• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.1
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• pp.25-32
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• 2000

본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.2
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• pp.159-167
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• 2000

The purpose of this study is to estimate the stochastic monthly runoff model for the Kunwi south station of Wi-stream basin in Nakdong river system. This model was based on the theory of Box-Jenkins multiplicative ARlMA and the state-space model to simulate changes of monthly runoff. The forecasting monthly runoff from the pair of estimated effective rainfall and observed value of runoff in the uniform interval was given less standard error then the analysis only by runoff, so this study was more rational forecasting by the use of effective rainfall and runoff. This paper analyzed the records of monthly runoff and effective rainfall, and applied the multiplicative ARlMA model and state-space model. For the P value of V AR(P) model to establish state-space theory, it used Ale value by lag time and VARMA model were established that it was findings to the constituent unit of state-space model using canonical correction coefficients. Therefore this paper confirms that state space model is very significant related with optimization factors of VARMA model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.571-573
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• 2001

본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.13 no.6
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• pp.510-520
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• 1988

In this paper, the output error variance due to the differential vcariation of the state-space coefficient [ABCD], which is the coefficient quentization error, is normalized on the variance for cases that infinite wordlength state-space digital filter is realized by the finite one. That is, defining S as the statistical sensitivity and extending controllability gramian, observability gramian, and 2nd order mode analysis method to the state space digital filter, we synthesize the realization structure with the minimum statistical sensitivity and prove the effecency of the minimum statistical sensitivity structure synthesis by the simulation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.106-108
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• 2006

강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.31-31
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• 2010

고등학교 지구과학에서 다루는 천문학 개념의 위계를 밝히고, 그에 따른 교수-학습의 효과를 알아보기 위해 지식공간론을 활용하여 학습과제 속에서 내재되어 있는 학습자의 지식상태를 분석하였다. 고등학교 학생들의 천문학적 공간개념에 대한 구성 요인 간 위계는 '공간위치 $\rightarrow$ 공간추리 $\rightarrow$ 공간변화' 순이었다. 학습자의 천문학적 공간개념 점수가 같아도 개념의 구조화( 지식상태 )가 다르게 나타나는 경우가 있었다. 이는 학습자에 따라 개별화 학습의 처방이 달라져야 함을 시사한다. 천체관측 개념의 위계는 '지구운동 $\rightarrow$ 천구좌표계 $\rightarrow$ 천체관측( 망원경 원리 $\rightarrow$ 망원경 설치 $\rightarrow$ 망원경 관측 )' 순으로 분석되었으며 2007개정교육과정에서 제시하는 순서와는 차이가 있었다. 고등학생들의 천체관측 개념에 대한 지식상태 분석에서 개념의 구조화가 잘 이루어진 학생의 경우에는 하위 위계를 이루는 지구운동과 천구좌표계, 망원경 원리에 관한 문항을 잘 맞추었고, 상위 위계에 있는 망원경 설치와 관측 문항에서 정답률이 낮았다. 그러나 개념의 구조화가 덜 이루어진 학생의 지식상태는 하위 위계를 이루는 지구 운동 관련 문항에서 더 많이 틀렸고, 최상위 위계( 망원경 설치, 관측 )를 이루는 문항에 대한 정답률이 높았다. 지구과학I의 천체관측 단원에 대하여 학습자의 심리적 위계와 교과서의 논리 위계에 따라 학습과제를 제시하여 교수-학습한 결과, 개념의 형성률은 심리적 위계에 따라 수업한 경우가 유의미( p & .05 )하게 더 높았다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.9
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• pp.669-675
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• 2010

For detecting requirement errors in early system development phase, the behaviors of a system should be described in formal methods and be analyzed with analysis techniques such as reachability analysis and cycle detection. However, since they are usually based on explicit exploration of system state space, state explosion problem may be occurred when a system becomes complex. That is, the memory and execution time for exploration exponentially increase due to a huge state space. In this paper, we analyze the fundamental causes of this problem in concurrent systems and explore the state space without composing concurrent state spaces for reducing the memory requirement for exploration. Also our new technique keeps a visited history minimally for reducing execution time. Finally we represent experimental results which show the efficiency of our technique.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.11a
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• pp.131-138
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• 1998

기상폭발은 가연성물질이나 산화제의 성질 및 공간의 상태에 크게 의존하며, 밀폐공간에서 일어날 경우에는 그 공간을 구성하고 있는 벽면의 강도 둥에 의해 폭발현상이 달라진다. 밀폐공간의 가로, 세로, 높이 중 임의의 두 방향 치수비가 1보다 극단적으로 다르지 않은 거주공간의 경우 공간내의 가연성 혼합기의 농도분포, 공간을 구성하고 있는 벽면 가운데 약한 부분의 강도 및 넓이, 개방되고 있는 창등의 개구부의 넓이등의 상태가 폭발 특성에 대한 변수가 된다. (중략)

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.23 no.2
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• pp.133-164
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• 2012

Paul Churchland(1989) suggests the theory of representation from the results of cognitive biology and connectionist AI studies. According to the theory, our representations of the diverse phenomena in the world can be represented as the positions of phase state spaces with the actions of the neurons or of the assembly of neurons. He insists connectionist AI neural networks can have the semantical category systems to recognize the world. But Fodor and Lepore(1996) don't look the perspective bright. From their points of view, the Churchland's theory of representation stands on the base of Quine's holism, and the network semantics cannot explain how the criteria of semantical content similarity could be possible, and so cannot the theory. This thesis aims to excavate which one is the better between the perspective of the theory and the one of Fodor and Lepore's. From my understandings of state space theory of representation, artificial nets can coordinates the criteria of contents similarity by the learning algorithm. On the basis of these, I can see that Fodor and Lepore's points cannot penetrate the Churchlands' theory. From the view point of the theory, we can see how the future's artificial systems can have the conceptual systems recognizing the world. Therefore we can have the perspectives what cognitive scientists have to focus on.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.18-20
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• 1998

본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.