• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.4
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• pp.227-234
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• 2016

When Chinese character used in Korea, so did the characters' pronunciation, so many Korean Chinese characters today have similar pronunciation with Chinese, but since Korean and Chinese pronunciations were preserved and developed in different alphabets, the written letter of the pronunciation also differs. This study on Chinese education, has constructed and implemented an easy way to study Chinese pronunciations by creating conversion rule set between Chinese pronunciation, Chinese Hanyu latin Pinyin and Korean chinese character pronunciation consisting of an initial sound, a medial vowel, and a final consonant. This study has established web version and application version of this conversion rule set education system to enhance Chinese education.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.61-66
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• 2009

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반 하여 개선된 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 음절을 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였고, 문장경계인식 성능을 최대화 하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 다양한 기계학습 기반 분류 모델을 비교하여 최적의 분류모델을 선택하였으며, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 형태의 문서별 성능 측정을 위해서 문어체와 구어체가 복합적으로 사용된 신문기사와 블로그 문서(평가셋1), 문어체 위주로 구성된 세종말뭉치와 백과사전 본문(평가셋2), 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 사이트의 게시판 글(평가셋3)을 대상으로 성능 측정을 하였다. 성능척도로는 F-measure를 사용하였으며, 구두점만을 대상으로 문장경계 인식 성능을 평가한 결과, 평가셋1에서는 96.5%, 평가셋2에서는 99.4%를 보였는데, 구어체의 문장경계인식이 더 어려움을 알 수 있었다. 평가셋1의 경우에도 규칙으로 후처리한 경우 정확률이 92.1%에서 99.4%로 올라갔으며, 이를 통해 후처리 규칙의 필요성을 알 수 있었다. 최종 성능평가로는 구두점만을 대상으로 학습된 기본 엔진과 모든 문장경계후보를 인식하도록 개선된 엔진을 평가셋3을 사용하여 비교 평가하였고, 기본 엔진(61.1%)에 비해서 개선된 엔진이 32.0% 성능 향상이 있음을 확인함으로써 제안한 방법이 웹 문서에 효과적임을 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.115-122
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• 2001

정보추출 기법을 논의할 때 핵심 역할을 차지하는 것이 추출 패턴(규칙)을 표현하는 종류와 규칙을 만들어 내는 기계학습의 방법이다. 본 논문에서는 mDTD(modified Document Type Definition)라는 새로운 추출패턴을 제안한다. mDTD는 SGML에서 사용되는 DTD를 구문과 해석 방식을 변형하여 일반적인 HTML에서의 정보추출에 활용되도록 설계하였다. 이러한 개념은 DTD가 문서에 나타나는 객체를 지정하는 역할을 하는 것을 역으로 mDTD를 이용하여 문서에 나타는 객체를 식별하는데 사용하는 것이다. mDTD 규칙을 순차기계학습으로 확장시켜서 한국어와 영어로된 인터넷 쇼핑몰 중에서 AV(Audio and Visual product) 도메인에 적용하여 실험하였다 실험 결과로 정보추출의 평균 정확도은 한국어와 영어에 대해서 각각 91.3%와 81.9%를 얻었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.5
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• pp.684-688
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• 2002

One of the Problems, which the Intrusion Detection System has, is a False Positive. This False make to low condition of the Intrusion Detection System. The cause of the False Positive is that the learning is not enough during audit data learning steps. Therefore, in this paper, 1 propose the method of the Intrusion Detection System that be learnt audit data to agent with association rule.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.6 no.3
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• pp.35-43
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• 2001

This thesis proposes a diagnostic formula for student's responses based on linguistic variable concept of fuzzy that makes domain expert to input the kernel elementeasily that constructs domain independent student module. And the domain expert can construct the rule with linguistic variable that is used to inference student's recognition state. This study designs a student module that can inference student's recognition state using this rule represented by linguistic variable.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.259-261
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• 2000

주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.3
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• pp.55-61
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• 1998

The learning order of teaching materials to be a learning data in CAI is arranged from an easy item to a difficult one A learning in not necessary to be learned arranged this order. Actually the learning is done by the rules of trial and error on the sequences of an arrangement among items. In this papers, the constructed is modelled by the fuzzy inference after leaning the understanding on items by the intelligent CAI through the rile of trial and error of fuzziness. Given the difference of leaning and understanding, the leaning model is quantified by the order relationship among items and by the rules of fuzzy inference. The rule of trial and error of learning is restricted to the treatment of CAL system minimizing the rules of inference.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.554-556
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• 2018

최근 인공 신경망은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만 인공 신경망이 학습한 지식이 어떠한 내용인지를 사람이 이해하기 어렵다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 인공 신경망으로부터 인간이 이해할 수 있는 형태의 규칙을 추출하는 방법들이 고안이 되었다. 본 연구에서는 규칙추출 알고리즘 중 하나인 OAS 알고리즘을 이용해 규칙을 추출해보고 CDRPs(Critical Data Routing Paths)를 활용하여 추출한 규칙의 품질을 개선하는 방법을 제시하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.4
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• pp.1066-1073
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• 1998

In this paper, we propose a new efficient operator named DBAH (difference between arithmetic mean and harmonic mean) and a technique for extracting sketch features through learning fuzzy inference rules with a neural network. The DBAH operator provide some advantages; sensitivity dependence on local intensities and insensitivity on small rates of intensity change in very dark regions. Also, the proposed fuzzy reasoning technique by a neural network has a good performance in extracting sketch features without human intervention.