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- 저자 : 장하영 ( Ha Young Jang ) (검색결과 65 건)
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장하영,유은경,김혁진,Jang, Ha-Young,You, Eun-Kyung,Kim, Hyeock-Jin 한국디지털정책학회 2022 디지털융복합연구 Vol.20 No.4
딥러닝(Deep Learning)은 퍼셉트론을 기반으로 하고 있으며 현재에는 이미지 인식, 음성 인식, 객체 검출 및 약물 개발 등과 같은 다양한 영역에서 사용되고 있다. 이에 따라 학습 알고리즘이 다양하게 제안되었고 신경망을 구성하는 뉴런수도 연구자마다 많은 차이를 보이고 있다. 본 연구는 현재 대표적으로 사용되고 있는 확률적 경사하강법(SGD), 모멘텀법(Momentum), AdaGrad, RMSProp 및 Adam법의 뉴런수에 따른 학습 특성을 분석하였다. 이를 위하여 1개의 입력층, 3개의 은닉층, 1개의 출력층으로 신경망을 구성하였고 활성화함수는 ReLU, 손실 함수는 교차 엔트로피 오차(CEE)를 적용하였고 실험 데이터셋은 MNIST를 사용하였다. 그 결과 뉴런수는 100~300개, 알고리즘은 Adam, 학습횟수(iteraction)는 200회가 딥러닝 학습에서 가장 효율적일 것으로 결론을 내렸다. 이러한 연구는 향후 새로운 학습 데이터가 주어졌을 경우 개발될 알고리즘과 뉴런수의 기준치에 함의를 제공할 것이다. Deep Learning is based on a perceptron, and is currently being used in various fields such as image recognition, voice recognition, object detection, and drug development. Accordingly, a variety of learning algorithms have been proposed, and the number of neurons constituting a neural network varies greatly among researchers. This study analyzed the learning characteristics according to the number of neurons of the currently used SGD, momentum methods, AdaGrad, RMSProp, and Adam methods. To this end, a neural network was constructed with one input layer, three hidden layers, and one output layer. ReLU was applied to the activation function, cross entropy error (CEE) was applied to the loss function, and MNIST was used for the experimental dataset. As a result, it was concluded that the number of neurons 100-300, the algorithm Adam, and the number of learning (iteraction) 200 would be the most efficient in deep learning learning. This study will provide implications for the algorithm to be developed and the reference value of the number of neurons given new learning data in the future.
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1 - Base non Watson - Crick 결합을 허용하는 DNA Hybridization Simulation
장하영(Ha-Young Jang),신수용(Soo-Yong Shin),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
1-Base의 non Watson-Crick 결합과, dangling end(결합이 이루어진 두개의 DNA strand 중 한쪽 끝이 다른 쪽 끝보다 길거나 짧은 경우)를 허용하는 nearest-neighbor model을 사용하여 DNA/DNA Hybridization 예측 시스템을 구현하였다. DNA 컴퓨팅을 기존의 실리콘 컴퓨터를 이용하여 접근하는 이러한 방법은 좀 더 효율적인 분자 알고리즘의 개발과 DNA 컴퓨팅에 사용될 수 있는 더욱 신뢰성 있는 DNA 시퀀스의 설계에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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잎이 얇고 작은 구를 형성하는 배추 계통 ‘원교20042호’ 육성
장하영(Ha-Young Jang),서명훈(Myeong-Whoon Seo),박민영(Min Young Park),윤무경(Moo-Kyoung Yoon),이정수(Jung-Soo Lee),박수형(Suhyoung Park) 한국육종학회 2016 한국육종학회지 Vol.48 No.2
Kimchi cabbage (known as Chinese cabbage) is one of the major vegetable in Korea. An inbred line ‘Wonkyo20042ho’, was developed by the National Institute of Horticultural & Herbal Science, RDA in South Korea. The first cross carried out using ‘Norang gwandong’ which had been introduced to Korea in 2007. During segrerating generations, bud pollination carried out using selected plants to fix genetic materials. ‘Wonkyo20042ho’ inbred line was finally selected by breeders from commercial companies at the field exhibition at 2011. The horticultural traits of ‘Wonkyo20042ho’ inbred line were as follows; half-open head, yellow inner leaf colour, and dark green outer leaf colour. The average head weight was 1899.2g, head width and height were 17.5cm and 27.9cm, respectively. Numbers of outer and internal leaves were 14.3 and 66.5, respectively. Harvest maturity was mid-late maturing type and average of seed yield for three years was 723 seeds. In addition, ‘Wonkyo20042ho’ inbred line showed resistance to clubroot disease (race 4 single spore isolation) and possessed thin leaves and small sized head.
