• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제15권6호
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• pp.658-663
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• 2015

In the previous work, we have proposed an integrate-and-fire neuron circuit and synaptic device based on the floating body MOSFET [1-3]. Integrate-and-Fire(I&F) neuron circuit emulates the biological neuron characteristics such as integration, threshold triggering, output generation, refractory period using floating body MOSFET. The synaptic device has short-term and long-term memory in a single silicon device. In this paper, we connect the neuron circuit and the synaptic device using current mirror circuit for summation of post synaptic pulses. We emulate spike-timing-dependent-plasticity (STDP) characteristics of the synapse using feedback voltage without controller or clock. Using memory device in the logic circuit, we can emulate biological synapse and neuron with a small number of devices.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.103-110
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• 2018

표면매립공법으로 매립한 철계-형상기억합금으로 보강한 보의 휨 거동을 장기 하중 재하실험을 통해 평가하였다. 철계-형상기억합금 길이대비 2%와 4%의 사전변형 및 형상기억효과 활성화에 의한 프리스트레스 하중 도입을 실험변수로 설정하였다. 1 tonf의 콘크리트 추를 보 중앙에 거치한 후 6개월간의 보 중앙부의 장기 처짐을 측정하였다. 실험결과, 철계-형상기억합금으로 보강한 보의 휨 강성이 증대되었으며, 사전변형이 증가할수록 보강재의 강성감소로 인한 처짐이 증가하는 것으로 나타났다. 프리스트레스 하중 도입에 따른 처짐을 비교했을 때, 프리스트레스 하중을 도입하지 않은 실험체에 비해, 프리스트레스 하중을 도입한 실험체는 약 30%의 처짐 감소 효과를 보이는 것으로 나타났다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제8권4호
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• pp.209-214
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• 2019

Precise point positioning (PPP) requires precise orbit and clock products. International GNSS service (IGS) real-time service (RTS) data can be used in real-time for PPP, but it may not be possible to receive these corrections for a short time due to internet or hardware failure. In addition, the time required for IGS to combine RTS data from each analysis center results in a delay of about 30 seconds for the RTS data. Short-term orbit prediction can be possible because it includes the rate of correction, but the clock correction only provides bias. Thus, a short-term prediction model is needed to preidict RTS clock corrections. In this paper, we used a long short-term memory (LSTM) network to predict RTS clock correction for three minutes. The prediction accuracy of the LSTM was compared with that of the polynomial model. After applying the predicted clock corrections to the broadcast ephemeris, we performed PPP and analyzed the positioning accuracy. The LSTM network predicted the clock correction within 2 cm error, and the PPP accuracy is almost the same as received RTS data.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권9호
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• pp.333-339
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• 2013

본 연구는 텔레비전 뉴스 진행자의 젠더가 수용자의 정서와 뉴스 기억에 어떤 영향을 미치는지 정교화가능성 가설을 바탕으로 살펴본 실험연구이다. 본 연구를 위해 앵커의 젠더에 따라 2가지 종류의 뉴스를 편집하여, 관여도를 조작한 2개의 대학생 집단에게 시청하게 하고, 이들의 앵커에 대한 정서와 뉴스 내용에 대한 장단기 기억을 측정, 분석하였다. 분석결과 여성 앵커가 남성앵커보다 호감도는 높게 나타났으나, 신뢰도는 더 낮게 나타났다. 그리고 여성앵커의 뉴스에 노출된 피험자들이 남성앵커의 뉴스에 노출된 피험자들에 비해 단기기억을 더 잘 하는 것으로 나타났다. 그러나 젠더와 관여도 간의 상호작용 효과는 발견되지 않았다.

• 재무관리연구
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• 제24권3호
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• pp.63-89
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• 2007

본 연구는 금융시계열자료의 특징적 속성을 관찰하고자 하는 연구시도의 일환으로, 실제자료 뿐만 아니라 이론자료를 이용하여 장기기억속성의 존재와 장기기억속성의 정도에 영향을 미칠 수 있는 가능한 요인을 수익률 및 변동성차원에서 체계적으로 검증하는 것이 목적이다. 검증결과의 견고함을 위하여, 이론자료 뿐만 아니라 24개국 주식시장의 지수자료, KOSPI 시장지수를 구성하는 430개 개별주식자료를 함께 사용하였다. 관찰된 검증결과를 요약 정리하면 다음과 같다. 첫째, 이론자료와 실제자료를 이용하여 장기기억속성의 존재여부를 체계적으로 검증한 결과에 의하면, 분석자료에 관계없이 수익률차원에서는 장기기억속성의 존재를 확인할 수 있는 긍정적인 증거를 발견하지 못하였으나, 변동성차원에서는 강한 장기기억속성의 증거를 지지하는 증거를 발견할 수 있었다. 둘째, 관찰된 변동성의 장기기억속성 정도에 영향을 미칠 수 있는 가능한 요인으로는, 분석자료에 관계없이, 금융시계열자료에서 일반적으로 관찰되는 변동성 군집효과의 속성이 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.1-7
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• 2020

