• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문에서는 개선된 유전자 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘의 특징을 살펴보고, 비선형 모의자료를 이용하여 개선된 유전자 알고리즘 기반의 신경망 학습 효과와 역전파 신경망 알고리즘을 이용한 신경망 학습 효과를 비교해 본다. 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 개선된 신경망 제어기를 이용한다. 역전파 알고리즘을 이용한 신경망 학습에는 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과를 이용한다. 모의실험을 통하여 두 가지의 학습에서 학습 수령의 정도와 학습 속도 등을 비교하는 모의실험 결과를 개선된 유전자 알고리즘과 신경망 알고리즘의 학습 결과와 항께 제시한다. 모의실험의 결과로서 유전자 알고리즘을 적용한 개선된 신경망 제어기를 통한 학습 결과가 일반 신경망 학습 결과보다 초기 가중값을 작은 범위에서 발생시킬 때 수렴 정확도 및 학습 속도에서 좋은 결과를 나타내 주고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.335-339
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크의 학습 성능을 개선하기 위하여 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하는 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 학습 알고리즘은 일반화된 델타 학습 방법에 퍼지 C-Means 알고리즘을 결합한 방법으로, 중간층의 노드를 자가 생성하고 중간층과 출력충의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법에 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 동적으로 조정하여 학습 성능을 개선한다. 제안된 RBF 네트워크의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 40개의 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크와 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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• pp.133-135
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• 2004

신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.11a
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.14 no.2
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• pp.13-20
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• 2011

This study aimed to seek the ways of improving program outcomes assessment systems for engineering education accreditation of South Korea through performing comparative analysis on those of the United States. Case-study research method was implemented to achieve the research goal. Five university programs, which have been well recognized as good practices in engineering education accreditation in the United States, were selected and analyzed. In addition, those of three universities in South Korea were chosen for comparative analysis, which were reformed by university affiliated Engineering Education Innovative Centers. The analysis results indicated that there were differences in each program's program outcomes, assessment level of program outcomes, evaluation methods on program outcomes achievement, and analysis and improvement records. It was drawn up that the evaluation methods on program outcomes achievement should be paid full attention. For better program outcomes assessment system, however, the followings are in more attention. Firstly, to establish program outcomes reflecting program goal. Secondly, to set up the detailed plans for analysis and quality improvement on program outcomes. Thirdly, to keep continuing efforts on curriculum update.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.676-678
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• 1999

최근 사이버 공간(Cyber Space)을 통해 교육 수요자의 다양한 교육적 욕구를 만족시킬 수 있는 사이버 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 논문은 수년간의 학습 경영 활동에 대한 경험을 바탕으로 사이버 공간을 통해 효율적인 학습 경영을 할 수 있는 학습 홈페이지를 제작하여, 학습 경영 활동을 개선시키는 기법에 대해 기술한다. 이 논문에서는 효과적인 홈페이지 작성을 위해 학생-학부모-교사의 요구사항을 선물을 통해 분석하였고, 이를 바탕으로 학습 담임의 기능과 임무를 파악하여 중학교 3학년 1개 학급을 대상으로 학급 경영활동을 한 후, 그 결과물을 홈페이지에 구현하여 학습 경영 활동을 개선하였다. 이렇게 구성된 홈페이지를 통해 교사들은 학습 경영 활동의 개선에 필요한 사이버 공간 활용 방향과 흐름을 파악할 수 있게 되고, 학생은 컴퓨터를 매개로 한 의사소통을 통해 사이버 공간에서의 다양한 교육적 접근에 친숙하게 되며, 학부모는 시간적.공간적 제약 없이 자유롭게 학습의 행사나 학생에 관한 자료를 열람할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.278-283
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• 2007

최근 IT 기술의 발전으로 인해 조직의 업무 생산성과 품질을 향상시키기 위한 프로세스 개선 연구와 노력이 활발히 진행되고 있다. 그러나 상당수의 프로세스 개선 활동이 기대만큼의 성과를 올리지 못하고 있다. 그 이유는 조직의 프로세스 개선 노력이 개인의 업무 수행 역량의 차이를 고려하지 않기 때문이다. 조직의 성과는 조직을 구성하고 있는 개인의 성과로부터 기인한다. 그러므로 조직의 업무 프로세스 개선노력이 보다 실효를 거두기 위해서는 개인의 업무 프로세스 개선 노력이 병행되어야 하며 이를 효과적으로 지원할 수 있는 학습 체계와 성과에 관한 연구가 필요하다. 소프트웨어 개발 분야에서 개발자의 업무 프로세스를 분석하고 개선하기 위한 PSP 방법론(Personal Software Process)을 활용하고 있다. 본 연구는 PSP 방법론을 활용하여 일반 사무 근로자의 업무 프로세스를 개선 모형을 제시하기 위한 선행 연구로서 대학 수업을 듣는 학생들이 활용할 수 있는 개인 학습 프로세스 개선 방법과 성과 측정 기준을 제시하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.72-75
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• 1998

본 논문에서는 기존에 제시된 수정된 K-평균 방법을 이용한 VQ 학습 알고리즘을 분석하고, 보다 개선된 성능을 보이는 학습 알고리즘을 제안한다. 수정된 K-평균 학습 알고 리즘은 자기 집단에 속하는 데이터의 중심을 데이터의 중심을 새로운 코드워드로 삼는 것이 아니라 현재 코드워드와 새로 구한 집단의 중심을 연결한 선상에서 새로 구한 중심 너머의 일정한 점을 새로운 코드워드로 선택하는 방식이다. 본 논문에서는 이렇게 구한 새로운 코 드워드가 어떠한 조건을 만족할 때 알고리즘이 반복적 감소의 성질을 가지는지 살펴보고, 그 조건을 만족시키는 영역 중 기존의 방식보다 더 좋은 성능을 보이는 코드워드 선택법을 제시함으로써 개선된 학습 알고리즘을 제안한다.