• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.204-206
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• 2021

실시간 시추매개변수 예측은 시추효율의 극대화 관점에서 상당히 중요한 연구이다. 시추 극대화 방법 중 시추속도를 향상시키는 방법이 일반적인데 이는 굴진율, 시추스트링 회전속도, 비트 하중, 시추이수 유량과 연관관계를 지니고 있다. 본 연구는 실시간 시추매개변수 중 하나인 굴진율을 순환신경망기반 딥러닝 모델을 이용하여 예측하는 방법을 제안하였으며 기존의 물리적 기반의 굴진율 모델과 딥러닝 모델을 이용한 예측 모델을 비교해 보고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권5호
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• pp.673-680
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• 2002

이 논문은 진화 프로그래밍과 개선된 역전파 알고리즘을 이용한 에지 검출 방법을 제안한다. 진화 프로그래밍은 알고리즘의 성능저하와 계산비용을 고려하여 교차 연산은 수행하지 않고, 선택연산자와 돌연변이 연산자를 사용한다. 개선된 역전파 알고리즘은 학습단계에서 연결강도를 변화시킬 때 이전학습단계의 연결강도를 보조적으로 활용하는 방법이다. 이 개선된 역전파 알고리즘은 학습률 $\alpha$를 작은값으로 설정하기 때문에 각 학습단계에서의 연결강도 변화량이 기존의 방법에 비해 상대적으로 줄어들게 되어 학습이 느려지는 문제점을 해결하였다. 실험결과 학습시간과 검출률에 있어서 GA-BP(GA : Genetic Algorithm BP : Back-Propagation)를 이용한 방법보다 제안한 EP-MBP(EP : Evolutionary Programming, MBP :Momentum Back-Propagation)를 이용하여 학습시킨 방법이 학습시간의 단축과 효율적인 에지 검출 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.407-410
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• 1994

In this paper, we describe the new unsuperivised learning algorithm, SASOM. It can solve the defects of the conventional SOM that the state of network can't converge to the minimum point. The proposed algorithm uses the object function which can evaluate the state of network in learning and adjusts the learning rate flexibly according to the evaluation of the object function. We implement the simulated annealing which is applied to the conventional network using the object function and the learning rate. Finally, the proposed algorithm can make the state of network converged to the global minimum. Using the two-dimensional input vectors with uniform distribution, we graphically compared the ordering ability of SOM with that of SASOM. We carried out the recognitioin on the new algorithm for all Korean phonemes and some continuous speech.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.768-770
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• 1996

This paper propose neural network which is one of self-organizing techniques. It is composed neural network controller as input signal is error and change of error which is optimal output, and is learned system by using a error back-propagation learning algorithm is one of error mimizing learning methods. In order to achieve practical real time control reduce on learning time, it is applied to load-frequency control of nonlinear power system with using a moment learning method. It is described in such a case considering constraints for a rate of increace generation-rate.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.157-165
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• 2020

본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 방식의 알고리즘을 로젠블록 함수를 통한 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.635-642
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• 2003

강화학습은 제어, 스케쥴링 등 많은 응용분야에서 성공적인 학습 결과를 얻었다. 기본적인 강화학습 알고리즘인 Q-Learning, TD(λ), SARSA 등의 학습 속도의 개선과 기억장소 등의 문제를 해결하기 위해서 여러 함수 근사방법(function approximation methods)이 연구되었다. 대부분의 함수 근사 방법들은 가정을 통하여 강화학습의 일부 특성을 제거하고 사전지식과 사전처리가 필요하다. 예로 Fuzzy Q-Learning은 퍼지 변수를 정의하기 위한 사전 처리가 필요하고, 국소 최소 자승법은 훈련 예제집합을 이용한다. 본 논문에서는 온-라인 퍼지 클러스터링을 이용한 함수 근사 방법인 Fuzzy Q-Map을 제안하다. Fuzzy Q-Map은 사전 지식이 최소한으로 주어진 환경에서, 온라인으로 주어지는 상태를 거리에 따른 소속도(membership degree)를 이용하여 분류하고 행동을 예측한다. Fuzzy Q-Map과 다른 함수 근사 방법인 CMAC와 LWR을 마운틴 카 문제에 적용하여 실험 한 결과 Fuzzy Q-Map은 훈련예제를 사용하지 않는 CMAC보다는 빠르게 최고 예측율에 도달하였고, 훈련 예제를 사용한 LWR보다는 낮은 예측율을 보였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2021년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.30-31
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• 2021

This study aims to build a deep learning model that can predict the value of concrete mixing properties according to a given concrete strength value. A model was created for a total of 1,291 concrete data, including 8 characteristics related to concrete mixing elements and environment, and the compressive strength of concrete. As the deep learning model, DNN-3L-256N, which showed the best performance on the prior study, was used. The average value for each characteristic of the data set was used as the initial input value. In results, in the case of 'curing temperature', which had a narrow range of values in the existing data set, showed the lowest error rate with less than 1% error based on MAE. The highest error rate with an error of 12 to 14% for fly and bfs.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권11호
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• pp.159-166
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• 1996

In this paper, the method for improving the speed of convergence and learning rate of back propagation algorithms is proposed which update the learning rate parameter and momentum term for each weight by generated error, changely the output layer of neural network generates a high value in the case that output value is far from the desired values, and genrates a low value in the opposite case this method decreases the iteration number and is able to learning effectively. The effectiveness of proposed method is verified through the simulation of X-OR and 3-parity problem.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제50권2호
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• pp.200-209
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• 2023

Background As the coronavirus disease 2019 virus made its way throughout the world, there was a complete overhaul of our day-to-day personal and professional lives. All aspects of health care were affected including academics. During the pandemic, teaching opportunities for resident training were drastically reduced. Consequently, medical universities in many parts across the globe implemented online learning, in which students are taught remotely and via digital platforms. Given these developments, evaluating the existing mode of teaching via digital platforms as well as incorporation of new models is critical to improve and implement. Methods We reviewed different online learning platforms used to continue regular academic teaching of the plastic surgery residency curriculum. This study compares the four popular Web conferencing platforms used for online learning and evaluated their suitability for providing plastic surgery education. Results In this study with a response rate of 59.9%, we found a 64% agreement rate to online classes being more convenient than normal classroom teaching. Conclusion Zoom was the most user-friendly, with a simple and intuitive interface that was ideal for online instruction. With a better understanding of factors related to online teaching and learning, we will be able to deliver quality education in residency programs in the future.

• 한국어학
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• 제63권
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• pp.103-132
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• 2014

This study compares various speech rates of Korean learners with those of native Korean. Speech data were collected from 34 native Koreans and 33 Korean learners (19 Chinese and 14 Japanese). Each participant recorded a 9 syllabled Korean sentence at three different speech rate types. A total of 603 speech samples were analyzed by speech rate types (normal, slow, and fast), native languages (Korean, Chinese, Japanese), and learners' proficiency levels (beginner, intermediate, and advanced). We found that learners' L1 background plays a role in categorizing different speech rates in the L2 (Korean), and also that the leaners' proficiency correlates with the increase of speaking rate regardless of speech rate categories. More importantly, faster speech rate values found in the advanced level of learners do not necessarily match to the native speakers' speech rate categories. This means that learning speech rate categories can be more complex than we think of proficiency or fluency. That is, speech rate categories may not be acquired automatically during the course of second language learning, and implicit or explicit exposures to various rate types are necessary for second language learners to acquire a high level of communicative skills including speech rate variation. This paper discusses several pedagogical implications in terms of teaching pronunciation to second language learners.