• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.359-365
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• 2008

CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.1457-1464
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• 2011

본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Max_Min 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 영문과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.1682-1688
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• 2008

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(Outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 그러나 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 다양한 패턴으로 구성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 경우가 발생한다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결 강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 효과적인 패턴인식을 위해 다수 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하고 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도를 조정할 때 모멘텀(Momentum) 방법을 적용한다. 제안된 CP 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 개선된 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 학습 성능, 분류의 정확성 및 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1997년도 영남지회 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
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• pp.13-16
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• 1997

본 논문에서는 Bayesian 결정 이론을 이용한 기존의 Radial Basis Function Networks 이되는 출력층에서 선형 조합되는 것과는 다른 형태의 방법을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 방법은 은닉층의 출력값과 가중치와의 곱해진 값이 출력층의 입력으로 들어오는데 이들 입력신호를 경쟁을 통하여 가장 큰 값만을 출력신호 인정하는 방법이다. 이런 경우에 파라미터 갱신을 할 때도 모든 가중치를 다 갱신하는 것이 아니라 출력되는 은닉층에 연결된 가중치만을 갱신하게된다. 이렇게 할 경우 계산량 감소뿐만 아니라 학습시간을 단축할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 제안한 방법을 이용할 경우 비선형 분류문제에서도 우수한 성능결과를 확인 할 수 있었으며 기존의 RBFN rhk Wiener Filter와 성능을 비교하였다.

• 주택과사람들
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• 통권205호
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• pp.36-39
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• 2007

한국초고층건축포럼은 논현동 건설회관에서 '초고층 건축과 도시경쟁력' 이라는 주제로 국제 심포지엄을 개최했다. 이번 심포지엄에서는 초고층 건축의 건립을 통해 도시들이 경쟁력을 확보하기 위한 해외 초고층 개발사례와 국내.외 초고층 전문가들의 심층적인 분석이 발표됐다. 또 국내.외 지방자치단체의 초고층 건축에 의한 도시개발전략과 도시경쟁력 향상을 위한 방안이 논의됐다.

• 주택과사람들
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• 통권203호
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• pp.82-86
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• 2007

전 세계적으로 초고층 빌딩 건축 붐이 일고 있다. 여러 나라들은 세계에서 가장 높은 빌딩을 지어 도시의 경쟁력과 국가의 위상을 높이려는 노력을 계속하고 있다. 국내에도 초고층 빌딩 건립을 위한 프로젝트가 상당수 진행되고 있다. 하지만 이들 프로젝트들은 법적 문제를해결하고 이해 관계를 조율해야 하는 등 난관에 봉착했다. 해외 초고층 건축물의 역사와 함께 국내 초고층 빌딩 건축의 현주소를 살펴보았다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권3호
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• pp.270-275
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• 2006

채취한 양식진주를 불순물 제거와 표면표백을 통해 염색이 용이하도록 전처리하였다. 전처리된 양식 진주의 표면은 해수로부터 형성된 경단백질의 일종인 Conchiolin 막으로 덮혀있기 때문에 Conchiolin 층에 흡착이 가능한 염료를 선택하여 상품으로 원하는 색상을 흡착하는 공정이 필요하다. Conchiolin 층에 흡착 가능한 염료들은 Rhodamine 6aG(R6G), Rhodamine B(RB) 및 Methylene Blue(MB) 등의 염기성 염료들이 주류를 이루고 있으며 이들 염기성 염료를 선택하여 각각 이성분 및 삼성분으로 염색용액을 제조하여 경쟁흡착 실험을 수행하였다. 이성분 및 삼성분 경쟁흡착의 친화도는 단일성분 흡착 model 인 Langmuir 혹은 Redlich-Peterson(RP) model과 결합된 ideal adsorbed solution theory(IAST)를 이용하였으며, 흡착자료와 IAST 예측치의 차이를 $R^2$ 및 SSE 값으로 판단하였다. 결과적으로 분급되지 않은 진주층에 대한 R6G와 RB의 경쟁흡착의 경우에는 IAST 예측치는 실험값과 잘 일치하고 있으나, 분말상 진주층의 경우, 높은 농도에서의 RB는 실험치와 예측치가 일치하고 있지 않음을 알 수 있었다. 분급된 진주층의 경우에도 R6G/RB, R6G/MB, MB/RB에서 이성분계 혼합용액의 이성분 경쟁흡착에서 R6G/RB의 경우에만 RB는 잘 일치하지 않음을 확인되었다. 삼성분계의 경우에도 RB를 제외하고는 실험치와 예측치가 잘 일치하고 있었다.

• 발명특허
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• 제32권3호통권368호
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• pp.36-39
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• 2007

두바이의 실험 모델은 향후 세계곳곳에서 벌어질 일이 될 것이다. 초고층 건축기술과 IT 기술을 접목하면 우리가 가장 경쟁력을 가지고 세계를 석권할 수 있는 분야가 될 것이다. 조선 항공우주 로봇 등 향후 유망업종에서 우리의 경쟁력은 무궁 무진하다. 이러한 경쟁력의 원천이 우수한 민족의 두뇌이고 이것을 바탕으로 창의력을 발휘한다면 골드만삭스사가 예측한 GDP는 세계 2위가 될 것이다.

• 월간 기계설비
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• 제11호통권220호
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• pp.86-88
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• 2008

초고층건물은 랜드마크로서 그 도시를 대표해 정치, 경제, 사회적으로 엄청난 파급효과 창출이 입증되면서 세계 유수 도시가 경쟁적으로 추진하고 있다. 대전광역시와 충청남도는 대전 충남을 상징하는 초고층 건물 건립을 진행하고 있으며 현재 시공 중이거나 시공 예정인 고층 건물은 $\triangle$계룡건설 아산 배방 복합단지(51층) $\triangle$삼성 탕정 트라팰리스(39층) $\triangle$현대산업개발 I-Park(31층) $\triangle$남광토건 하우스토리(30층) 등이다. 대전 충남 지역에 건립될 고층건물에 대해 알아본다. 본지는 지난 6월 서울특별시에 이어 전국에 건설 중이거나 건설 예정인 고층건물에 대한 정보를 수록할 예정이다.