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신범주(Bumjoo Shin),김항준(Hangjoon Kim),임기욱(Keewook Rim) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.2
본 논문에서는 멀티프로세서(multiprocessor) 하드웨어 구조에 다중 처리(multiprocessing) 운영 체제를 갖는 컴퓨터에서, 병렬 프로그래밍 언어인 AT&T의 Concurrent C를 운영 체제에서 제공하는 기능들을 이용하여 구현하는 방법을 기술하였다. 이와 같이 구현한 결과, 각 프로세스의 grain size가 클 경우 만족할만한 병렬 처리(parallel processing) 효과를 얻을 수 있었다.
정용준(Chung Yongjun),김경덕(Kim Kyungdeok),김항준(Kim Hangjoon) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.1
모듈화 신경 망은 지식을 모듈로 구성함으로써 기존의 신경 망에서보다 지식을 처리 할 때 학습 시간의 감소와 해의 정확도를 증가시킨다. 또한 기존 후진 전달 학습 방법(Back Propagation Learning Method) 보다 모듈화 신경 망의 학습 방법은 이전 가중치의 영향이 현재 가중치에 미치는 영향을 자동적으로 조정함으로써 학습 시간을 더욱 더 감소시킨다. 이런 모듈화 신경 망의 특성에 의하여 신경 망 모듈로부터 추론을 할 때에는 신경 망 모듈끼리의 축소된 영역에서 효율적인 추론 및 각 신경 망 모듈들과 신경 망 모듈 자체의 병렬성에 의하여 지식의 병렬 처리가 가능하다. 그리고 지식이 신경 망 모듈로 구성됨으로써 새로운 지식의 추가 및 기존 지식의 삭제가 용이하다.
정종화(Jongwha Jung),김진욱(Jinwook Kim),박민호(Minho Park),김항준(Hangjoon Kim) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1
본 논문에서는 ART-1 신경망을 이용한 온라인 필기체 한자 획을 분류하는 방법을 제안한다. 일반적으로 온라인 필기체 한자 획들은 필기자들의 필기 습관과 잡음 등에 의해 다양한 변형을 가지며, 이런 변형된 획은 온라인 문자인식에서 장애요인이 된다. 본 연구에서는 이런 문제점을 고려하여 효과적인 특징 벡터 추출방법으로 획을 세그멘테이션한 뒤, 이를 ART-1 신경망을 이용하여 분류했다. 제안한 획 분류방법의 성능을 검증하기 위하여 교육부 지정 교육용 기초 한자 1,8000자를 대상으로 실험한 결과 제안한 방법이 온라인 필기체 한자 획 분류에 매우 효과적임을 알 수 있었다.