KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.5
no.11
/
pp.585-592
/
2016
A topic segmentation module is to divide statements or conversations into certain topic units. Until now, topic segmentation has progressed in the direction of finding an optimized set of segments for a whole document, considering it all together. However, some applications need topic segmentation for a part of document which is not finished yet. In this paper, we propose a model to perform topic segmentation during the progress of the statement with a supervised learning model that uses a convolution neural network. In order to show the effectiveness of our model, we perform experiments of topic segmentation both on-line status and off-line status using C99 algorithm. We can see that our model achieves 17.8 and 11.95 of Pk score, respectively.
In this paper, we propose the self-tuning of PID controller using diagonal recurrent neural networks. The characteristic of the proposed structure is on-line adaptive learning scheme in spite of variations of feedback, signals. Control performance is compared with that of neural network based PID controller which was proposed by Iwasa. Computer simulation results show that the proposed controller is effective in controlling of unknown nonlinear plants.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2002.12a
/
pp.207-210
/
2002
진화와 학습 사이의 상호 연관성을 연구하기 위해 인공 진화기법(artificial evolutionary algorithm)과 신경회로망(neural networks)을 이용한 학습 기법들이 사용되어 왔다. 신경 회로망 구조를 가지는 이동 로봇의 제어기의 구조와 파라미터를 결정하기 위한 방법으로 진화적 학습(evolutionary learning) 방법이 제안되었다. 제안된 방법에서 진화적 학습은 실제 로봇을 통해 on-line 방식으로 이루어지며, 장애물 회피 문제를 통해 유용성을 검증하고 진화 과정에 학습이 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 수학적으로 제시되기 힘든 진화 학습의 평가에 설계자의 개입을 허용하는 인터액티브 진화 알고리즘(interactive evolutionary algorithm)방법을 모색해 보았다.
This paper presents a new method to implement Hebbian learning method on artificial neural network. In hebbian learning algorithm, complexity in terms of multiplications is high. To save the chip area, we consider a new learning circuit. By calculating similarity, or correlation between $X_i$ and $O_i$, large portion of circuits commonly used in conventional neural networks is not necessary for this new hebbian learning circuit named COR. The output signals of COR is applied to weight storage capacitors for direct control the voltages of the capacitors. The weighted sum, ${\Sigma}W_{ij}O_j$, is realized by multipliers, whose output currents are summed up in one line which goes to learning circuit or output circuit. The drain current of the multiplier can produce positive or negative synaptic weights. The pass transistor selects eight learning mode or recall mode. The layout of an learnable six-neuron fully connected Hopfield neural network is designed, and is simulated using PSPICE. The network memorizes, and retrieves the patterns correctly under the existence of minor noises.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
/
v.2
no.1
/
pp.44-52
/
2001
This paper describes an off-line method for recognizing totally unconstrained handwritten digits using modified chaotic neural networks(MCNN). The chaotic neural networks(CNN) is modified to be a useful network for solving complex pattern problems by enforcing dynamic characteristics and learning process. Since the MCNN has the characteristics of highly nonlinear dynamics in structure and neuron itself, it can be an appropriate network for the robust classification of complex handwritten digits. Digit identification starts with extraction of features from the raw digit images and then recognizes digits using the MCNN based classifier. The performance of the MCNN classifier is evaluated on the numeral database of Concordia University, Montreal, Canada. For the relative comparison of recognition performance, the MCNN classifier is compared with the recurrent neural networks(RNN) classifier. Experimental results show that the classification rate is 98.0%. It indicates that the MCNN classifier outperforms the RNN classifier as well as other classifiers that have been reported on the same database.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.10
no.4
/
pp.157-162
/
2010
The cart-pole balancing problem is a pseudo-standard benchmark problem from the field of control methods including genetic algorithms, artificial neural networks, and reinforcement learning. In this paper, we propose a novel approach by using online reinforcement learning(OREL) to solve this cart-pole balancing problem. The objective is to analyze the learning method of the OREL learning system in the cart-pole balancing problem. Through experiment, we can see that approximate faster the optimal value-function than Q-learning.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
/
v.16
no.2
s.95
/
pp.211-217
/
1999
감지기의 고장 발견, 확인, 보완은 복잡한 항공 시스템의 중요한 문제로 부각되어 왔으며, 그동안 칼만 필터를 이용한 기존 추정기술 혹은 온라인 학습 인공지능 알고리듬 등이 이 같은 문제를 해결하기 위해 제시되어 왔다. 본 연구에서는 여분의 감지기가 없는 항공제어계에 대해 온라인 학습 신경망을 이용한 감지기의 고장 발견, 확인, 그리고 보완에 관해 초점을 둔다. 이 내고장성 항공제어계는 주 신경조직망과 n개의 국소 신경조직망으로 이루어지는데, 포괄적인 감지기의 고장을 발견하는 능력을 가진다. 어떤 경우에서는 기존의 감지기 고장 발견 방법의 성능을 향상시키기 위해 수정된 감지방법이 소개되고 그 보완된 감지방법을 이용하여 기존의 방법과 성능비교가 이루어졌다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
/
2001.04a
/
pp.1021-1024
/
2001
Out of all metal-cutting processes, the hole-making process is the most widely used. It is estimated to be more than 30% of the total metal-cutting process. It is therefore desirable to monitor and detect drill wear during the hole-drilling process. In this paper, the vision system of the sensing methods of drill flank wear on the basis of image processing is used to detect the wear pattern by non-contact and direct method and get the reliable wear information about drill. In image processing of acquired image, median filter is applied for noise removal. The vision flank wear area of the drill was measured. Backpropagation neural networks (BPns) were used for no-line detection of drill wear. The neural network consisted of three layers: input, hidden and output. The input vectors comprised of spindle rotational speed, feed rates, vision flank wear, thrust and torque signals. The output was the drill wear state which was either usable or failure. Drilling experiments with various spindle rotational speed and feed rates were carried out. The learning process was peformed effectively by utilizing backpropagation. The detection of the abnormal states using BPNs achieved 96.4% reliability even when the spindle rotational speed and feedrate were changed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.6
no.11
/
pp.968-973
/
2000
Fault diagnosis plays an important role in the performance and safe operation of many modern engineering plants. This paper investigates the problem of fault detection using neural networks in dynamic systems. A general framework for constructing a nonlinear fault detection scheme for nonlinear dynamic systems containing modeling uncertaintly is proposed. The main idea behind the proposed approach is to monitor the physical system with an off -line learning neural network and then to approximate the upper and lower thresholds of acceleration of the nominal system with the model-based threshold(ThMB) method, The performance of the proposed fault detection scheme is investigated through simulations of a pendulum with uncertainty.
Two real-time modeling prediction (RMP) schemes are presented in this paper for analyzing the behavior of deep excavations during construction. The first RMP scheme is developed from the traditional AR(p) model. The second is based on the simplified Elman-style recurrent neural networks. An on-line learning algorithm is introduced to describe the dynamic behavior of deep excavations. As a case study, in-situ measurements of an excavation were recorded and the measured data were used to verify the reliability of the two schemes. They proved to be both effective and convenient for predicting the behavior of deep excavations during construction. It is shown through the case study that the RMP scheme based on the neural network is more accurate than that based on the traditional AR(p) model.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.