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임영희(Young-hee Im),박대희(Dai-hee Park) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
다중 신경망의 학습에 있어서 역전파 알고리즘은 시스템이 지역적 최소치에 빠질 수 있고, 탐색 공간의 파라미터들에 의해 신경망 시스템의 성능이 크게 좌우된다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘이 신경망의 학습에 도입되었다. 그러나 유전자 알고리즘에는 역전파 알고리즘과 같은 미세 조정되는 지역적 탐색(fine-tuned local search)을 위한 메카니즘이 존재하지 않으므로 시스템이 전역적 최적해로 수렴하는데 많은 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 역전파 알고리즘의 기울기 강하 기법(gradient descent method)을 교배나 돌연변이와 같은 유전 연산자로 둠으로써 유전자 알고리즘에 지역적 미세 조정(local fine-tuning)을 위한 메카니즘을 제공해 주는 새로운 형태의 GA-BP방법을 제안한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 3-패러티 비트(3-parity bit) 문제에 대해 실험하였다.
이한성,임영희,박주영,박대희,Lee, Han-Sung,Im, Young-Hee,Park, Joo-Young,Park, Dai-Hee 한국지능시스템학회 2003 한국지능시스템학회논문지 Vol.12 No.2
본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다. In this paper, we propose a new adaptive intrusion detection algorithm based on clustering: Kernel-ART, which is composed of the on-line clustering algorithm, ART (adaptive resonance theory), combining with mercer-kernel and concept vector. Kernel-ART is not only satisfying all desirable characteristics in the context of clustering-based IDS but also alleviating drawbacks associated with the supervised learning IDS. It is able to detect various types of intrusions in real-time by means of generating clusters incrementally.
송지영,임영희,박대희,Song, Ji-Young,Im, Young-Hee,Park, Dai-Hee 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.3
본 논문에서는 동적으로 변화하는 대용량의 데이터베이스로부터 보다 현실적인 데이터 마이닝의 수행을 가능케 하기 위하여 기존의 직사각형분해 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 이진 행렬을 이분(bipartite) 그래프로 변환하고, 변환된 이분 그래프에서 이분클리크(biclique)를 찾음으로써 직사각형 분해를 수행한다 제안된 알고리즘은 새롭게 유도된 수학적 정리들을 바탕으로 출발하였으며, 복잡도 분석을 통하여 그 효율성을 보이고, 기존의 분류 방법론과의 비교를 통하여 제안된 방법론이 규칙의 수와 분류율면에서 우수함을 보인다. In this paper, we propose a novel improved algorithm for the rectangular decomposition technique for the purpose of performing data mining from large scaled database in a dynamic environment. The proposed algorithm performs the rectangular decompositions by transforming a binary matrix to bipartite graph and finding bicliques from the transformed bipartite graph. To demonstrate its effectiveness, we compare the proposed one which is based on the newly derived mathematical properties with those of other methods with respect to the classification rate, the number of rules, and complexity analysis.
권장연,임영희,임미혜,류재숙,안명희,민득영 한양대학교 의과대학 1998 한양의대 학술지 Vol.18 No.2
The purification methods such as bead-beater destruction, trichloroacetic acid(TCA) precipitation and 3-[(3-cholamidopropyl) dimethylammonio]-1-propane sulfonate(CHAPS) solubilization of Trichomonas vaginalis antigens on sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis(SDS-PAGE) and enzyme-linked immunoelectrotransfer blotting (EITB) were evaluated. Total TCA-precipitated proteins and CHAPS-solubilized extract of T. vaginalis possessed common protein bands whose molecular weights were at 28 kDa, 35 kDa, 40 kDa, 50 kDa, 60 kDa, 100 kDa, 120 kDa, 130 kDa, and 160 kDa, and bead-beater treated trichomonal proteins represented some different spectrum of protein bands from TCA- or CHAPS-treated ones in that they didn't show high M.W. protein bands(〉100 kDa) on SDS-PAGE. But similar antigenic bands with the molecular weights of 60 kDa, 110 kDa, 120 kDa and 140 kDa by EITB were identified in TCA-, CHAPS- and bead-beater treated proteins. In conclusion, TCA-precipitation and CHAPS-solubilization were more stable methods to analyse trichomonal proteins than extraction with bead-beater, and the result will be useful for antigen analysis of Trichomonas vaginalis to elucidate a mechanism of pathogenesis in host-parasite relationship.