• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2003.10a
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• pp.94-94
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• 2003

목적： 기능적 자기공명영상과 확산텐서영상기법을 이용하여 전음성 난청과 감각신경성 난청에서의 뇌활성화 양상 그리고 청신경경로상의 차이점을 비교 연구하고자 하였다. 대상 및 방법： 전음성 난청군 (n=4)과 감각신경성 난청군(n=5) 그리고 정상군(n=5)에서의 기능적 자기 공명영상과 확산텐서영상을 획득하였다. 기능적 자기공명영상의 경우 1.5T Siemens MR scanner에서 BOLD 기법을 이용하여 500 Hz 순음 청각자극에 대한 뇌활성화 영역을 검출하였고 영상촬영시 발생하는 기계적 소음을 차폐하기 위한 청각자극기를 특별히 제작하여 사용하였다. 뇌백질신경로를 영상화하는 확산텐서영상은 3.0T GE whole body MR scanner를 사용하였으며 미세한 확산운동을 검출하기 위해 초고속 영상기법인 EPI 기법을 사용하였다. 영상의 화질을 높이기 위해 공간적으로 25개의 다른 방향으로 확산경사자장을 가하였다. 청신경로의 비등방성 영상, 신경로 방향 영상등을 구현하기 위해 획득한 확산영상들에 대한 영상 후처리과정을 시행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.528-530
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• 2022

심층강화학습에 완전 연결 신경망과 합성곱 신경망은 잘 활용되는 것에 반해 순환 신경망은 잘 활용되지 않는다. 이는 강화학습이 마르코프 속성을 전제로 하기 때문이다. 지금까지의 강화학습은 환경이 마르코프 속성을 만족하도록 사전 작업이 필요했다, 본 논문에서는 마르코프 속성을 따르지 않는 환경에서 이러한 사전 작업 없이도 순환 신경망의 은닉 상태를 통해 마르코프 속성을 학습함으로써 학습 성능을 개선할 수 있다는 것을 소개한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05b
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• pp.855-858
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• 2010

이 연구의 목적은 흰쥐의 궁둥신경의 손상을 준 뒤 달리기운동을 시켜 운동이 근육재생에 효과가 있는지를 밝힐 목적으로 시행하였다. 수컷 Sprague-Dawley계 흰쥐의 궁둥신경을 압궤손상을 준후, 하루 60분 씩 주 5회 운동을 시켰다. 궁둥신경 압궤손상 후 12일(5일간 운동), 19일(10일간 운동), 26일(15일간 운동), 33일(20일간 운동 및 61일(40일간 운동)에 흰쥐를 희생시켜 장딴지근육을 절취하여 냉동절편을 만들었으며 중간세사인 desmin과 vimentin에 대한 면역조직화학적 염색방법을 시행하였고 NADH-TR을 이용한 효소조직화학적 방법으로 뼈대근육의 변성 등을 관찰하였다. 중간세사단백 중 desmin은 근육섬유의 변성 및 재생과정 모두에서 발현되며 vimentin은 재생과정에서만 발현되었다. 대조군보다 실험군에서 desmin과 vimentin의 면역 반응성이 높았고, 실험군의 근육섬유들은 손상 후 61일째에 횡단면에서 각을 갖고 있어 정상 근육섬유임을 입증해 주었으나 대조군의 근육섬유는 정상으로 회복되지 않은 둥근 근육섬유가 관찰되었다. 19일째의 NADH-TR반응에서 대조군에서는 근육 섬유형 군집(fiber type grouping)으로 인해 diformazan 과립이 뭉쳐져 있음을 볼 수 있으나 실험군에서는 점점 diformazan 과립이 고르게 분포됨을 볼 수 있었다. 재신경지배가 일어 날 때 나타나는 표적근육섬유(target fiber)는 NADH-TR반응에서 26일 실험군의 일부 근육섬유에서 처음으로 관찰되었다. 61일째 NADH-TR반응에서 대조군은 아직도 diformazan 과립이 근육섬유성 군집을 보였으나 실험군에서는 정상군과 다름없는 염색성이 관찰되었다. 이상의 결과로 흰쥐 궁둥신경 압궤손상 후 트레드밀 달리기 운동이 흰쥐 다리 뼈대근육의 중간세사발현에 효과가 있다고 생각된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.45 no.5
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• pp.647-668
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• 2010

