• 제목/요약/키워드: 알고리즘이론

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이론정련 지식기반인공신경망을 이용한 귀납적 학습 (Inductive Learning using Theory-Refinement Knowledge-Based Artificial Neural Network)

  • 심동희
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.280-285
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    • 2001
  • 귀납적학습 알고리즘과 분석적학습 알고리즘을 결합한 지식기반인공신경망이 제안된 후, 이를 개선한 TopGen, TR-KBANN, THRE-KBANN과 같은 영역이론정련알고리즘이 제시되었다. 그러나 이들은 모두 KBANN과 같이 영역이론이 있을 경우에만 사용할 수 있다. 본 연구에서는 영역이론이 없이 예제만 있는 경우 KBANN으로 표기하는 알고리즘을 제시하였다. KBANN으로 표현된 영역 이론은 THRE-KBANN으로 정련화될 수 있다. 이 알고리즘을 귀납적 학습에서 사용하는 몇 개의 문제영역에 적용하여 실험한 결과 C4.5보다 좋은 성능을 나타냈다.

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게임 이론과 공진화 알고리즘에 기반한 다목적 함수의 최적화 (Optimization of Multi-objective Function based on The Game Theory and Co-Evolutionary Algorithm)

  • 김지윤;이동욱;심귀보
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.395-398
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    • 2002
  • 본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.

다차원 문항반응이론에 기반한 문항 응답 데이터 생성 알고리즘 (Algorithm Generating Item Response Data Based on Multidimensional Item Response Theory)

  • 김병욱;이원규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.526-528
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    • 2014
  • 본 논문은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 시뮬레이션을 위한 피험자들의 문항 응답 데이터를 생성하는 알고리즘을 개발하는 것이 목적으로 하였다. 본 알고리즘은 시험지를 구성하고 있는 문항들의 모수를 읽고, 각각의 차원에 대해 피험자들의 능력 수준을 나타내는 정규 분포 확률 변수를 생성한다. 본 알고리즘은 다차원 문항반응이론 모델에 기반하여 피험자들이 각 문항에 대해 정답으로 응답할 확률을 계산한다. 피험자들의 문항 응답을 결정하는 균일 분포 난수와 비교한다. 만약 확률이 난수보다 크면 피험자는 올바른 답을 한 것으로 보고 그렇지 않을 경우 틀리게 답할 것으로 한다. 본 프로그램은 피험자 수, 문항 수를 조절할 수 있다. 본 알고리즘을 통해 교육 측정 분야에서 다차원 문항반응 이론을 이용하여 학습자들의 문항 응답 데이터를 이용한 시뮬레이션 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

이차원 팩킹 알고리즘의 이론적 성능 분석과 병렬화 (Theoretical Performance Bounds and Parallelization of a Two-Dimensional Packing Algorithm)

  • 황인재;홍동권
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제10A권1호
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    • pp.43-48
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    • 2003
  • 이차원 팩킹 알고리즘은 메쉬 멀티프로세서 시스템을 분할 및 할당하는데 유용하게 활용될 수 있다. 기존연구에서 TP 휴리스틱 알고리즘이라 불리는 효율적인 팩킹 알고리즘을 개발하였으며 팩킹 결과가 어떻게 메쉬 멀티프로세서 시스템을 분할 및 할당하는데 활용될 수 있는지 보여주었다. 본 논문에서는 TP 휴리스틱 알고리즘의 이론적인 성능분석결과를 제시한다. 또한 알고리즘을 병렬화하여 다수의 프로세서를 이용하여 수행되었을 때 보다 적은 수행시간을 소모하게 한다.

유전자 알고리즘을 적용한 인공지능형 게임이론 연구 (A study about Artificial Intelligent Game Theory Using Genetic Algorithms)

  • 김정웅;최석만;양해술
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (중)
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    • pp.1063-1066
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    • 2003
  • 지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.

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한글 구 구조문법(KPSG):단일화 문법의 형식화에 의한 국어의 문법계산

  • 정희성
    • ETRI Journal
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    • 제11권2호
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    • pp.150-176
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    • 1989
  • 인간과 컴퓨터의 대화(interaction)에 있어서 가능하다면 인간이 쓰는 언어로 인간이 원하고자 하는 소정의 작업을 지시하고 그 출력을 제공받을 수 없을까하는 목표를 두고 세계각국이 모국어의 컴퓨터처리 이론 및 알고리즘개발에 열중하고 있다. 이 논문은 우리의 국어인 한글을 컴퓨터가 처리하는 지적처리를 목표로, 연구중인 한글 이해 시스팀의 구축을 위한 이론과 그 처리 알고리즘에 대해서 논하고 있다. 구체적으로는 최신의 이론언어학의 문법이론을 도입하여 국어의 언어현상에 대한 형식화 모델을 제시하고 있다. 우리의 모델은 각각의 이질적인 언어현상에 대한 지식을 통일적 지식표현과 그 이용법을 체계적으로 기술하고 있다. 그 결과 우리의 접근법이 세계 어느 언어권의 형식화 수준보다 선진하고 있음을 제시한다.

