• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권7호
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• pp.949-958
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• 2004

본 연구는 대용량 훈련 데이타를 사용하는 얼굴 검출 분류기의 학습과정에서 새로운 데이터의 추가 학습이 가능한 새로운 방법을 제안한다. 추가되는 데이타로부터 새로운 정보를 학습하여 이미 습득된 기존의 지식을 갱신하는 것이 점진적 학습의 목표이다. 이러한 학습 기법에 기반한 분류기의 설계에서는 최종 분류기가 전체 훈련 데이타 집합의 특성을 반영하는 것이 매우 중요한 문제이다. 제안하는 알고리즘은 최적화된 최종 분류기 획득을 위하여 훈련 집합의 전역적인 특성을 대표하는 검증집합을 생성하고, 이 집단 내에서의 분류성능을 기준으로 중간단계 분류기들의 가중치를 결정한다. 각 중간단계 분류기는 개변 데이타 집합의 학습 결과로써 가중치 기반 결합 방식에 의해 최종 분류기로 구성된다. 반복적인 실험을 통해, 제안한 알고리즘을 사용하여 학습한 얼굴 검출 분류기의 성능이 AdaBoost 및 Learn＋＋기반의 분류기보다 우수한 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.429-438
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• 1996

본 논문에서는 주어진 문제를 해결하기 위해 사용될 최적의 다충 퍼센트론을 구성 하기 위한 하나의 점진적 학습 방법을 제시한다. 고정된 크기의 트레이닝 패턴 집합을 반복적으로 사용하는 기존의 알고리즘들과는 달리, 제시되는 방법에서는 학습 패턴의 수를 점차 증가시키면서 전체 데이터를 학습하기 위해 필요하고도 충분한 은닉뉴런의 수를 찾는다. 이와 같이 신경망 크기의 최적화에 학습 패턴을 점차적으로 선택하여 늘려나감으로써 일반화 능력과 학습 속도가 기존의 방법에서보다 향상됨을 필기체 숫자인식 문제에 있어서 실험적으로 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.500-509
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• 2022

With the rapid development of educational informatization, teaching methods become diversified characteristics, but a large number of information data restrict the evaluation on teaching subject and object in terms of the effect of English education. Therefore, this study adopts the concept of incremental learning and eigenvalue interval algorithm to improve the weighted decision tree, and builds an English education effect evaluation model based on association rules. According to the results, the average accuracy of information classification of the improved decision tree algorithm is 96.18%, the classification error rate can be as low as 0.02%, and the anti-fitting performance is good. The classification error rate between the improved decision tree algorithm and the original decision tree does not exceed 1%. The proposed educational evaluation method can effectively provide early warning of academic situation analysis, and improve the teachers' professional skills in an accelerated manner and perfect the education system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.736-741
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• 2006

분류 시스템은 데이터 전처리 모듈, 학습모듈, 의사결정모듈로 구성되어 있으며 지능형시스템의 중요한 구성요소로 활용되어왔다. 특히 학습모듈은 사전정보를 제공하므로 분류를 위한 핵심 역할을 수행하여 왔다. 기존의 학습을 위한 기법은 주로 승자독점방식으로 데이터를 처리하므로 경계가 불명확한 대부분의 실세계 응용에 적합하지 못하다. 또한 학습 알고리즘에 필요한 데이터를 한꺼번에 준비해야 하지만 이는 일반적으로 가능하지 않은 경우가 많다. 이를 위하여 본 논문에서는 점증적 학습 퍼지신경망, FNN-I,를 이용한 적응 분류모델을 설계한다. 이 모델에서는 유용하게 정보를 표현하기 위하여 퍼지이론을 도입하고 계속적으로 모여지는 데이터를 가지고 점증적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 제안된 모델을 컴퓨터 바이러스 분류를 위한 실제 데이터에 적용하여 점증적으로 학습할 수 있고 효과적으로, 새로운 바이러스 데이터를 분류할 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.127-132
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• 2006

