선형 활성화 함수를 이용한 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론

박충식,조재현,김광백,Park, Choong-Shik,Cho, Jae-Hyun,Kim, Kwang-Baek 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.7

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다. Even if the linearly separable patterns can be classified by the conventional single layer perceptron, the non-linear problems such as XOR can not be classified by it. A fuzzy single layer perceptron can solve the conventional XOR problems by applying fuzzy membership functions. However, in the fuzzy single layer perception, there are a couple disadvantages which are a decision boundary is sometimes vibrating and a convergence may be extremely lowered according to the scopes of the initial values and learning rates. In this paper, for these reasons, we proposed an enhanced fuzzy single layer perceptron algorithm that can prevent from vibration the decision boundary by introducing a bias term and can also reduce the learn time by applying the modified delta rule which include the learning rates and the momentum concept and applying the new linear activation function. Consequently, the simulation results of the XOR and pattern classification problems presented that the proposed method provided the shorter learning time and better convergence than the conventional fuzzy single layer perceptron.

빅 히스토리와 인공지능

박충식(Park, Choong Shik) 인제대학교 인간환경미래연구원 2019 인간 · 환경 · 미래 Vol.- No.22

4차 산업혁명과 더불어 도래한 인공지능은 산업뿐만 아니라 인간에 대한 탐구를 지속해온 인문학 연구에도 새로운 반성을 요구하는 계기가 되고 있다. 이러한 상황에서 인문학에서 오래 동안 중요한 역할을 해온 기존의 역사학과는 다른 빅 히스토리라는 관점의 역사연구가 관심을 끌고 있다. 본 글은 퍼스 기호학의 관점에서 정보에 대한 포괄적 이해를 도모하고 이러한 정보적 관점에서 빅 히스토리라는 역사연구 방법을 비판적으로 살펴본다. 그리고 역사 연구에 있어서 인공지능 등장의 의미와 인공지능 기술의 활용 방안을 모색한다. Artificial intelligence, which has come along with the Fourth Industrial Revolution, has become an opportunity to demand a new reflection not only in industry but also in humanities research that has continued to explore human beings. In this context, the Big history, which is different from the existing history research which has played an important role in humanities for a long time, attracts attention. In this article, I will try to provide a comprehensive understanding of information from the viewpoint of Peirce "s semiotics and critically examine the historical research method called big history from this information point of view. And in the study of history, the meaning of artificial intelligence and how to utilize artificial intelligence technology are sought. 4차 산업혁명과 더불어 도래한 인공지능은 산업뿐만 아니라 인간에 대한 탐구를 지속해온 인문학 연구에도 새로운 반성을 요구하는 계기가 되고 있다. 이러한 상황에서 인문학에서 오래 동안 중요한 역할을 해온 기존의 역사학과는 다른 빅 히스토리라는 관점의 역사연구가 관심을 끌고 있다. 본 글은 퍼스 기호학의 관점에서 정보에 대한 포괄적 이해를 도모하고 이러한 정보적 관점에서 빅 히스토리라는 역사연구 방법을 비판적으로 살펴본다. 그리고 역사 연구에 있어서 인공지능 등장의 의미와 인공지능 기술의 활용 방안을 모색한다. Artificial intelligence, which has come along with the Fourth Industrial Revolution, has become an opportunity to demand a new reflection not only in industry but also in humanities research that has continued to explore human beings. In this context, the Big history, which is different from the existing history research which has played an important role in humanities for a long time, attracts attention. In this article, I will try to provide a comprehensive understanding of information from the viewpoint of Peirce "s semiotics and critically examine the historical research method called big history from this information point of view. And in the study of history, the meaning of artificial intelligence and how to utilize artificial intelligence technology are sought.

마음비교용어사전 구축방안에 대하여

박충식(Park, Choong-Shik) 중앙대학교 중앙철학연구소 2013 철학탐구 Vol.33 No.-

마음에 관한 연구는 철학, 심리학, 사회학, 인지과학, 등 여러 분야에 걸쳐진, 전형적인 학제간 연구 분야이다. 그럼에도 불구하고 마음 연구에 관련된 다양한 용어들이 분야마다 상이하게 사용되고 있고 이러한 문제가 효과적인 융합연구의 걸림돌이 되고 있다. 그러므로 마음에 관련된 여러 용어들을 비교할 수 있는 비교용어사전은 차이를 이해하고 좀 폭넓은 마음이해를 위한 마음연구에 중요한 토대가 된다. 본 연구에서는 구축과정자체가 융합연구인 마음비교용어사전을 구축하기 위한 방안을 논의하고 구축을 위한 가이드라인을 마련하고자 한다. 논문은 마음비교용어사전 구축하기 위하여 잠정적으로 마음연구의 범위를 정하고, ‘마음 모형’이라는 개념에 따라 여러 학문분야별로 비교논의를 하기 위한 표제어 선정과 선정된 표제어를 비교 서술할 수 있는 방안을 논의한다. The study on mind is a typical inter-disciplinary research domain which spans philosophy, psychology, sociology, cognitive science, and other many fields. Nevertheless, the variety of terminology involved in the study of mind, have been used to vary the field, this problem has become an obstacle to the effective fusion research. Therefore, the comparative dictionary of mind is an important foundation for research which understand the difference and some broad understanding of mind. In this study, the methods to construct the comparative dictionary of mind, fusion research as construction process itself, are discussed and the guidelines are established. This paper defines the scope of mind research in the comparative dictionary of mind, provides the methods of selecting entries in the dictionary, and proposes the description style of entries according to the concept of ‘mind model’ for comparative discussion on mind studies in multi-disciplinary sector.

