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오류 역전파 학습에서 확률적 가중치 교란에 의한 전역적 최적해의 탐색
김삼근,민창우,김명원 대한전자공학회 1998 電子工學會論文誌, C Vol.c35 No.3
The Error Back-Propagation(EBP) algorithm is widely applied to train a multi-layer perceptron, which is a neural network model frequently used to solve complex problems such as pattern recognition, adaptive control, and global optimization. However, the EBP is basically a gradient descent method, which may get stuck in a local minimum, leading to failure in finding the globally optimal solution. Moreover, a multi-layer perceptron suffers from locking a systematic determination of the network structure appropriate for a given problem. It is usually the case to determine the number of hidden nodes by trial and error. In this paper, we propose a new algorithm to efficiently train a multi-layer perceptron. OUr algorithm uses stochastic perturbation in the weight space to effectively escape from local minima in multi-layer perceptron learning. Stochastic perturbation probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the probabilistically re-initializes weights associated with hidden nodes to escape a local minimum if the EGP learning gets stuck to it. Addition of new hidden nodes also can be viewed asa special case of stochastic perturbation. Using stochastic perturbation we can solve the local minima problem and the network structure design in a unified way. The results of our experiments with several benchmark test problems including theparity problem, the two-spirals problem, andthe credit-screening data show that our algorithm is very efficient.
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김삼근,김병천,Kim, Sam-Geun,Kim, Byeong-Cheon 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.4
최근 자신의 건강에 관한 관심이 고조됨에 따라 웹 상에서 많은 증상 진단 사이트들이 대두되고 있다. 그러나 기존의 건강정보 사이트들은 사용자에게 매우 제한된 기능만을 제공하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 학습 효과를(전문가의 지식이 아니라) 진단 과정에 통합되도록 함으로써 유연한 증상-진단 도구를 제안한다. 즉 사용자(흑은 전문가)가 웹 상에서 단계별로 지정한 증상들을 바탕으로 하여 신경망 모델에 적용함으로써 보다 유연하게 사용자의 질병을 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한다. 제안한 알고리즘은 두 가지 중요한 특징을 가진다 : 1) 일반 사용자들은 조기에 자신의 질병에 대한 진단을 받을 수 있고, 2) 전문가는 예상 질병 목록과 함께 각 질병의 가능성(확률)을 참조함으로써 진단의 정확성을 높일 수 있다는 점이다. Being recently increased interests of our healthcare, a host of symptoms-diagnostic sites has been introduced on the World Wide Web. But conventional healthcare sites provide users with only a very restricted functions. In this paper, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs) as a flexible symptoms-diagnostic tool that enables learning effects of ANNs (not expert's knowledge) to be incorporated into the diagnostic process. We develop a novel algorithm for predicting patient\`s disease that satisfy user (or expert)-specified symptoms on WWW. Our algorithm provides two important benefits : 1) enables users (patients) to be taken early diagnostic, and 2) enables experts to perform confidently diagnostic by referencing the predicted diseases-list with its respective possibility.
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김삼근 대한설비공학회 2000 설비저널 Vol.29 No.9
설비시스템 설계에 있어 물과 공기를 반송하는 펌프와 송풍기는 배관 및 덕트 설비의 동력원으로써 건물에너지 소비량의 대단히 큰 비중을 차지할 뿐 아니라, 시스템 계획상 중요한 요소이면서도 시스템 계획에 부적합하게 선정되어 효율적인 시스템 구성에 실패하는 사례가 종종 있다. 설비시스템 설계에 있어 펌프나 송풍기의 선정과 적용에 필요한 기본적인 내용들을 정리하여 효율적인 시스템 설계에 도움이 되고자 한다.
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gCRM을 위한 공간 데이터 통합관리 시스템의 설계 및 구현
김삼근,문일환,안재근,Kim, Sam-Geun,Moon, Il-Hwan,Ahn, Jae-Geun 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지D Vol.18 No.1
최근 기업 데이터의 약 80%가 공간적인 요소를 포함하고 있다는 사실이 크게 부각됨에 따라 고객 관계 관리(Customer Relationship Management, CRM) 시스템에 공간 데이터를 활용하고자 하는 새로운 분석 방법에 대한 요구가 증가하고 있다. 하지만 전통적인 CRM 시스템은 공간 데이터를 관리하거나 공간 데이터를 이용한 사용자 환경을 제공하기에 부적합하다. 본 논문에서는 레거시 CRM 시스템과 객체 지향 데이터베이스를 이용하여 엔터프라이즈 데이터와 공간 데이터의 통합관리가 가능하고 gCRM(geographic CRM)을 위한 시각화 및 분석기능을 지원하는 공간 데이터 통합관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제시한 시스템 구축을 통하여 기 구축된 CRM 시스템에 공간 데이터 관리 및 분석이 가능한 gCRM을 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. Recently, the necessity of new methods of spatial data integration and analysis in CRM has been increased since it is acknowledged that about eighty percent of all data stored in corporate databases has a spatial component. But conventional CRM systems are either incapable of managing spatial data or are not user-friendly when doing so. This paper has designed and implemented spatially-enabled integration management system that can manage consistently both enterprise and spatial data through a legacy CRM system and object-oriented database and additionally support spatial analysis and map visualization for a gCRM. Through implementation, it is demonstrated that the proposed system can facilitate effectively spatial data management and analysis in a legacy CRM system.
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김삼근,노영희 안성산업대학교 1994 論文集 Vol.26 No.-
Ada의 패키지는 논리적으로 연관되어 있는 개체들을 집단화한 프로그램 단위로 명세 부분과 몸체부분으로 구성되어 있다. Ada 언어를 이용한 개발 환경에서 새로 개발되는 시스템의 요구에 의해 이미 사용자가 정의해 놓은 패키지를 수입하여 쓸 수 있다. 그러나 재사용 하고자 하는 패키지에서 제공되는 개체들을 모두 필요로 하는 것이 아니라, 이들 중에 일부분만을 사용하게 된다면 나머지 개체들은 불필요한 코드가 된다. 이와 같은 사용되지 않는 개체들을 식별한 후 이들을 제거하여 패키지를 효율적으로 재구성한다면 프로그램 유지 보수 시에 드는 비용과 노력을 절감할 수 있을뿐더러 소프트웨어의 품질을 높일 수가 있다. The package in Ada is the logic unit which is composed of specification and body part. Under Ada-based development environment it is possible to import the packages which have been defined by users via the request of system to be developed newly. But, when some portions are used, instead of using all the entities provided by the packages to be reuse, the rest entities become meaningless codes. Therefore, if one identifies and get rids of such unused entities, and restructures efficiently the packages, then it will be able to improve quality of software as well as to lessen th costs and efforts dedicated to software maintenance.
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