• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권1호
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• pp.177-193
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• 2010

본 연구는 고등학교 통계 영역의 확률분포에 제시되어 있는 정규분포를 이항분포에서 정규분포로의 근사, 정규분포곡선의 탐구, Monte Carlo 방법에 의한 정규분포곡선의 넓이 탐구, 정규분포곡선의 선형변환, 그리고 여러 형태의 정규분포곡선 탐구 등의 내용을 중심으로 CAS 계산기를 활용하여 탐구해보고자 한다. CAS 계산기의 도구적 기능인 사소화, 실험, 시각화, 집중의 측면에서 볼 때 지필로서는 교육과정에 제시된 확률분포의 목표를 달성하기 불가능하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CAS 계산기를 활용하여 정규분포곡선의 다양한 성질을 탐구하고 이러한 과정과 결과로부터 정규분포곡선에 대한 교수학적 시사점을 도출하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권9호
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• pp.804-816
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• 2007

기계 학습 과정에서 수집된 많은 정보들 중에는 학습하고자 하는 개념과 관련이 없거나 중복된 정보를 가진 경우가 많다. 또한 자료 자체에 오류가 있기도 하다. 이와 같이 학습 모델 생성을 위해 수집된 정보를 신뢰할 수 없다면, 학습 과정에서도 정확한 지식 습득이 어렵다. 그래서 기계 학습은 학습 과정에서 정확한 지식 습득을 위해 특징 선택 방법을 사용한다. 특징 선택은 학습할 클래스와 관련이 없거나 중복된 정보를 학습 모델 생성 이전에 제거함으로써 학습 알고리즘의 성능을 향상시킨다. 기존의 특징선택 방법들은 적절한 특징을 선택하기 위하여 문서가 균등하게 분포되어 있다고 가정한다. 하지만, 실제로는 그렇지 않으며, 문서의 수 또는 문서의 길이가 모두 동일한 학습 예제를 준비하는 것도 매우 어렵다. 본 논문에서는 보다 효율적으로 특징을 선택하기 위해 클래스 별 단어의 불순도와 문서의 불균등 분포를 고려한 특징 선택 방법을 제안한다. 클래스를 대표할 수 있는 특징 후보들을 단어의 불순도 측정을 통해 얻고, 문서의 불균등 분포를 고려하여 특징을 선택한다. 실험을 통해 보다 좋은 성능을 보임을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.809-817
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• 2020

소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.45-54
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• 2021

최근 노이즈 제거를 위한 심층 학습 모델에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 블라인드 노이즈 제거 (blind denoising) 기술이 발전하면서 깨끗한 영상을 얻기가 불가능한 영상의 영역에서 노이즈 영상만으로 심층 학습 기반 노이즈 제거 모델의 학습이 가능해졌다. 우리는 관찰된 노이즈 영상으로부터 깨끗한 영상을 얻기 위해 더는 깨끗한 영상과 노이즈 영상의 짝을 이루는 데이터를 필요하지 않는다. 하지만 노이즈 영상과 깨끗한 영상 간의 차이가 큰 데이터라면 노이즈 영상만으로 학습된 노이즈 제거 모델은 우리가 원하는 품질의 깨끗한 영상을 복원하기 어려울 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 짝지어지지 않는 깨끗한 영상과 노이즈 영상으로 학습한 모델 기반 노이즈 제거 기술은 최근 연구되고 있다. 가장 최신 기술인 ISCL은 깨끗한 영상과 노이즈 영상의 쌍을 기반으로 한 지도학습 기반 모델의 성능과 거의 근접한 성능을 보여 주었다. 우리는 제안된 방법이 ISCL을 포함한 다른 최신 짝을 이루지 않는 영상 기반 노이즈 제거 기술보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.329-335
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• 2023

타임지가 선정한 슈퍼푸드이며, 후숙 과일 중 하나인 아보카도는 현지가격과 국내 유통 가격이 크게 차이가 나는 식품 중 하나이다. 이러한 아보카도의 분류과정을 자동화한다면 다양한 분야에서 인건비를 줄여 가격을 낮출 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아보카도의 데이터셋을 크롤링을 통하여 제작하고, 딥러닝 기반 전이학습모델을 다수 사용하여, 최적의 분류모델을 만드는 것을 목표로 한다. 실험은 제작한 데이터셋에서 분리한 데이터셋에서 딥러닝 기반 전이학습모델에 직접 대입하고, 해당 모델의 하이퍼 파라미터를 Fine-tuning하며 진행하였다. 제작된 모델은 아보카도의 이미지를 입력하였을 때, 해당 아보카도의 익은 정도를 99% 이상의 정확도로 분류하였으며, 아보카도 생산 및 유통가정의 인력감소 및 정확성을 높일 수 있는 데이터셋 및 알고리즘을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.742-762
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• 2015