As well as "Sangyeongpyo," "Gogyeong-Jeongripyo," table of national road transportation system is important to comprehend identity of national geography in Joseon era even if it had not been researched yet. The aim of this study is to divide type of these tables and find its genealogy through mainly analyzing the road network and land names. As the result of this research, "Yeojigo," topographical researches of Korea, edited by Shin Gyeong-Jun as a palt of "Dongguk-Munheonbigo" official book in natural history of the Joseon Dynasty published in 1770, might be identified as the origin for all copy of "Gogyeong-Jeongripyo." Then "Gogyeong-Jeongripyo," can be divided into at least three major types; almost direct descent of "Yeoji go" as 'type1', minor modification as 'type2', and hybrid edition(type3) with second type that quoted many land names as route information from "Dorogo," another topography specialized for road transportation. Since "Dorogo" was also composed by Shin, after all, all genealogy of "Gogyeong-Jeongripyo" came from him.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.13 no.1
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• pp.5-13
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• 1994

This paper presents a study on Neural Networks for Phoneme Recognition and performs the Phoneme Recognition using TDNN (Time Delay Neural Network). Also, this paper proposes training algorithm for speech recognition using neural nets that is a proper to large scale TDNN. Because Phoneme Recognition is indispensable for continuous speech recognition, this paper uses TDNN to get accurate recognition result of phonemes. And this paper proposes new training algorithm that can converge TDNN to an optimal state regardless of the number of phonemes to be recognized. The recognition experiment was performed with new training algorithm for TDNN that combines backpropagation and Cauchy algorithm using stochastic approach. The results of the recognition experiment for three phoneme classes for two speakers show the recognition rates of $98.1\%$. And this paper yielded that the proposed algorithm is an efficient method for higher performance recognition and more reduced convergence time than TDNN.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.2
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• pp.77-86
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• 2004

In general, small-sized neural networks, even though they show good generalization performance, tend to fail to team the training data within a given error bound, whereas large-sized ones learn the training data easily but yield poor generalization. Therefore, a way of achieving good generalization is to find the smallest network that can learn the data, called the optimal-sized neural network. This paper proposes a new scheme for network pruning with ‘impact factor’ which is defined as a multiplication of the variance of a neuron output and the square of its outgoing weight. Simulation results of function approximation problems show that the proposed method is effective in regression.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.449-453
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• 2001

In this paper, we propose an algorithm to design the adaptive structure of wavelet neural network with F-projection and geometric growing criterion. Geometric growing criterion consists of estimated error criterion considering local error and angle criterion which attempts to assign a wavelet function that is nearly orthogonal to all other existing wavelet functions. These criteria provide a methodology that a network designer can construct wavelet neural network according to one's intention. We apply the proposed constructing algorithm of the adaptive structure of wavelet neural network to approximation problems of 1-D and 2-D function, and evaluate the effectiveness of the proposed algorithm.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.379-380
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• 2018

Previoisly presented "Implementation to pupil motion recognition system using convolution neural network".is improved. Using OpenCV, face and eye areas are detected, and then configure the neural network using Numpy. This pupil motion recognition system is based on the Numpy for configuring and calculating the neural network. This system is implemented on DE1-SOC.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.1-7
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• 1997

In this paper, a neuro-contouring control scheme for the high precision machining of CNC machine tools is descrihed. The proposed control system consists of a conventional controller for each axis and an additional neuro-controller. For contouring control, the contour error must be computed during realtime motion, but generally the contour error for nonlinear contours is difficult to he directly computed. We, therefore, propose a new contour error model to approximate real error more exactly, and here we also introduce a cost function for better contouring performance and derive a learning law to adjust the weights of the neuro-controller. The derived learning law guarantees good contouring performance. Usefulness of the proposed control scheme is demonstrated hy computer simulations.

• 대한예방의학회:학술대회논문집
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• 1995.10a
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• pp.299-300
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• 1995