• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.7 no.3
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• pp.77-85
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• 2016

We propose a digital signal processing technic that can compensate the non-linearity inherent in audio amplifiers, and present the result of the simulation. The inherent non-linearity of the audio power amplifier arising from analog devices is compensated via a digital signal processing technic consisting of indirect learning architecture and an adaptive filter. The simulation results show that the compensator can be realized using a third-order polynomial and compensates odd-order non-linearity efficiently. The even-oder non-linearity is mainly due to the dc offset at the output, which is difficult to eliminate with the proposed method. Care must be taken in designing the bias circuit to avoid the DC offset at the output. The proposed technic has significance in that digital signal processing technic can compensate for the impairment that is an inherent characteristic of an analog system.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.32 no.2
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• pp.259-276
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• 1998

This study is to contribute to develop adaptive information systems meeting inside information needs as well as represented information needs, and dealing with every levels of users and user's preferences. Also, this study is to present a method of developing adaptive information system through developing user profile using machine teaming and decision tree, applying relevance feedback using merged vector, and applying user feedback.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.3
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• pp.35-43
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• 2023

This study tried to find out the applicability and effectiveness of the AI-based adaptive learning system in university classes by operating an AI-based adaptive learning system on a pilot basis. To this end, an AI-based adaptive learning system was applied to analyze the operation results of 42 learners who participated in basic mathematics classes, and a survey and in-depth interviews were conducted with students and professors. As a result of the study, the use of an AI-based customized learning system improved students' academic achievement. Both instructors and learners seem to contribute to improving learning performance in basic concept learning, and through this, the AI-based adaptive learning system is expected to be an effective way to enhance self-directed learning and strengthen knowledge through concept learning. It is expected to be used as basic data related to the introduction and application of basic science subjects for AI-based adaptive learning systems. In the future, we suggest a strategy study on how to use the analyzed data and to verify the effect of linking the learning process and analyzed data provided to students in AI-based customized learning to face-to-face classes.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.3 s.99
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• pp.329-336
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• 2005

This paper proposes a method to provide intelligence for characters in fighting action games by using genetic algorithm. The proposed characters without any knowledge on the rules of the game learn the rules and techniques for generations, and have the capability of evolving. To evaluate adaptability for varying circumstances, we changed the rules and compared the results. The experimental results show that the intelligent characters can adapt to the new rules. An advantage of the proposed method is that it can be easily applied to characters for other category of games such as PC games and internet online games.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1439-1442
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• 2001

가상교육은 인터넷이 발전함에 따라 확장되고 있는 추세이다. 따라서 인터넷에서의 교육이 하나의 교육의 형태로 자리 잡게 되었다. 인터넷을 통한 가상교육은 방대한 학습 자료를 학습자의 학습정도나 일정에 맞는 맞춤형태의 서비스가 중요하다. 이러한 학습 컨텐츠 기반의 인터넷 가상 학습은 기존의 오프라인에서 사용한 컨텐츠를 유기적으로 통합하여 온라인에서 제공하는 것이 큰 관건이 되어지고 있다. 이를 위해 본 논문은 XML 을 이용하여 기존의 인터넷 학습을 XML 을 기반으로 하여 오프라인에서의 컨텐츠를 온라인에 적응하여 학생들에게 학습 환경을 보다 폭 넓게 제공하였다. 또한 학생 개인의 학습 정도를 유지 할 수 있게 각 학생의 학습 현황정보를 관리해 주는 맞춤형 가상교육 시스템을 개발하였다.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.3 no.4
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• pp.62-69
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• 1989

휴대용 전기톱을 비롯한 학습 기계장치, 자동차 연동장치, 각종 화학 분석장치 및 산업용 로봇 시스템등의 전기설비에 광범위하게 응용되고 있는 고유 불안정 도립진자 시스템의 동적 안정화 제어기 설계기법이 소개된다. 복잡한 비선형 동특성을 고려한 수학적 모델링과 C. D. Johnson에 의해 제시된 외란 적응 제어 이론을 적응하여, 최적 레귤레이터형 안정화 제어기를 설계하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험결과가 만족스럽게 나타났다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.5
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• pp.403-410
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• 2009

In this paper, we present an on-line quiz authoring software that helps teachers create an intelligent on-line quiz. It is designed to give each student appropriate diagnostic report using Bayesian inference networks that represent the relationships among knowledge-items. Once the authors design and edit quizzes in quiz authoring page, the authoring tool automatically produces a knowledge-model based on Bayesian inference network, on-line quizzes, and student report pages. It turns out that the on-line quizzes generated by this tool help students identify their weak parts of subject, make learning strategies for the next learning steps and carry out supplementary learning for their weak knowledge-items.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.51-54
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• 2024

본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.5
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• pp.34-45
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• 1997

In this paper, we present hardware implemcntation of self-organizing feature map (SOFM) neural networkwith constant adaptation gain and binary reinforcement function on FPGA. Whereas a tnme-varyingadaptation gain is used in the conventional SOFM, the proposed SOFM has a time-invariant adaptationgain and adds a binary reinforcement function in order to compensate for the lowered abilityof SOFM due to the constant adaptation gain. Since the proposed algorithm has no multiplication operation.it is much easier to implement than the original SOFM. Since a unit neuron is composed of 1adde $r_tracter and 2 adders, its structure is simple, and thus the number of neurons fabricated onFPGA is expected to he large. In addition, a few control signal: ;:rp sufficient for controlling !he neurons.Experimental results show that each componeni ot thi inipiemented neural network operates correctlyand the whole system also works well.stem also works well.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.2 s.95
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• pp.153-163
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• 1999

본 연구에서는 격자패널을 통한 소음전달을 감소시키기 위하여 외부 구조적 가진으로부터 유발된 경량 패널의 진동을 능동 제어하는 기법을 기술한다. 최적 되먹임제어기와 적응 앞먹임제어기가 결합된 혼합형 제어기가 진동제어기로 사용된다. 되먹임제어기는 주파수 영역의 모델규명법에 의해 추출된 다중 입/출력 패널진동계 모델에 대하여 LQG 최적기법을 이용하여 감쇠능을 향상시키도록 설계된다. 앞먹임제어기는 되먹임 궤환의 결합효과를 자동적으로 보정할 수 있는 제안된 학습법칙에 기초하여 패널의 잔류진동이 최소가 되도록 적응된다. 45.7${\times}$45.7${\times}$2.54 ${cm^3}$ 벌집형상의 고강도 패널, 4개의 관성형 구동기 및 이산신호처리장치에 의해 구현된 패널 진동계에 대한 능동제어 실험을 수행해 본 결과 600Hz 주파수대역에 대한 12dB 진동저감이 이루어 질 수 있었다.