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Bayes 판단 이론 기반 멀티미디어 워터마크 검출 알고리즘 (Multimedia Watermark Detection Algorithm Based on Bayes Decision Theory)

  • 권성근;이석환;김병주;권기구;하인성;권기룡;이건일
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권7A호
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    • pp.695-704
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    • 2002
  • 멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 대상 영상의 분포 특성을 이용하지 않기 때문에 검출 성능이 떨어지는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 상승적 방법에 의하여 삽입된 워터마크에 대한 효율적인 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판단 이론에 따라 Bayes 판단 이론, 웨이블릿 계수들의 확률 분포 모델, 및 Neyman-Pearson 정의에 기반을 둔다. 따라서 제안한 검출 알고리즘에서는 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있는 장점이 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

신경망을 이용한 하이브리드 학습 제어 알고리즘의 연구

  • 고영철;왕지남
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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    • pp.71-74
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    • 1996
  • 본 연구에서는 반복 학습제어 이론을 기초로 하는 하이브리드 신경망 제어기를 제안한다. 신경망으로는 백프로퍼게이션(backpropagation) 신경망을 사용하고, 기존의 반복 학습 제어 이론의 단점을 보안한 제어 알고리즘을 제안한다. 백프로퍼게이션 신경망의 맵핑(mapping)의 특징으로 원하는 목표 패턴에 추종할 수 있는 출력 패턴을 생성하고 반복 학습에 소요되는 학습시간을 줄일 수 있다. 실험결과에서 보듯이 제안된 제어 알고리즘은 목표패턴에 수렴함을 알 수 있다. 제시한 알고리즘은 CD-ROM 드라이브와 같은 광디스크 드라이브류의 초점 제어 등에 응용할 수 있다.

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인공 진화에 의한 학습 및 최적화

  • 장병탁
    • 제어로봇시스템학회지
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    • 제1권3호
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    • pp.52-61
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    • 1995
  • 본 고에서는 진화계산의 동작 원리와 이론적 기반에 대해 살펴봄으로써 그 원리를 이해하고 앞으로의 응용가능성에 대하여 고찰하고자 한다. 이를 위해 먼저 대부분의 진화 알고리즘에 공통되는 기본 구성 요소와 계산절차를 기술하고, 진화 알고리즘을 이용하여 특정문제를 풀고자 할 때 고려할 사항에 대하여 기술한다. 다음에는 간단한 응용 문제를 예로 들어 이 문제에 진화 알고리즘을 적용하고 그 동작과정을 추적함으로써 실제 적용에 있어서의 여러 가지 결정사항과 그 수행과정을 구체적으로 살펴본다. 또한 진화 알고리즘의 이론적 배경을 이해하기 위해 스키마와 빌딩 블록 그리고 스키마 정리에 대해서 알아본다. 마지막으로 진화계산방식과 다른 지능적 계산 기술들과의 융합 가능성의 예로서, 유전 프로그래밍에 의한 신경망 구조의 설계 및 학습에 대하여 살펴본다.

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통계적 판단 이론을 이용한 워터마크 검출 알고리즘 (Watermark Detection Algorithm Using Statistical Decision Theory)

  • 권성근;김병주;이석환;권기구;권기용;이건일
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제40권1호
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    • pp.39-49
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    • 2003
  • 멀티미디어에 삽입된 워터마크의 검출은 저작권 보호 및 인증 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 최근 워터마크의 검출에 많이 사용되는 유사도 기반 알고리즘은 상가성 방법을 제외한 워터마크 삽입 방법에 대해서는 효과적이지 못한 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 상승적 방법에 의하여 삽입된 워터마크에 대한 효율적인 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안한 워터마크 검출 알고리즘은 통계적 판단 이론에 따라 Bayes 판단 이론, Neyman-Pearson 정의, 및 웨이블릿 계수들의 확률 분포 모델을 기반으로 도출되어서, 주어진 오류 검출 확률에 대하여 간과 검출 확률을 최소화할 수 있다. 제안한 검출 알고리즘의 성능 평가는 견고성 측면에서 수행되었고, 실험 결과로부터 제안한 알고리즘이 유사도 기반 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.