• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.5 no.2
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• pp.39-50
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• 1990

다층 퍼셉트론 신경회로망 모델이 여러가지 복잡한 문제를 역전파 학습에 의하여 해결할 수 있다고 보고된 후로, 이 모델을 이용한 응용분야의 연구가 활발하다. 그렇지만, 이 다층 퍼셉트론 모델은 오랜 학습시간이 필요하며, 또 분류경계가 입력층과 숨겨진 층간의 연결가중치에 의해 결정되는 초기하 평면의 조합으로 이루어지기 때문에, 숨겨진 층의 뉴런 수가 부족하면 분류경계를 제대로 나타낼 수 없게 된다. 이러한 단점들을 극복하기 위하여 숨겨진 층의 활성화 함수는 시그모이드 형태가 아닌 가우스 함수가 되도록 하고 이 가우스 함수들의 선형적 합에 의하여 출력층 뉴런들의 값이 결정되는, 즉, 가우스 함수가 출력층의 전위함수(potential function)가 되는 신경회로망이 여러번 제안되었다. 본 논문에서는 가우스 함수를 전위함수로 가지는 신경회로망 모델들에 대하여 이 모델들의 실제 응용 예와 함께 알아보겠다.

• The Korean Journal of Petroleum Geology
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• v.9 no.1_2 s.10
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• pp.40-45
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• 2001

국내 대륙붕 제 6-1광구 고래 I지역에 대한 AVO분석 (OFFSET에 따른 진폭변화 연구: 주로 유체성분분석)을 수행하였다. 특히, 관심을 끌었던 고래 I지역의 다층에 대한 AVO 분석결과, 물을 함유한 층인, 다층에서는 가스를 함유한 저류층인 가층에 비해 가스를 함유할 가능성이 더 높게 나타났다. 하지만, 시추결과에 따르면 다층은 물로 채워진 층으로 판명되었다. 본 연구에서는, 가스를 함유하지 않은 다층이 더 뚜렷한 AVO 현상을 나타나게 된 원인을 분석 및 고찰하였다. 그 방법으로 다양한 AVO 분석 방법 (PxG stack, psedo-Poisson's ratio stack, Scaled-S-Wave reflectivity stack 분석 법 및 Cross Plot등)을 통해 가스층과 물을 함유한 층의 분류 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 일반적인 AVO 분석 방법에 의해서는 가스층과 물을 함유한층의 분류가 어려웠다. 따라서, AVO 분석시 나타나는 AVO 현상에 대한 심도있는 고찰을 위해서는 AVO 모델링 기법의 적용을 고려해 볼 수 있으며, 이를 통해 탐사 위험도를 낮출 수 있을 것으로 기대된다. 또한 새로운 유망구조에 대한 상기 AVO 분석방법을 적용하여 유망구조의 가스함유 가능성에 대한 연구가 가능할 것으로 판단된다. 그 실례로, 고래 I지역에 대한 새로운 유망구조에서의 가스 함유가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구 방법으로는 상기에서 언급한 다양한 AVO 분석 방법을 적용하였으며, 그 결과 유망구조에서의 가스 발견 가능성은 높은 것으로 사료된다. 따라서, 향후, 가스층 탐사시 (물론, 연구결과 얻어진 가능성에 대한 시추결과가 있어야 하겠지만)축적된 AVO 분석기법을 적용 시 석유탐사에서 위험률 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1996.10b
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• pp.129-135
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• 1996

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.25 no.6
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• pp.1308-1316
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• 2001

This paper described a numerical investigation performed to understand better the effects of flow parameters in an entrained flow combustor on the flow characteristics. The computational model was based on the gas phase Eulerian equations of mass, momentum and energy. The code was formulated with RNG $k-\varepsilon$ model for turbulent flow. The calculation parameters were the ratio of primary and secondary jet velocity and the height difference between primary and secondary jet As the secondary jet velocity increased, the upper recirculation 3one of the primary jet was strengthened. It was found that as the primary jet velocity increased, there was a critical jet Velocity at which the size of upper and lower recirculation zone was reversed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.115-119
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• 2019

