• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.60-64
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• 2001

In this paper, a new learning methodology for Kernel Methods is suggested that results in a sparse representation of kernel space from the training patterns for classification problems. Among the traditional algorithms of linear discriminant function(perceptron, relaxation, LMS(least mean squared), pseudoinverse), this paper shows that the relaxation procedure can obtain the maximum margin separating hyperplane of linearly separable pattern classification problem as SVM(Support Vector Machine) classifier does. The original relaxation method gives only the necessary condition of SV patterns. We suggest the sufficient condition to identify the SV patterns in the learning epochs. Experiment results show the new methods have the higher or equivalent performance compared to the conventional approach.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.817-821
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• 2001

본 논문은 분류 문제의 훈련 패턴으로부터 형성되는 커널 공간의 저밀도 표현을 가능하게 하는 커널 방법에 대한 새로운 학습방법론을 제안한다. 선형 판별 함수에 대한 기존의 학습법 중에서 이완 절차가 SVM(Support Vector Machine) 분류기와 동등하게 선형분리 가능 패턴분류 문제의 최대 마진 분리 초평면을 얻을 수 있다. 기존의 이완 절차는 지원 백터에 대한 필요 조건을 만족한다. 본 논문에서는 학습 중 지원 벡터를 확인하기 위한 충분 조건을 제시한다. 순차적 학습을 위하여 기존의 SVM을 확장하고 커널 판별함수를 정의한 후에 체계적인 학습방법을 제시한다. 실험 결과는 새 방법이 기존의 방법과 동등하거나 우수한 분류 성능을 갖고있음을 보여준다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제18권5호
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• pp.565-589
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• 2004

The present paper concerns the macroscopic overall description of rheologic properties for steel wire and synthetic fibre cables under variable loading actions according to non-linear creep and/or relaxation theory. The general constitutive equations of non-linear creep and/or relaxation of tension elements - cables under one-step and the variable stress or strain inputs using the product and two types of additive approximations of the kernel functions are presented in the paper. The derived non-linear constitutive equations describe a non-linear rheologic behaviour of the cables for a variable stress or strain history using the kernel functions determined only by one-step - constant creep or relaxation tests. The developed constitutive equations enable to simulate and to predict in a general way non-linear rheologic behaviour of the cables under an arbitrary loading or straining history. The derived constitutive equations can be used for the various tension structural elements with the non-linear rheologic properties under uniaxial variable stressing or straining.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.735-744
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• 2002

본 논문에서는 커널완화법과 동적모멘트를 이용한 support vector machines의 학습성능 개선을 제안하였다. 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습 속성을 반영하는 동적모멘트 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 제안된 학습법을 support vector machine의 새로운 순차 학습 방법인 커널완화법에 적용하였다. 신경망 분류기 표준 평가 데이터인 SONAR 데이터를 이용하여 실험한 곁과 동적모멘트를 이용한 방법이 수렴속도와 학습 성능면에서 기존의 커널완화법과 정적모멘트를 이용한 학습법에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.788-796
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• 2003

본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.313-315
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• 2002

본 논문에서는 학습 중 모멘트를 동적으로 조절하여 수련속도와 학습 성능을 향상시키는 동적모멘트를 제안하고 회귀방법으로 동적모멘트의 성능을 재확인한다. 제안된 학습방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 단리 반영하는 방법으로 다른 학습법에 비해 보다 유연한 초평면을 갖으며 수렴에 이르는 시간이 오래 걸리는 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 그 성능을 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(support vector machine)의 순차 학습방법 중 최근 발표된 KR에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 실험의 공정성을 위해 신경망 분류기 표준평가데이터인 SONAR 데이터를 사용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 회귀율이 정적모멘트를 이용한 방법보다 향상되었음을 확인하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제15권3호
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• pp.207-218
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• 1990

Grains display characteristics of both elastic bodies and viscous fluids when they are subjected to mechanical treatments in harvesting, handling, and processing. This viscoelastic behavior of grains when mechanically stressed must be fully understood to establish maximum machine efficiency and have a minimum degree of grain damage and the highest quality of the final product. The studies were conducted to examine the effect of the moisture content, the loading rate and the initial deformation on the stress relaxation behavior of whole kernel of rough rice, and develop the rheological model to represent its stress relaxation behavior. The following results were obtained from the study. 1. Moisture content had the greatest influence on the initial portion of the relaxation curve. With elapsing time the lower moisture content resulted in the lower residual stress for the Japonica-type rough rice and vice versa for the Indica-type rough rice. But within the ranges of moisture content tested, the degree of stress relaxation per unit strain on the Indica-type rough rice was a little higher than those on the Japonica-type rough rice. 2. The slower loading rate resulted in less initial stress. The decreasing trend of residual stress for all the samples tested with increasing loading rate was shown. 3. The higher initial deformation for all the samples resulted in less initial stress. The increasing of amount of stress relaxation per unit strain with increase of initial stress indicated that viscoelastic properties of rough rice depended not only upon duration of load applied but also initial stress applied. This means that rough rice is nonlinear viscoelastic material. 4. The compression stress relaxation properties of rough rice kernel can be described by a generalized Maxwell model representing by the Maxwell elements.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.9-12
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• 2002

This paper proposes a dynamic moment algorithm to control oscillaion before the convergence of the KR(Kernel Relaxation). The proposed dynamic moment algorithm can be controlled to convergence speed and performance according to the change of the dynamic moment by teaming training. we used SONAR data that is a neural network classifier standard evaluation data in order to do impartial performance evaluation. The proposed algorithm has been applied to the KP (kernel perceptron), KPM(kernel perceptron with margin) and KLMS(kernel lms) as the kernel method presented recently. The simulation results of proposed algorithm have better the convergence performance than those using none and static moment.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제26권12호
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• pp.1986-1990
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• 2005

We study the relaxation kinetics of reversible reactions of the type A + B $^\leftarrow_\rightarrow$ C + B by applying the manyparticle kernel theory, which we have developed to investigate many particle effects on general diffusioninfluenced reactions. It is shown that for the target model, where A and C molecules are immobile and their interconversion is induced by the encounter with the B molecules that are present in much excess, the manyparticle kernel theory gives a result that coincides with the known exact result.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제16권3호
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• pp.263-271
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• 1991

When grains is subjected to oscillating load, the dynamic viscoelastic behavior of the material will be describe the complex modulus of the material. The complex modulus and therefore the storage modulus, the loss modulus, and the phase angle for the sample should be obtainable with a given static viscoelastic property of the material under static load. The complex relaxation moduli of the rough rice kernel were computed from the Burger's model describing creep behavior of the material which were obtained in the previous study. Also, the effects of cyclic load and moisture content of grain on the dynamic viscoelastic behavior of the samples were analized. The storage modulus of the rough rice kernel slightly increased with the frequency applied but at above the frequency of 0.1 Hz it was nearly constant with the frequency, and the loss modulus of the sample very rapidly decreased with increase in the frequency on those frequency ranges. It was shown that the storage modulus and the loss modulus of the sample increased with decrease in grain moisture content. Effect of grain moisture content on the storage modulus of the sample was highly significant than effect of the frequency applied, but effect of the frequency on the loss modulus of the sample was more significant than effect of grain moisture content.