• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.457-464
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• 2014

외국어 단어를 학습하는 학습자는 새롭게 외운 단어를 가능한 오래 기억하기 원한다. 영어를 외국어로 학습하는 수요가 늘면서, 효과적인 영단어 암기 방안에 대한 관심 또한 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 요구에 힘입어, 영단어 학습자의 단어 암기 효율을 높이기 위한 방안 및 학습 기기가 다수 제시되어 왔다. 본 연구에서는 특히 고급 영어 어휘를 암기하고자 하는 한국인 학습자를 대상으로 한 새로운 영어 단어 학습 기법을 소개하고 그 효과를 기존 사례와의 성능비교를 통해 성공적으로 검증하였다. 실험 결과로부터 본 방법을 통해 암기 과제를 수행한 학습자가 새로 암기한 단어들의 시간 지연에 따른 망각 정도가, 기존 방법을 따랐을 때보다 적음을 알 수 있었다. 본 연구가 영단어 학습자들이 보다 효과적으로 영단어를 학습할 수 있도록 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.448-459
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• 2012

신경회로망의 동작과 정보처리 능력 등에 관하여 살펴보고자 할 때, 신경회로망의 구성 요소를 어떻게 모델화 할 것인가는 중요한 문제이다. 소자의 응답특성이 바뀜에 따른 특성의 변화, 결합강도 및 적응규칙이 바뀜으로써 회로망 전체의 다이나믹스가 바뀌는 모습, 소자 상호간의 결합 형태에 따른 정보처리 능력의 변화 등과 같은 신경회로망이 가진 다양한 정보처리 능력을 밝히는 것은 병렬 정보처리의 메카니즘을 이해하는 문제와도 일맥상통하고 있다. 따라서 이러한 문제들에 대하여 신경회로망의 정보처리 능력을 해석적으로 평가하는 것은 병렬분산 정보처리의 본질을 밝힌다는 측면에서 중요하게 여겨진다. 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 구성하는 구성요소의 변화, 그 가운데에서도 특히 소자의 히스테리시스 특성이 신경망의 계열연상능력에 미치는 영향에 대한 이론적 해석결과에 대하여 기술한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1569-1572
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• 1997

In this paper, we present an associative memory network (AMN) controller for dynamic robot control. The purpose of using AMN is to reduce the size of required memory in storing and recalling large of daa representing input relationship of nonlinear functions. With the capability AMN can be used to dynamic robot control, which has nonlinear properties inherently. The proposed AMN control scheme has advantages for the inverse dynamics learning no limitatiion of inpur range, and insensitive of payload change. Computer simulations show the effectiveness and feasibility of proposed scheme.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.34-41
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• 1992

A robust and reliable learning and reasoning mechanism is addressed based upon fuzzy set theory and fuzzy associative memories. The mechanism stores a priori an initial knowledge base via approximate learning and utilizes this information for decision-making systems via fuzzy inferencing. We called this fuzzy computer architecture a 'fuzzy hypercube' processing all the rules in one clock period in parallel. Fuzzy hypercubes can be applied to control of a class of complex and highly nonlinear systems which suffer from vagueness uncertainty. Moreover, evidential aspects of a fuzzy hypercube are treated to assess the degree of certainty or reliability together with parameter sensitivity.

• 한국가스학회지
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• 제7권3호
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• pp.24-31
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• 2003

화학공장은 수많은 장치들로 구성되어 있고 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 특히 분산 제어 시스템(Distributed Control System, DCS)이나 공정 정보 시스템(Process Information System, PIS) 등을 설치하여 매분 또는 매초 단위로 공정 데이터를 얻고 있다. 화학공장의 경우, 데이터들의 방대한 양 뿐 만 아니라 데이터들간의 상호 연관성이 크고 재순환이나 화학 반응 등으로 인하여 막대한 계산량 및 비선형성을 지니기 때문에 효과적 분석에 곤란한 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 함수연결연상 신경망을 이용하여 입력변수들을 확장함으로써 신경망의 비선형성 표현능력과 학습능력이 뛰어난 프로그램의 개발에 주안점을 두고 있다. REFA (Real Time Fault Analyzer)는 실시간으로 공정정보를 입력받은 후 입력값을 PC로 매핑하고, 이를 다시 역으로 매핑하여 입력값을 예측하여 공정을 감시하는 시스템으로 개발되었으며, Tennessee Eastman 공정에 적용해 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.120-123
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• 1997

In this paper, we propose the Fuzzy Inference-based Reinforcement Learning Algorithm. We offer more similar learning scheme to the psychological learning of the higher animal's including human, by using Fuzzy Inference in Reinforcement Learning. The proposed method follows the way linguistic and conceptional expression have an effect on human's behavior by reasoning reinforcement based on fuzzy rule. The intervals of fuzzy membership functions are found optimally by genetic algorithms. And using Recurrent state is considered to make an action in dynamical environment. We show the validity of the proposed learning algorithm by applying to the inverted pendulum control problem.

• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.181-184
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• 2001

인간 두뇌의 연상과 기억 작용의 모델링을 통한 구현의 일부분으로, 본 논문에서는 Hebb 의 학습방법과 non-cloning template를 사용하여 discrete-time cellular neural networks의 연상메모리 기능을 구현한다. 본 논문에서 사용된 학습방법은 각 셀의 인접한 셀과의 연결상태에 따라 하중값 메트릭스를 구현한다. 이러한 방법은 새로운 패턴의 추가 학습과 삭제가 쉽고, 또한 쉽게 구현 할 수 있는 장점이 있다. 이 방법으로 모의 실험에서는 교통표지판의 분류에 사용한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제10권1호
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• pp.77-88
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• 1993

In this paper, we propose a stereo vision system to solve correspondence problem with large disparity and sudden change in environment which result from small distance between camera and working objects. First of all, a specific feature is divided by predfined elementary feature. And then these are combined to obtain coded data for solving correspondence problem. We use Neural Network to extract elementary features from specific feature and to have adaptability to noise and some change of the shape. Fourier transformation and Log-polar mapping are used for obtaining appropriate Neural Network input data which has a shift, scale, and rotation invariability. Finally, we use associative memory to obtain coded data of the specific feature from the combination of elementary features. In spite of specific feature with some variation in shapes, we could obtain satisfactory 3-dimensional data from corresponded codes.

• 디지털융복합연구
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• 제4권2호
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• pp.143-151
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• 2006

The purpose of this paper is to make a design and implementation of a diagnosis system of learning misconception of students who learn 'be' verb in the English language by using fuzzy theory. In this system, a fuzzy cognitive map exposes the fact that students' perception and misunderstanding about 'the English' language have an intertwined relationship, and diagnoses causes of misconceptions of students by using fuzzy memory associative memory. It suggests that since most existing systems of rule based expert system have had several limitations, this system will be applied to diagnose learners' misconception of learning in varieties of education areas.