딥러닝 모델은 자동으로 자질을 추출하고 추상화 하기 위해 깊은 은닉층을 가지며, 이전 연구들은 이러한 은닉층을 깊게 쌓는 것이 성능 향상에 기여한다는 것을 증명해왔다. 하지만 데이터나 태스크에 따라 높은 성능을 내는 깊이가 다르고, 모델 깊이 설정에 대한 명확한 근거가 부족하다. 본 논문은 데이터 셋에 따라 적합한 깊이가 다르다고 가정하고, 이를 확인하기 위해 모델 내부에 분류기를 추가하여 모델 내부의 학습 경향을 확인하였다. 그 결과 태스크나 입력의 특성에 따라 필요로 하는 깊이에 차이가 있음을 발견하였고, 이를 근거로 가변적으로 깊이를 선택하여 모델의 출력을 조절하여 그 결과 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.42 no.6
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• pp.478-485
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• 2009

This study was conducted to reclassify Yongheung series based on the second edition of Soil Taxonomy and to discuss the formation of Yongheung series in Jeju Island. Morphological properties of typifying pedon of Yongheung series were investigated and physico-chemical properties were analyzed according to Soil Survey Laboratory Methods Manual. The typifying pedon contains 3.2~3.4% oxalate extractable (Al + 1/2 Fe), less than 85% phosphate retention, and higher bulk density than $0.90Mg\;m^{-3}$. That can not be classified as Andisol. But it has an argillic horizon from a depth of 15 to 150 cm and a base saturation (sum of cations) of less than 35% at 125 cm below the upper boundary of the argillic horizon. That can be classified as Ultisol, not as Andisol or Alfisol. The typifying pedon has 0.9 % or more organic carbon in the upper 15 cm of the argillic horizon and accordingly, can be classified as Humult. It has a clay distribution in which the percentage of clay does not decrese from its maximum amount by 20% or more within a depth of 150 cm from the mineral soil surface, and keys out as Palehumult. Also that meets the requirements of Typic Palehumult. That has 35 % or more clay at the particle-size control section and has mesic soil temperature regime. Yongheung series can be classified as fine, mixed, thermic family of Typic Palehumults, not as fine, mixed, thermic family of Typic Hapludalfs. Most soils distributed in the southern coastal areas in Jeju island which have a humid climate are developed as Andisols. But Yongheung series distributed in this areas and derived from mainly trachyte, trachytic andesite, and volcanic ash are developed as Ultisols.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.2 s.34
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• pp.113-121
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• 2005

In this paper, we design the hybrid learning algorithm of LVQ which is to perform EMG pattern recognition. The proposed hybrid LVQ learning algorithm is the modified Counter Propagation Networks(C.p Net. ) which is use SOM to learn initial reference vectors and out-star learning algorithm to determine the class of the output neurons of LVa. The weights of the proposed C.p. Net. which is between input layer and subclass layer can be learned to determine initial reference vectors by using SOM algorithm and to learn reference vectors by using LVd algorithm, and pattern vectors is classified into subclasses by neurons which is being in the subclass layer, and the weights which is between subclass layer and class layer of C.p. Net. is learned to classify the classified subclass. which is enclosed a class . To classify the pattern vectors of EMG. the proposed algorithm is simulated with ones of the conventional LVQ, and it was a confirmation that the proposed learning method is more successful classification than the conventional LVQ.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.11
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• pp.2264-2275
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• 1994

In this paper, image compression based on neural networks is presented with block classification and coding. Multilayer neural networks with error back-propagation learning algorithm are used to transform the normalized image date into the compressed hidden values by reducing spatial redundancies. Image compression can basically be achieved with smaller number of hidden neurons than the numbers of input and output neurons. Additionally, the image blocks can be grouped for adaptive compression rates depending on the characteristics of the complexity of the blocks in accordance with the sensitivity of the human visual system(HVS). The quantized output of the hidden neuron can also be entropy coded for an efficient transmission. In computer simulation, this approach lie in the good performances even with images outside the training set and about 25:1 compression rate was achieved using the entropy coding without much degradation of the reconstructed images.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.35-40
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• 2009

FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습구조는 일반화된 델타학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식성능을 평가하기 위해 2차원 좌표평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.38 no.3
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• pp.364-374
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• 1995

The taxonomic revision of the family Uranoscopidae from Korea was made on the basis of the speciemens collected in the coasts of the Korea from 1986 to 1994. The key to the species and genera for classification of the famiiy Uranoscopidae was provided with synonym and their distributions. The stagazer fishes from Korea are composed of 6 species in 3 genera: Uranoscopus Japonicus, U. bicinctus, U. chinensis, U. tosae, Gnathagnus eolngatus and Ichthyscopus lebeck sannio. The Korean stagazer fishes were widely distributed in the West and South Sea of Korea, but only Ichthyscopus lebeck sannio distributed in the around sea of Cheju Island.