In this study, we propose a distance metric learning approach called discriminant metric learning (DML) for face verification, which addresses a binary-class problem for classifying whether or not two input images are of the same subject. The critical issue for solving this problem is determining the method to be used for measuring the distance between two images. Among various methods, the large margin nearest neighbor (LMNN) method is a state-of-the-art algorithm. However, to compensate the LMNN's entangled data distribution due to high levels of appearance variations in unconstrained environments, DML's goal is to penalize violations of the negative pair distance relationship, i.e., the images with different labels, while being integrated with LMNN to model the distance relation between positive pairs, i.e., the images with the same label. The likelihoods of the input images, estimated using DML and LMNN metrics, are then weighted and combined for further analysis. Additionally, rather than using the k-nearest neighbor (k-NN) classification mechanism, we propose a verification mechanism that measures the correlation of the class label distribution of neighbors to reduce the false negative rate of positive pairs. From the experimental results, we see that DML can modify the relation of negative pairs in the original LMNN space and compensate for LMNN's performance on faces with large variances, such as pose and expression.

• 산경연구논집
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• 제14권1호
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• pp.57-65
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• 2023

Purpose: The purpose of this research paper, therefore, is to explore the role of lifelong learning in improving HRM policies in a company. This research begins with a literature review of existing research on the topic, followed by a discussion of the findings and their implications for practitioners. Research design, data and methodology: The present author of this research collected textual dataset based on the numerous literature which has been investigated thoroughly in terms of the HRM policy and lifelong learning. For this reason, the author could obtain adequate prior studies, checking their validity and reliability. Results: The present research figured out that demonstrating that physical activity and exercise can enhance life expectancy, improve physical and mental health, and improve functional ability, and Examining the broad topic of socialization and interaction's function in raising elderly adults' living standards is necessary. Also, this research found that the social change and social isolation of older individuals in relation to the impact of digital technology. Conclusions: This research suggests that companies should also ensure that their HRM policies are designed in such a way that they allow employees to pursue further learning and development opportunities without having to sacrifice their current job responsibilities.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권2호
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• pp.127-137
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• 2024

The distribution of tags is an important factor that affects the performance of radio-frequency identification (RFID). To study RFID performance, it is necessary to obtain RFID tags' coordinates. However, the positioning method of RFID technology has large errors, and is easily affected by the environment. Therefore, a new method using optical measurement is proposed to achieve RFID performance analysis. First, due to the possibility of blurring during image acquisition, the paper derives a new image prior to removing blurring. A nonlocal means-based method for image deconvolution is proposed. Experimental results show that the PSNR and SSIM indicators of our algorithm are better than those of a learning deep convolutional neural network and fast total variation. Second, an RFID dynamic testing system based on photoelectric sensing technology is designed. The reading distance of RFID and the three-dimensional coordinates of the tags are obtained. Finally, deep learning is used to model the RFID reading distance and tag distribution. The error is 3.02%, which is better than other algorithms such as a particle-swarm optimization back-propagation neural network, an extreme learning machine, and a deep neural network. The paper proposes the use of optical methods to measure and collect RFID data, and to analyze and predict RFID performance. This provides a new method for testing RFID performance.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -2
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• pp.810-813
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• 2002

We present the information theoretic learning based on the Tsallis entropy maximization principle for various q. The Tsallis entropy is one of the generalized entropies and is a canonical entropy in the sense of physics. Further, we consider the dependency of the learning on the parameter $\sigma$, which is a standard deviation of an assumed a priori distribution of samples such as Parzen window.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.969-976
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• 2020

The role of customers has changed from that of passive users to value co-creators. Therefore, it is important to understand how customer learning takes place and how it affects customer experiences with services and products. However, while past studies insist on the importance of the issues in designing customer experiences, they do not empirically address these issues. This study investigates the support processes for customer learning, and their impact on customer learning, which in turn influences customer experience. To test the hypotheses, we employed the survey method. Target informants were the actual users of Apple iPods. A total of 200 survey questionnaires were distributed and 146 were collected. Among these, seven erroneous responses were excluded, leaving 139 usable ones. The proposed model was empirically analyzed using the Covariance-based SEM (Structural Equation Modelling) technique. The findings of this study suggest that, among the three support processes in customer learning, learning-by-doing support and learning-by-investment support positively affect customer learning, which influences customer experience. This study contributes to the literature by identifying different types of support for different kinds of customer learning processes and by empirically testing the impact of the support for the process on customer learning, and in turn, its impact on customer experience.