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최적화 알고리즘을 이용한 정보데이터 분할방법에 대한 연구
장영훈(Young-Hun Jang),김진율(Jin-Yul Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.4
본 연구에서는 최적화 기법에 도움으로 설계된 개선된 교차 검증법을 소개한다. 교차 검증법은 적은 데이터를 가지고도 통계적 신뢰성을 높이기 위한 방법이고 개선된 교차 검증법은 최적화 기법에 알맞게 적용한 방법이다. 개선된 교차 검증법과 기존 교차 검증법을 이용하여 다양한 구조의 데이터 분할을 하고 이를 방사형 기저함수의 입력데이터로 사용한다. 은닉층을 FCM클러스터링 알고리즘기반의 RBFNNs을 분류기로 사용하고 은닉층의 연결가중치로는 규칙 후반부에 다항식 계수를 최소자승법으로 추정한다. RBFNNs에 사용되는 파라미터(예를 들면, 퍼지화 계수 클러스터의 개수) 뿐만 아니라 다항식 종류는 Multi Objective Particle Swarm Optimization와 Particle Swarm Optimization를 이용하여 최적화된다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 Machine Learning(ML)데이터를 사용하여 분류 성능을 구한다. 그리고 기존방법과 제안된 방법의 성능의 비교해석이 묘사된다. In this study, an improved cross validation method designed with the aid of optimization techni ues is introduced. The cross validation method is a method to improve the statistical reliability even with a small amount of data, and the improved cross validation method is applied to the optimization technique. By using both the improved cross validation method and the existing cross validation method, the data is divided into various structures and used as the input data of the radial basis function. RBFNNs based on FCM clustering algorithm are used as a classifier. as hidden weighting factors, the polynomial coefficients of the consequent part of rules are estimated using least square method. The parameters(viz. fuzzification coefficient and number of clusters) as well as polynomial type used in RBFNNs is optimized by using both Multi Objective Particle Swarm Optimization and Particle Swarm Optimization. To evaluate the performance of the proposed method, classification performance is obtained by using various kinds of Machine Learning (ML) dataset. The comparative analysis between the performance of the proposed method and that of the existing methods is described.
장영훈(Jang, Young-Hoon),이지현(Lee, Jee-Hyun) 한국열린유아교육학회 2020 열린유아교육연구 Vol.25 No.5
본 연구는 1993년∼2019년까지의 유아교육 정책 시기별 언론 보도의 빅데이터를 분석하여 유아교육 정책 시기 변화에 따른 유아교육 공공성 관련 키워드 및 토픽을 분석하는 데 있다. 이를 위해 1993년 1월~2019년 5월까지 국내 25개 주요 언론사의 유아교육 공공성 관련 기사 3,084건을 버즈 및 토픽 모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 유아교육 공공성에 대한 정부와 대중의 관심도는 전 기간에 걸쳐 다소 적었으며, 2018년 유치원 감사결과 발표 이후 유아교육 공공성 관련 관심도가 급격히 증가하였다. 둘째, 공교육 강화 정책이 정부가 오랫동안 추진해온 유아교육 공공성 강화방안이며, 사립유치원의 공공성 확보를 위한 정책 시행이 요구된다. 이러한 결과를 통해 유아교육 공공성에 대한 사회적 관심도와 요구가 큰 폭으로 증가하여 이에 따른 대책 마련이 시급함을 확인하였으며, 정부 기관 등에서 유아교육 공공성을 확보하기 위한 정책개발과 현장적용에 필요한 정보의 기초를 제공하였다. The purpose of this study is to examine the main issues and keywords related to the publicness of early childhood education by periods of policy changes by analyzing Big data of media coverage on each period of early childhood education policy from 1993 to 2019. This study analyzed 3,084 articles related to the publicness of early childhood education published by 25 major media organizations from January, 1993 to May, 2019 using topic modeling method. The results are as Firstly, The public interest in early childhood education was somewhat low over the course of the period. In 2018, after the announcement of the results of the kindergarten audit, interest in the public nature of early childhood education increased sharply. Second, The policy of strengthening public education is a measure to strengthen the public nature of early childhood education that the government has been promoting for a long time, and implementation of policies to secure the publicity of private kindergartens is required. In summary, this study confirms immediate need for means to respond to the increased social interest and demand for the establishment of the publicness of early childhood education. And, It provided the basis for information necessary for policy development and field application to ensure the public nature of early childhood education in government agencies and the like.
장영훈 ( Younghoon Jang ),샤이드무하마드라자 ( Syed Muhammad Raza ),김문성 ( Moonseong Kim ),추현승 ( Hyunseung Choo ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
최근 화장품이나 뷰티산업의 성장이 가속화되고 있다. 이에 따라 시장에 다양한 뷰티제품들이 출시 되고 있지만 그로 인해 오히려 본인에게 적합한 제품이 무엇인지 알지 못하는 경우가 많다. 온라인을 통해 구매하는 경우 구매후기 및 광고에 의지해야 하며 전문가의 조언을 구하기 위해서는 오프라인 상점을 방문할 수밖에 없다. 그러나 오프라인 상점을 방문한 경우에도 자신에게 적합한 화장품을 추천받는 것 또한 다분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 온라인 환경에서 소비자에게 맞는 상품의 광고 및 정보를 받을 수 있는 화장품 추천 서비스를 제안한다. 또한 제안서비스는 AI기능을 적용하여 기존의 방식보다 소비자 친화적인 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다.
5G 네트워크 관리를 위한 RSSI기반 프로액티브 핸드오버 기법
장영훈 ( Younghoon Jang ),샤이드무하마드라자 ( Syed Muhammad Raza ),김문성 ( Moonseong Kim ),추현승 ( Hyunseung Choo ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
IoT(Internet of Things)기기의 이용률은 가파르게 증가추세를 보이며, 이젠 어떠한 사물에도 인터넷이 보급될것으로 전망된다. 5G 네트워크는 이러한 수많은 기기들을 끊임없이 통신하게 할 수 있는 역할을 해내기 위한 매개체로 보인다. 미래의 원활한 통신을 위한 핵심기술인 5G 네트워크는 기존보다 작아진 셀들로 이루어 져 있다는 것이 가장 큰 특징이다. 그러나, 이러한 점은 셀이동시 사용되는 기존의 핸드오버 방법으로 모빌리티를 관리하기에는 최적화 되어있지 않다.본 논문에서는 5G 환경에서 직면할 문제인 핸드오버의 새로운 관리기법을 제안한다.