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이진 삼차 재귀 신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 문맥-자유 문법의 추론
정순호(Soon-Ho Jung) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.3
이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다. We present the method to infer Context-Free Grammars by applying genetic algorithm to the Binary Third-order Recurrent Neural Networks(BTRNN). BTRNN is a multiple-layered architecture of recurrent neural networks, each of which is corresponding to an input symbol, and is combined with external stack. All parameters of BTRNN are represented as binary numbers and each state transition is performed with any stack operation simultaneously. We apply Genetic Algorithm to BTRNN chromosomes and obtain the optimal BTRNN inferring context-free grammar of positive and negative input patterns. This proposed method infers BTRNN, which includes the number of its states equal to or less than those of existing methods of Discrete Recurrent Neural Networks, with less examples and less learning trials. Also BTRNN is superior to the recent method of chromosomes representing grammars at recognition time complexity because of performing deterministic state transitions and stack operations at parsing process. If the number of non-terminals is p, the number of terminals q, the length of an input string k, and the max number of BTRNN states m, the parallel processing time is O(k) and the sequential processing time is O(km).
중대 재해 발생 사업장의 안전보건 시스탬 개선 실태조가
정순호 ( Soon Ho Jung ) 조선대학교 공학기술연구원 2011 공학기술논문지 Vol.4 No.1
Disaster occur at workplaces can be prevented by a variety of way such as education, protection devices or protective equipment, etc. Preventive action can be classified by the passage of time as before and after disaster. Disaster can be prevented based on a past experiences. Improvement activities of vulnerable part is very important after a disaster. Especially, repetitive occurrence of crash, stenosis and conduction accident which are accounted for the vast majority of industrial accident in Korea can be seen as an issue of the factor that obstruct accident-rate-reductioning. When a disaster occurs, a labor supervisior investigates the cause of disaster and gives a visibility order to the business. The government, likewise, is trying to prevent the repetition of the disaster. The result of the cause analysis has been used as a tool of prevention activities by disseminating positive examples for other workplaces. In order to figure out a risk factor decrement degree after investigating the place of business where the industrial disaster occurs, analyzed the survey and presented the improvement degree which has been classified as production position, management position and concurrent position. The purpose of this study is to protect workers and contribute to a industrial accident decrement b way of reducing repealed disasters.
점증적 정돈기법의 SOG를 이용한 개선된 세선화 알고리즘
정선정(Sun-Jung Jung),이찬희(Chan-Hee Lee),정순호(Soon-Ho Jung) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.1B
세선화 알고리즘의 간접 기법으로 제시된 자기구성 특징 그래프(Self-Organizing feature Graph : SOG) 기법은 안정된 세선화 결과를 가지는 장점이 있으나 학습 알고리즘에서 전체 노드를 재정돈하는 과정이 내포되어 있다. 본 논문에서는 학습 알고리즘의 재정돈 과정을 대신하는 점증적 정돈기법을 제안하고 이 기법을 세선화 알고리즘에 결합하여 실험하고 분석하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 SOG를 적용한 결과와 같은 우수한 세선화 결과를 얻으며 학습시간은 O((log M)³)인 복잡도를 가진다.
황준호 ( Jun-ho Hwang ),김연중 ( Yoen-jung Kim ),최한슬 ( Han-seul Choi ),우종호 ( Chong-ho Woo ),정순호 ( Soon-ho Jung ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
최근, 인공지능에 대한 대중의 관심과 함께, 사람의 얼굴을 추적하는 기술을 이용한 산업이 많이 생겨나고 있다. 대부분의 얼굴 인식 기술을 활용한 시스템은 고가거나, 접하기에는 거리가 먼 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 스마트 폰을 이용한 얼굴 추적 시스템을 구현한다. 이 시스템은 고가의 장비를 대신하여 스마트 폰으로 쉽게 구현할 수 있기를 기대해본다.
IoT Authentication System Using Blockchain and TOTP
Ho-Gyun Kim(김호균),Soon-Ho Jung(정순호) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.2
이 논문에서는 블록체인과 TOTP(Time-based One-time Password Algorithm)를 이용하여 사용자 장치와 서비스 장치 사이의 지속적인 인증을 유지하는 단말기 인증 시스템을 제시하고 이 사물인터넷의 단말기로서 도어-록에 적용하여 실험하였다. 앞으로 IoT의 여러 장치들에 편리와 보안을 위하여 이 시스템을 적용할 수 있다. 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기술이 발전하면서 사물인터넷 장치들의 편의성과 보안성이 동시에 요구되고 있다. 사물인터넷 장치들은 저용량, 경량의 특징을 가지고 있으나 높은 연산량을 요구하는 기존의 인증기술을 적용하기 어렵기 때문에 사물인터넷 보안에 위협이 되고 있다. 최근 위변조가 불가능한 블록체인 기술로 보안성과 무결성을 제공하는 저장 플랫폼을 적용하였으나 단말기가 네트워크에 접속할 수 없을 때 블록체인을 이용한 인증을 수행할 수 없다. 이 문제점을 블록체인과 TOPT를 이용하여 해결하는 시스템을 보여준다. In this paper, we propose the terminal authentication system using blockchain and TOTP(Time-based One-time Password Algorithm) to sustain a continuous authentication between user device and service device. And we experiment this system by using door-lock as a terminal of IoT(Internet of Things). In the future, we can apply this result to several devices of IoT for convenience and security. Although IoT devices frequently used everyday require convenience and security at the same time, it is difficult for IoT devices having features of the low-capacity and light-weight to apply the existing authentication technology requiring a high amount of computation. Blockchain technology having security and integrity have been used as a storage platform, but its authentication cannot be performed when the terminal cannot access any network. We show the method to solve this problem using Blockchain and TOPT.