• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.241-248
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• 2007

In this paper, we propose a Transformation-Based Learning (TBL) method on generating the Korean standard pronunciation. Previous studies on the phonological processing have been focused on the phonological rule applications and the finite state automata (Johnson 1984; Kaplan and Kay 1994; Koskenniemi 1983; Bird 1995). In case of Korean computational phonology, some former researches have approached the phonological rule based pronunciation generation system (Lee et al. 2005; Lee 1998). This study suggests a corpus-based and data-oriented rule learning method on generating Korean standard pronunciation. In order to substituting rule-based generation with corpus-based one, an aligned corpus between an input and its pronunciation counterpart has been devised. We conducted an experiment on generating the standard pronunciation with the TBL algorithm, based on this aligned corpus.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권8호
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• pp.211-218
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• 1994

In this paper we develope a hybrid learning rule to improve the robustness of multi-layer Perceptions. In most neural networks the activation of a neuron is deternined by a nonlinear transformation of the weighted sum of inputs to the neurons. Investigating the behaviour of activations of hidden layer neurons a new learning algorithm is developed for improved robustness for multi-layer Perceptrons. Unlike other methods which reduce the network complexity by putting restrictions on synaptic weights our method based on error-backpropagation increases the complexity of the underlying proplem by imposing it saturation requirement on hidden layer neurons. We also found that the additional gradient-descent term for the requirement corresponds to the Hebbian rule and our algorithm incorporates the Hebbian learning rule into the error back-propagation rule. Computer simulation demonstrates fast learning convergence as well as improved robustness for classification and hetero-association of patterns.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제3권3호
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• pp.170-175
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• 2001

Q-learning is a kind of reinforcement learning where the agent solves the given task based on rewards received from the environment. Most research done in the field of Q-learning has focused on discrete domains, although the environment with which the agent must interact is generally continuous. Thus we need to devise some methods that enable Q-learning to be applicable to the continuous problem domain. In this paper, an extended fuzzy rule is proposed so that it can incorporate Q-learning. The interpolation technique, which is widely used in memory-based learning, is adopted to represent the appropriate Q value for current state and action pair in each extended fuzzy rule. The resulting structure based on the fuzzy inference system has the capability of solving the continuous state about the environment. The effectiveness of the proposed structure is shown through simulation on the cart-pole system.

• 지능정보연구
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• 제3권2호
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• pp.83-91
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• 1997

DELVAUX is an inductive learning environment that learns Bayesian classification rules from a set o examples. In DELVAUX, a genetic a, pp.oach is employed to learn the best rule-set, in which a population consists of rule-sets and rule-sets generate offspring by exchanging some of their rules. We have explored a meta-learning a, pp.oach in the DELVAUX learning environment to improve the classification performance of the DELVAUX system. The meta-learning a, pp.oach learns the bias of a classifier so that it can evaluate the prediction made by the classifier for a given example and thereby improve the overall performance of a classifier system. The paper discusses the meta-learning a, pp.oach in details and presents some empirical results that show the improvement we can achieve with the meta-learning a, pp.oach.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2897-2907
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• 1998

학습 예(training examples)로 부터 규칙을 생성하는 문제는 큰 탐색 공간상에서 많은 지역최소치를 가지고 있는 최적화 문제로 귀결되므로 복잡하고 어려운 문제로 알려져 있다. 이러한 생성규칙을 만들기 위한 여러 가지 학습방법들이 제안되었으며, 그 중 한가지 학습방법이 유전자알고리즘을 연산모델로 사용하는 것이다. 그러나 전통적인 유전자알고리즘은 전역해 부근에서 수렴속도가 떨어지고, 추출된 규칙의 효율성에 문제가 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘의 학습과정에서 포착되는 염색체의 스키마를 분석하여 탐색공간을 부분해(subsolution)를 구할 수 있는 공간들로 분할함으로써, 보다 일반화된 분류 규칙집합을 찾는 방법을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 기존의 기계학습 방법을 사용한 경우와 효율을 상호 비교하여 제안한 방법을 타당성을 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.663-667
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• 2004

This paper presents new pruning and learning methods for the fuzzy rule-based classifier. The structure of the proposed classifier is framed from the fuzzy sets in the premise part of the rule and the Bayesian classifier in the consequent part. For the simplicity of the model structure, the unnecessary features for each fuzzy rule are eliminated through the iterative pruning algorithm. The quality of the feature is measured by the proposed correctness method, which is defined as the ratio of the fuzzy values for a set of the feature values on the decision region to one for all feature values. For the improvement of the classification performance, the parameters of the proposed classifier are finely adjusted by using the gradient descent method so that the misclassified feature vectors are correctly re-categorized. The cost function is determined as the squared-error between the classifier output for the correct class and the sum of the maximum output for the rest and a positive scalar. Then, the learning rules are derived from forming the gradient. Finally, the fuzzy rule-based classifier is tested on two data sets and is found to demonstrate an excellent performance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.672-676
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• 2010

본 논문은 연결강도를 조정할 때 결정 경계선 근처에 있는 데이터를 더 반영하는 학습법칙을 제안하였다. 이 학습법칙은 outlier가 결정 경계선에 미치는 영향을 줄여 더 나은 결정 경계선을 형성하도록 한다. 제안하는 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망의 구조에 적용하였다. IAFC 신경회로망은 배운 것을 유지하는 안정성이 있으면서, 새로운 것을 배울 수 있는 안정성이 있다. 이 퍼지 신경회로망의 성능과 LVQ(Learning Vector Quantization) 신경회로망 및 오류역전파 신경회로망의 성능과 비교하였다. 실험결과 제안하는 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.460-465
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• 2006

본 논문은 입력 벡터와 클래스들의 대표값들간의 유클리디안 거리들을 사용한 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 이 새로운 퍼지 학습을 supervised IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망 4에 적용하였다. 이 신경회로망은 안정성을 유지하면서도 유연성을 가지고 있다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 supervised IAFC 신경회로망 4는 오류역전파 신경회로망과 LVQ 알고리듬보다 성능이 우수하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.225-232
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• 2023

With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.