인스턴스 기반 학습의 대표적인 알고리즘인 k-NK(K-Nearest Neighbors)은 단순히 전체 학습패턴을 메모리에 저장한 다음, 분류할 때 학습 패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 테스트 패턴을 분류한다. K-NN 기법은 만족할 만한 분류성능을 보여주지만, 학습패턴의 개수가 늘어나면 메모리와 분류 시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 그러므로, 메모리의 효율적 사용과 분류 시간을 단축시키기 위한 다양한 연구들이 발표되었으며, 그 대표적인 예로 NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 들 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴의 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging)기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA)기법을 제안하였다. RPA기법은 전체 학습패턴의 공간을 재귀적으로 분할하면서 대표패턴을 생성하며, IRPA 기법은 RPA 기법의 특성상 패턴의 특징 개수가 많은 경우, 과도한 분할로 인하여 생성되는 많은 개수의 대표패턴을 줄이기 위하여 점진적으로 대표패턴을 추출하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어든 대표패턴을 이용하석 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2627-2647
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• 2022

The easy scalability and low cost of range-free localization algorithms have led to their wide attention and application in node localization of wireless sensor networks. However, the existing range-free localization algorithms still have problems, such as large cumulative errors and poor localization performance. To solve these problems, an incremental strategy-based residual regression network is proposed for node localization in wireless sensor networks. The algorithm predicts the coordinates of the nodes to be solved by building a deep learning model and fine-tunes the prediction results by regression based on the intersection of the communication range between the predicted and real coordinates and the loss function, which improves the localization performance of the algorithm. Moreover, a correction scheme is proposed to correct the augmented data in the incremental strategy, which reduces the cumulative error generated during the algorithm localization. The analysis through simulation experiments demonstrates that our proposed algorithm has strong robustness and has obvious advantages in localization performance compared with other algorithms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.477-480
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• 2005

메모리 기반 추론 기법에서 기억공간의 효율적 사용과 분류 시간을 줄이기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있으며, NGE(Nested Generalized Exemplar) 이론을 예로 들 수 있다. 본 논문에서는 학습 패턴 집합으로부터 대표패턴을 생성하는 RPA(Recursive Partition Averaging) 기법과 점진적으로 대표패턴을 추출하는 IRPA(Incremental RPA) 기법을 제안한다.

• 전기학회논문지
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• 제66권5호
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• pp.833-842
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• 2017

In this study, the design methodology of radial basis function neural networks based on incremental K-means clustering is introduced for learning and processing the big data. If there is a lot of dataset to be trained, general clustering may not learn dataset due to the lack of memory capacity. However, the on-line processing of big data could be effectively realized through the parameters operation of recursive least square estimation as well as the sequential operation of incremental clustering algorithm. Radial basis function neural networks consist of condition part, conclusion part and aggregation part. In the condition part, incremental K-means clustering algorithms is used tweights of the conclusion part are given as linear function and parameters are calculated using recursive least squareo get the center points of data and find the fitness using gaussian function as the activation function. Connection s estimation. In the aggregation part, a final output is obtained by center of gravity method. Using machine learning data, performance index are shown and compared with other models. Also, the performance of the incremental K-means clustering based-RBFNNs is carried out by using PSO. This study demonstrates that the proposed model shows the superiority of algorithmic design from the viewpoint of on-line processing for big data.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.859-872
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• 2004

컴퓨터와 통신 기술이 발전함에 따라 최근의 교육 환경은 학습자 스스로 학습 내용, 학습 시간 및 학습 순서를 선택하고 조직하는 유비쿼터스 학습 방향으로 나아가고 있다. 방대한 양의 학습정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있기 때문에 문서 단위로 표현된 많은 정도들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서틀을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자통으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 학습 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 학습 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고. 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적응적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 글러스터링의 정확도극 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2007년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.377-382
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• 2007

Mobile ad hoc network(MANET) is a kind of wireless network which has no infrastructure. Each component node of MANET can move freely and communicate based on wireless peer to peer mode. Because of its vulnerable routing protocols, MANET is exposed to many kinds of attacks. A sinkhole attack is one of the representative attacks in MANET caused by attempts to draw all network traffic to a sinkhole node. This paper focuses on the sinkhole problem on Dynamic Source Routing(DSR) protocol in MANET. To detect the sinkhole node, we extract several useful sinkhole indicators through analyzing the sinkhole problem, then propose an efficient detection method based on an incremental learning algorithm. The simulation results show that the proposed method is effective and reliable for detecting sinkhole intrusion.