One of the popular methods used for pattern classification is the MBR (Memory-Based Reasoning) algorithm. Since it simply computes distances between a test pattern and training patterns or hyperplanes stored in memory, and then assigns the class of the nearest training pattern, it cannot explain how the classification result is obtained. In order to overcome this problem, we propose an incremental teaming algorithm based on RPA (Recursive Partition Averaging) to extract IF-THEN rules that describe regularities inherent in training patterns. But rules generated by RPA eventually show an overfitting phenomenon, because they depend too strongly on the details of given training patterns. Also RPA produces more number of rules than necessary, due to over-partitioning of the pattern space. Consequently, we present the IREA (Incremental Rule Extraction Algorithm) that overcomes overfitting problem by removing useless conditions from rules and reduces the number of rules at the same time. We verify the performance of proposed algorithm using benchmark data sets from UCI Machine Learning Repository.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
/
1996.04a
/
pp.71-74
/
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.
Pang, JeongSuk;Lee, SooJin;Kang, Eunjeen;Kim, Leena
The Mathematical Education
/
v.62
no.2
/
pp.175-194
/
2023
Despite the importance of pattern learning for elementary school students, few studies have investigated in detail the understanding of patterns of lower-grade students. This study aimed to analyze the understanding of patterns of second-grade elementary school students. Since the patterns in the second grade are taught through the unit called Finding Rules, students' understanding of patterns was compared and contrasted before and after they learned the unit. To this end, a written instrument to measure students' understanding of patterns was developed on the basis of previous studies on pattern learning for lower-grade students. A total of 189 students were analyzed. As a result of the study, the overall correct answer rates in the post-test were higher in most items than those in the pre-test, illustrating the positive effect of the specific unit. However, students found it difficult to find rules in which two components would change simultaneously either in geometric or numeric patterns, find patterns that would be similar in structure, represent geometric patterns into numeric patterns, find empty terms in increasing patterns, and reason the specific terms in patterns that can be differently interpreted. Based on these research results, this study sheds light on students' understanding of patterns and suggests implications to improve their understanding.
Kim, K.;Lee, S.J.;Park, Y.G.;Kim, S.H.;Lee, J.O.;Yu, M.;Hong, C.U.;Kim, N.G.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
/
2003.11a
/
pp.161-164
/
2003
본 연구는 집중력, 기억력 및 학습 능력의 뇌기능 증진을 위한 의식적인 손 운동에 관련된 연구이다. 우선 효과적인 재활을 위한 손가락 운동 패턴을 연구하였다. 단순한 손가락 운동(Simple Finger Movement ; SFM) 패턴과 의식적인 손가락 운동(Intentional Finger Movement ; IFM)패턴을 비교하였다. 다음으로 각각 두 패턴 운동을 시켜 피험자의 집중력과 학습 능력의 증진을 검증하고자 한다. SFM 패턴과 IFM 패턴의 비교와 집중력과 학습 능력의 증진의 검증은 뇌파(mid $\alpha$파)를 이용하였다. 실험은 먼저 SFM 패턴의 운동을 시키고 다음에 IFM 패턴의 운동을 시키는 실험을 하였다. 결과적으로 IFM 패턴에서 mid $\alpha$ 파의 증가가 이루어졌음을 측정함으로써, IFM 패턴이 뇌의 집중력과 학습 능력을 증진시킨다는 결과를 얻었다.
Kim, Hun-Sung;Ahn, Joo-Eon;Kim, Eun-Ji;Kim, Yong-Hwan;Kim, Min-Chul;Kim, Woo-Je;Kim, Ja-Hee
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2016.01a
/
pp.175-176
/
2016
본 논문에서는 개방형 교육시스템 학습모형을 적용한 디자인 패턴 교육을 위한 개방형 교육 시스템을 통한 학습을 제안한다. 소프트웨어 디자인 패턴은 정형화된 답이 없으며 상황에 따라 유동적으로 사용되지만, 기존의 디자인 패턴 온라인 교육 시스템은 일방적으로 이루어져 있고 시중에 판매되는 책을 통해 디자인 패턴을 이해하기에는 어려운 부분이 많이 존재한다. 따라서 이러한 문제를 해결하고자 디자인 패턴 교육을 위한 개방형 교육 시스템을 제안한다. 디자인 패턴의 개념과 사례를 통해 기본적인 지식을 습득하고 디자인 패턴의 퀴즈와 실습을 해 이해도를 높인다. 또한, 일방적인 학습이 아닌 사용자들 간의 토론을 통해 한 방향에서 디자인 패턴을 보는 것이 아닌 다양한 시점에서 볼 수 있어 창의력도 함께 증진할 수 있다.