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장하영(Ha-Young Jang),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.5
베이지안 필터링은 관측데이터와 연관된 확률을 이용하여 관찰된 데이터를 설명할 수 있는 은닉 변수를 설정하여 마코프 연쇄를 따르는 은닉 변수의 값을 추정하는 모델로 칼만 필터나 파티클 필터등의 방법이 대표적이다. 본 논문에서는 대담 형식으로 구성된 데이터를 임의보행 확률과정을 따르는 시계열 데이터로 간주하고, 이야기 흐름의 전환이 마코프 연쇄에 의해 결정된다고 가정하여 베이지안 필터링기법을 이용한 대화 분석 기법을 제시하였다. 제안한 방법론은 n-gram 언어모델과 베이지안 필터링 기법을 결합하여 말뭉치로부터 n-gram 언어모델을 구축하여 이를 초기 분포로 이용하고, 이를 파티클로 이용하여 이야기 흐름의 전환을 예측하게 된다. 일반적으로 언어 데이터는 그 특성상 베이지안 필터링 기법의 폭넓은 적용이 어려운데 본 논문에서 제시한 n-gram 언어모델과 베이지안 필터링 기법을 결합을 통해서 언어처리에 있어서 베이지안 필터링 기법의 보다 넓은 적용이 가능할 것으로 기대된다. Bayesian filtering is a general probabilistic approach for estimating an unknown probability density function recursively over time using incoming measurements and a mathematical process model. Kalman filter and particle filters are the typical applications of it. We propose the n-gram filtering method to detect the conversational humor in spontaneous dialogue. This spontaneous dialogue is regarded as a kind of time series data which follows random walk process. The proposed method detects the conversational humor using the n-gram particle filter. The proposal distribution of n-gram particle filtering is selected by the n-gram language model. We expect that n-gram filtering methods provide very efficient way to use the sequential and temporal information in language data such as dialogue, storytelling and so on.
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디지털 콘텐츠 불법 다운로드와 불법 업로드 설명에서 확장된 계획행동이론의 적용
장하영(Ha Young, Jang),이성식(Seong Sik, Lee) 한국범죄심리학회 2022 한국범죄심리연구 Vol.18 No.1
본 연구에서는 디지털 콘텐츠 불법 다운로드와 불법 업로드 행위 설명을 위해 계획행동이론을 적용한다. 더 나아가 계획행동이론을 보완한 확장된 계획행동이론을 위해 기존의 변수 태도, 주관적 규범(명령적 규범), 지각된 행동통제 이외에 자아, 기술적 규범, 유용성을 추가한 모델을 불법 다운로드와 불법 업로드 행위에 적용하고 비교해 본다. 서울시 대학생 317명을 대상으로 조사한 데이터 분석결과 기존의 계획행동이론의 변수들로 태도, 주관적 규범, 지각된 행동통제는 불법 다운로드와 불법 업로드 행동의도 모두에서 유의미한 영향을 미쳤으나, 확장된 계획행동이론을 적용했을 때는 두 유형의 차이가 있었다. 불법 다운로드 행동의도에는 자아, 기술적 규범, 지각된 행동통제, 유용성의 영향이 유의미했지만, 불법 업로드 행동의도에는 태도, 자아, 명령적 규범, 지각된 행동통제가 유의미한 영향을 미쳤다. 이러한 결과를 통해 디지털 콘텐츠에 대한 불법 다운로드와 불법 업로드의 설명에 있어서 차이를 확인할 수 있었다. This study seeks to compare the explanatory factors of intention in illegal downloading and illegal uploading of digital contents. This study intends to test a theory of planned behavior and considers the effects of attitude, subjective norms, and perceived behavioral control on both behavioral intention. We also suggests an extended theory of planned behavior that supplements the theory of planned behavior, including self, descriptive norms, and perceived usefulness. A survey was conducted 317 college students in Seoul, Korea. The analysis found that when explanatory factors of the theory of planned behavior were composed as independent variables, all three variables have significant influence on the intention in illegal downloading and illegal uploading. However, when explanatory factors of the extended theory of planned behavior were composed as independent variables, it could be found the difference between illegal downloading and illegal uploading. It is shown that self, descriptive norms, perceived behavioral control, and usefulness were significant explanatory factors of intention of illegal downloading, while attitude, self, injunctive norms, and perceived behavioral control were important explanatory factors of intention of illegal uploading. This results confirmed the need to distinguish illegal downloading and illegal uploading of digital contents.
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