ !0%인 SiC 입자로 강화된 복합재료를 제외하고, 전체 복합재료 시편은 7075 Al 기지 합금에 비해 낮은 마멸 속도를 보였다. 10N 이하의 저하 중에서는 강화상의 종류와 상관없이 복합재료는 낮은 마멸 속도를 보였고, 25N 이상의 고하중에서는 TiC 입자강화 복합재료가 가장 낮은 마멸 속도를, SiC 입자강화 복합재료가 가장 높은 마멸 속도를 나타내었다. 강화 입자의 크기 및 부피 분율이 동일한 경우 SiC 입자로 강화된 복합재료가 가장 낮은 내마멸성을 나타내었다. 강화상의 크기 및 부피 분율이 증가함에 따라 미소 마멸에서 격렬 마멸로의 천이 하중이 증가하였다.

• Journal of Distribution Science
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• v.4 no.1
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• pp.103-120
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• 2006

This study is composed of analyses about whether intensifying the attribute level of alternatives presented to consumers makes the effect of intensifying attributes and there is any significant difference among effects of the intensified attributes. For this, the most favorite alternative is extracted from each group of computers and jeans through conjoint analysis, which is used as a standard alternative during the process of experimentation. In conclusion, this research suggests that in terms of business, by intensifying the latter attribute of products rather than the early attribute, an enterprise acquire distinct and competitive superiority over similar competing products (esp. functional products), and theoretically, by expanding and analyzing decision models it can predict consumers' behaviors more correctly.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.157-161
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• 2003

본 논문에서는 차량의 주행경로 최적화를 위해 강화학습 개념을 적용하고자 한다. 강화학습의 특징은 관심 대상에 대한 구체적인 지배 규칙의 정보 없이도 최적화된 행동 방식을 학습시킬 수 있는 특징이 있어서, 실제 차량의 주행경로와 같이 여러 교통정보 및 시간에 따른 변화 등에 대한 복잡한 고려가 필요한 시스템에 적합하다. 또한 학습을 위한 강화(보상, 벌칙)의 정도 및 기준을 조절해 즘으로써 다양한 최적주행경로를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 다양한 최적주행경로를 제공해 주는 시스템을 구현한다.