본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 지능형 알고리즘인 퍼지 집합 이론을 이용하여 주변 노이즈에 매우 강한 특성을 보이며 학습 속도가 매우 빠른 새로운 패턴 분류기를 제안한다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 기존 신경회로망의 학습 속도에 비해 매우 빠른 학습 속도를 보이며, 패턴 분류기의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 특성을 퍼지 집합 이론과 결합하여 퍼지 패턴 분류기의 일반화 성능을 개선하였다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 얼굴 인식 데이터를 이용하여 성능을 평가 하였다.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
/
1999.11a
/
pp.209-216
/
1999
정보 검색 분야의 문서 분류에 기계 학습 기법을 적용할 때 발생하는 가장 큰 문제는 문서를 패턴으로 표현할 때, 하나의 패턴이 가지는 특징의 수가 기계 학습 기법에서 처리할 수 있는 범위를 넘어서는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징 선택 기법은 패턴을 구성하고 있는 특징 중에서 실제 문서 분류에 많은 영향을 주는 특징만을 선택하여, 기계 학습 기법에서 쉽게 처리할 수 있을 정도의 패턴을 구성하게 한다. 본 논문에서는 이러한 특징 선택 기법 중에서 IG(Information Gain), Gini index, Relief-F, DF(Document Frequency)를 비교하였다. 실험 결과 문서들에 포함된 모든 고유 단어를 특징의 길이로 하여 패턴을 구성했을 때보다 특징 선택 기법을 적용하여 고유 단어 중 일부를 특징으로 패턴을 구성할 때 기계학습에서 더 향상된 분류 성능을 보였다
제 7차 교육과정부터 규칙성 영역의 학습이 도입되고 중요하게 다뤄지고 있지만, 학생들이 규칙성을 찾거나 도형 패턴을 나타내는 데 어려움을 겪고 있기 때문에, 본 논문에서는 규칙성을 LOGO 프로그래밍 언어를 통해 학습하고 그 효과를 분석하였다. 수학적 패턴의 유형은 생성방식에 따라서 (1) 반복패턴, (2) 대칭패턴, (3) 증가패턴, (4) 회전패턴, (5) 혼합패턴의 다섯 가지이다. 논 논문에서는 규칙성 영역에 대한 LOGO 수업의 효과를 분석하기 위해서, 각각 패턴에 대하여 평가 문항을 만든 후 수업전과 LOGO를 통한 수업 후에 평가를 실시하여 분석하였다. 사전평가 M 4.74에서 LOGO 수업을 실시 한 후에 평가에서 M 5.22로 LOGO 수업의 효과가 유의미(p<.05, p=0.016)하게 나타났다. 특히, 도형패턴에서 높은 향상도를 나타냈다.
디자인 패턴의 사용은 시스템을 좀 더 유연하고, 이해하기 쉽고, 재사용 가능하게 만든다. 개발이 완료된 시스템이 명확하게 문서화가 되어 있으면, 시스템의 내부 구조를 이해하기 쉽고, 향후 유지 보수의 비용이 적게 든다. 하지만, 대부분 시스템의 경우 개발된 시스템의 문서화가 잘 되어 있지 않기 때문에, 시스템에 문제가 생겨 수정 하고자 하거나, 새로운 모듈을 추가하여 시스템의 기능을 확장하고자 할 때, 전체 소스코드를 분석하여 시스템을 이해해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 소스코드에서 자동적으로 디자인 패턴을 인식하여 문서화를 증진시킬 수 있다. 따라서 신뢰할 만한 디자인 패턴 인식 시스템이 중요하다. 지금까지 디자인 패턴 인식 방법은 시스템의 구조적인 특징만을 이용하여 패턴을 인식하여 왔다. 그래서 본 논문은 구조적인 특징뿐만 아니라 동적인 분석, 그리고 자동학습(machine learning)에 기반하여 소스코드로부터 디자인 패턴을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 그리고 전 작업에서 만든 자바로 쓰여진 에이전트 개발 툴을 대상으로 실시하여 인식한 디자인 패턴에 대한 평가를 하였다.
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
/
2003.10a
/
pp.53-60
/
2003
생명과학 관련 문서에서의 이벤트 추출은 관련 연구자들의 연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 연구에서는 주로 이벤트 동사에 대해 패턴을 정의한 후에 정의된 패턴에 의해서만 이벤트를 추출하고자하였다. 그러나 모든 패턴을 수동으로 정의하는 것은 너무 많은 비용이 들기 때문에 패턴을 자동 추출 또는 확장하는 방법이 필요하다. 또한 학습을 하기 위해서는 상당수의 학습 말뭉치가 있어야 하는데 그것 또한 충분하지 않은 실정이다. 본 논문에서는 초기 패턴에 의해 생성된 소량의 정답 이벤트로부터 학습한 후 공기정보와 패턴정보를 이용한 Co-training방법으로 패턴 확장 및 이벤트 추출을 시도하였다. 실험 결과, 이벤트 동사의 패턴 정보가 유용한 정보라는 것을 확인할 수 있었고, 후보 이벤트 내의 개체간 공기정보와 문법관계정보 또한 매우 중요한 정보라는 것을 새롭게 보일 수 있었다. GENIA 말뭉치에서 162개의 이벤트 동사에 대해 실험한 결과, 88.02%의 정확률, 79.25%의 재현율을 얻었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.