증가하는 사이버공격에 대응하기 위하여 머신러닝을 적용한 자동화된 침입탐지기술이 연구되고 있다. 최근 연구결과에 따르면, 순환형 학습모델을 적용한 침입탐지기술이 높은 탐지성능을 보여주는 것으로 확인되었다. 하지만 단순한 순환형 모델을 적용하는 것은 통신이 중첩된 환경일수록 연관된 통신의 특성을 반영하기 어려워 탐지성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 세션관리모듈을 설계하여 LSTM(Long Short-Term Memory) 순환형 모델에 적용하였다. 실험을 위하여 CSE-CIC-IDS 2018 데이터 셋을 사용하였으며, 정상통신비율을 증가시켜 악성통신의 연관성을 낮추었다. 실험결과 통신연관성을 파악하기 힘든 환경에서도 제안하는 모델은 높은 탐지성능을 유지할 수 있음을 확인하였다.

• Wind and Structures
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• 제38권2호
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• pp.147-160
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• 2024

The aerodynamic force is a significant component that influences the stability and safety of structures. It has unstable properties and depends on computer precision, making its long-term prediction challenging. Accurately estimating the aerodynamic traits of structures is critical for structural design and vibration control. This paper establishes an unsteady aerodynamic time series prediction model using Long Short-Term Memory (LSTM) network. The unsteady aerodynamic force under varied Reynolds number and angles of attack is predicted by the LSTM model. The input of the model is the aerodynamic coefficients of the 1 to n sample points and output is the aerodynamic coefficients of the n+1 sample point. The model is predicted by interpolation and extrapolation utilizing Unsteady Reynolds-average Navier-Stokes (URANS) simulation data of flow around a circular cylinder, square cylinder and airfoil. The results illustrate that the trajectories of the LSTM prediction results and URANS outcomes are largely consistent with time. The mean relative error between the forecast results and the original results is less than 6%. Therefore, our technique has a prospective application in unsteady aerodynamic force prediction of structures and can give technical assistance for engineering applications.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.527-540
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• 2012

학습자의 학습 스트레스 수준(stress level)과 금전적 보상(monetary rewards)의 제시 시점 차이가 장, 단기 기억수행에 미치는 영향을 알아보았다. 지연-파지 효과(delay-retention effect)에서는 지연 보상 (delayed reward)이 기억의 공고화(consolidation) 과정을 촉진시켜 결과적으로 장기 기억 수행을 향상시키게 된다고 주장한다. 본 연구에서는 지연 보상과 즉시 보상(immediate reward)이 학습 스트레스가 높고, 낮은 맥락의 차이에 따라 기억 수행에 미치는 영향력이 다를 것이라 예상하였다. 따라서 학습 맥락을 학습 스트레스가 높고, 낮은 두 조건으로 나누고, 보상 조건과 기억의 인출 시점을 구분하여 실험하였다. 보상 조건은 보상 제시 시점(5초 후 제시, 바로 제시)과 보상의 유무(500원, 0원)를 구분하였고, 기억 검사는 바로 인출하는 경우와 기억 공고화 과정을 거치고 일주일 후 인출하는 경우로 나누었다. 실험 결과 지연 보상은 장기 기억에 이점 효과가 있었고, 즉시 보상은 단기 기억에만 이점 효과가 나타났다. 이러한 보상의 기억 이점 효과는 스트레스가 높은 학습 맥락에서만 관찰되었다. 본 결과는 학습자가 지각하는 학습 스트레스 수준이 높을수록 보상에 대한 민감도가 높으며, 학습 후 즉시 보상 보다 지연 보상이 기억 공고화 과정에서 기억을 촉진시키는 역할을 수행하여 결과적으로 장기 기억력을 향상시킴을 시사한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제5권1호
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• pp.83-89
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• 2017

In this paper, we propose an extended method of one-hot Long Short-Term Memory (LSTM) and evaluate the performance on spam filtering task. Most of traditional methods proposed for spam filtering task use word occurrences to represent spam or non-spam messages and all syntactic and semantic information are ignored. Major issue appears when both spam and non-spam messages share many common words and noise words. Therefore, it becomes challenging to the system to filter correct labels between spam and non-spam. Unlike previous studies on information filtering task, instead of using only word occurrence and word context as in probabilistic models, we apply a neural network-based approach to train the system filter for a better performance. In addition to one-hot representation, using term weight with attention mechanism allows classifier to focus on potential words which most likely appear in spam and non-spam collection. As a result, we obtained some improvement over the performances of the previous methods. We find out using region embedding and pooling features on the top of LSTM along with attention mechanism allows system to explore a better document representation for filtering task in general.