• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권2호
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• pp.422-432
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• 2019

A hybrid kernel function of support vector machine is proposed to improve the classification performance of power quality disturbances. The kernel function mathematical model of support vector machine directly affects the classification performance. Different types of kernel functions have different generalization ability and learning ability. The single kernel function cannot have better ability both in learning and generalization. To overcome this problem, we propose a hybrid kernel function that is composed of two single kernel functions to improve both the ability in generation and learning. In simulations, we respectively used the single and multiple power quality disturbances to test classification performance of support vector machine algorithm with the proposed hybrid kernel function. Compared with other support vector machine algorithms, the improved support vector machine algorithm has better performance for the classification of power quality signals with single and multiple disturbances.

• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.737-739
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• 2015

To accommodate today's higher education student, fewer textbooks are printed and more are becoming digital. Keeping with the modern era, hybrid versions of textbooks have all end-of-chapter assessment content moved to digital learning systems such as MindTap$^{TM}$ by Cengage $Learning^{(R)}$. In this work, we introduce new pedagogical strategies to combat academic e-cheating, specifically cheating on assessments given in online astronomy courses. The strategies we present in this work are employed in Horizons: Exploring the Universe, Hybrid, 13th Edition, and Universe, Hybrid, 8th Edition, by Seeds, Backman, and Montgomery.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.75-81
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• 2012

인터넷이 발달하고 접할 수 있는 데이터가 폭증하면서 데이터들에서 사용자는 자신의 기호에 맞는 정보를 찾기가 점점 힘들어 진다. 추천 시스템은 사용자의 기호에 맞는 정보들을 추출하는데 큰 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 강화 학습 알고리즘을 기반으로 한 하이브리드 추천 시스템을 사용하여 사용자의 선호도 예측에 대한 정확도를 향상 시켰다. 본 연구는 2000장의 이미지로 테스트를 진행하였다. 테스트 할 때 평균 절대 오차를 구하여 분석한 결과 제안하는 시스템이 협업적 필터링, 내용 기반 필터링, 단순 하이브리드 필터링의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제48권6호
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• pp.294-300
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• 1999

There is a growing interest in hybrid electric vehicles due to environmental concerns. Recent efforts are directed toward developing an improved main component systems for the hybrid electric vehicle applications. Soon after the introduction of electric starter for internal combustion engine early this century, despite being energy efficient and nonpolluting, electric vehicle lost the battle completly to internal combustion engine due to its limited range and inferior performance. Hybrid Electric vehicles offer the most promising solutions to reduce the emission of vehicles. This paper describes a method for cost reduction estimation of parallel hybrid electric vehicle. We used a cost reduction structure that consisted of five major subsystems (three-type and two-type motor) for parallel hybrid electric vehicle. Especially, we estimated the potential for cost reductions in parallel hybrid electric vehicle as a function of time using the learning curve. Also, we estimated the potentials of cost by depreciation.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제29권4호
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• pp.354-362
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• 2020

Purpose: This study aimed to define and clarify learning transfer in nursing. Methods: This study used a hybrid model to analyze the concept of learning transfer in nursing through three phases. For the theoretical phase, learning transfer attributes were identified through a scoping literature review. In the fieldwork phase, in-depth focus group interviews were conducted to develop attributes. Purposive sampling was performed with ten participants(five nursing students, two nurses, three nursing faculty members). In the analysis phase, the attributes and final analysis of learning transfer in nursing were extracted and integrated from the previous two phases. Results: According to the analysis, learning transfer was represented in two dimensions with eight attributes. The development of competency dimension had three attributes: 1) theory acquisition, nursing skills, professional attitude, 2) integration, and 3) analysis competency. The competency change dimension had five attributes: 1) appropriateness in patient care, 2) proficiency in patient care, 3) satisfaction, 4) achievement, and 5) confidence. Conclusion: The concept analysis might provide a basic understanding of learning transfer, a development framework toward a measurement of nursing learning transfer and effective educational nursing strategies.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권3호
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• pp.653-660
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• 2000

The automatization by industrial robot of today is merely rely on to the simple position repeating works, but requirements of research and development to the force control which would adapt positively to various restriction or contacting works to environment. In this paper, a learning control algorithm using, neural networks is proposed for the position and force control by a direct-drive robot. The proposed controller is the feedback controller to which the learning function of neural network is added on to and has a character of improving controller's efficiency by learning. The effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated by the experiment on the hybrid position and force control of a parallelogram link robot with a force sensor.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.211-218
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• 1994

In this paper we develope a hybrid learning rule to improve the robustness of multi-layer Perceptions. In most neural networks the activation of a neuron is deternined by a nonlinear transformation of the weighted sum of inputs to the neurons. Investigating the behaviour of activations of hidden layer neurons a new learning algorithm is developed for improved robustness for multi-layer Perceptrons. Unlike other methods which reduce the network complexity by putting restrictions on synaptic weights our method based on error-backpropagation increases the complexity of the underlying proplem by imposing it saturation requirement on hidden layer neurons. We also found that the additional gradient-descent term for the requirement corresponds to the Hebbian rule and our algorithm incorporates the Hebbian learning rule into the error back-propagation rule. Computer simulation demonstrates fast learning convergence as well as improved robustness for classification and hetero-association of patterns.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.65-72
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• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.79-88
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• 2022

본 연구는 초등교육에서 오프라인 환경과 실시간 온라인 환경이 통합된 하이브리드 교육을 운영함에 있어서 어떠한 요소를 중점적으로 고려해야 하는지를 탐색하는 목적을 지닌다. 이를 위해 하이브리드 교육을 운영해 본 경험을 지닌 8명의 초등교사를 대상으로 면담 등을 통해 주요 고려 요소를 확인하였다. 연구 결과, 운영에 앞서 하이브리드 교육의 특성이 무엇인지에 대한 개념에 대해 구체적인 안내나 교육을 통해 이해 수준을 높일 필요가 있음을 확인해 볼 수 있었다. 기반 구축이 제대로 이루어지지 않아 효과적인 운영이 어려웠기에 하드웨어 및 소프트웨어 테크놀로지를 포함한 환경 재설계를 고려할 필요가 있다. 특히, 환경 간의 동시성과 상호작용성을 기반으로 두 환경에서 학습자들이 연결되어 참여할 수 있는 활동을 고려해야 한다. 향후 교수학습 운영을 안내하는 설계 전략의 개발이 이루어질 필요가 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.881-891
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• 2023

최근에는 인공지능을 활용하여 악성 URL을 탐지하는 다양한 연구가 진행되고 있으며, 대부분의 연구 결과에서 높은 탐지 성능을 보였다. 그러나 고전 머신러닝을 활용하는 경우 feature를 분석하고 선별해야 하는 추가 비용이 발생하며, 데이터 분석가의 역량에 따라 탐지 성능이 결정되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위해 URL lexical feature를 자동으로 추출하는 딥러닝 모델의 일부가 고전 머신러닝 모델에 결합된 형태인 DL-ML Fusion Hybrid 모델을 제안한다. 제안한 모델로 직접 수집한 총 6만 개의 악성과 정상 URL을 학습한 결과 탐지 성능이 최대 23.98%p 향상되었을 뿐만 아니라, 자동화된 feature engineering을 통해 효율적인 기계학습이 가능하였다.