퍼지연상메모리를 이용한 잡음 내성 이미지 복원

박충식(Choong Shik Park) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.3

본 논문에서는 이미지 복원에 사용되는 기존의 FAM (Fuzzy Associative Memory)에 유사성 학습을 채택하여 개선된 FAM을 제안한다. 이미지 복원은 노이즈가 존재하는 버전에서 원 이미지에 가깝게 복원하는 것을 의미한다. 얼굴 인식과 같은 중요한 적용 문제에서 이 프로세스는 잡음에 강하고 견고하며 빠르며 확장 가능해야한다. 기존의 FAM 은 강력한 퍼지 제어를 통하여 도메인에 적용 할 수 있지만 실제 응용 프로그램에서는 용량 문제가 있지만 단순한 단일 계층 신경망이다. 유사성 측정은 복구 된 이미지와 원본 이미지 사이의 제곱 평균 오차를 최소화하기 위해 FAM 구조의 연결 강도와 관련이 있다. 제안된 알고리즘의 효과는 실험에서 랜덤 노이즈로 인한 오류 크기가 현저히 낮아지는 것을 확인하였다. In this paper, an improved FAM is proposed by adopting similarity learning in the existing FAM(Fuzzy Associative Memory) used in image restoration. Image restoration refers to the recovery of the latent clean image from its noise-corrupted version. In serious application like face recognition, this process should be noise-tolerant, robust, fast, and scalable. The existing FAM is a simple single layered neural network that can be applied to this domain with its robust fuzzy control but has low capacity problem in real world applications. That similarity measure is implied to the connection strength of the FAM structure to minimize the root mean square error between the recovered and the original image. The efficacy of the proposed algorithm is verified with significant low error magnitude from random noise in our experiment.

소실점 처리를 이용한 전동 휠체어의 자율 주행 판단

박충식(Choong-Shik Park),김재홍(Jae-Hong Kim),이봉근(Bong-Keun Lee),구민정(Min-Jeong Koo),장세인(Se-In Jang),이한림(Han-Lim Lee),김광백(Kwang-Baek Kim),강현석(Hyun-Seuk Kang),차명석(Myoung-Seok Cha) 한국컴퓨터정보학회 2009 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2

본 논문은 복도 영상에서 소실점만으로 방향을 판단하여 주행하는 방법을 제시한다. 허프 변환을 이용하여 추출된 선 성분으로 소실점을 구하고 다양한 경우를 고려하여 회전과 주행 방향을 판단한다. 제안된 방법으로 전동 휠체어를 이용하여 자율 주행을 확인하였다.

“인공지능은 인문학이다”: 구성적 정보 철학적 관점에서

박충식(Choong-Shik Park) 중앙대학교 중앙철학연구소 2019 철학탐구 Vol.56 No.-

인공지능은 기계가 인간 지능을 가지도록 모색하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 이를 위하여 인간의 지능을 계산적 모델로 이해하기 위한 연구 분야이기도 한다. 그러므로 인공지능은 인간을 이해하기 위한 오랜 학문인 문사철의 인문학과 밀접한 관계가 있다. 더구나 인지과학의 발달로 인하여 인간에 대한 이해는 새로운 국면에 들어섰다고 할 수 있다. 인지과학의 한 분야이기도 한 인공지능은 포괄적으로 인간에 대한 이해를 도모하는 또 다른 측면의 인문학이라고 할 수 있다. 필자는 현재의 인공지능이 아직은 인문학적 인간 이해와는 많은 거리를 가지고 있지만 좀 더 발전된 인공지능을 위해서 인공지능은 인문학에 대한 이해가 필수적이고, 인문학 또한 좀 더 정교한 인간 이해를 위해서는 인공지능에 대한 이해와 인공지능적 상상력이 필요하다고 생각한다. 본 연구는 구성주의에 기반한 정보 철학이 인공지능과 인문학을 포괄적으로 이해하기 위한 방편이 될 수 있다고 논의한다. Artificial intelligence is a branch of computer science that seeks to make machines have human intelligence. To this end, it is also a field of research to understand human intelligence as a computational model. Therefore, artificial intelligence is closely related to the humanities of Moon Sa-chul(Literature-History-Philosophy), a long-standing study to understand humans. Moreover, with the development of cognitive science, understanding of human beings has entered a new phase. Artificial intelligence, which is also an area of cognitive science, is another aspect of humanities that comprehensively promotes understanding of human beings. I think that although current artificial intelligence still has a lot of distance from human understanding, for more advanced artificial intelligence, an understanding of humanities is essential, and for more sophisticated human understanding of humanities also requires an understanding of artificial intelligence and an artificial intelligence imagination. This study discusses that information philosophy based on constructivism can be a way to comprehensively understand artificial intelligence and humanities.

구성적 인공지능

박충식(Choong Shik Park) 한국인지과학회 2004 인지과학 Vol.15 No.4

이진 분류를 위하여 거리계산을 이용한 특징 변환 기반의 가중된 최소 자승법

장세인,박충식,Jang, Se-In,Park, Choong-Shik 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.2

이진 분류(binary classification)는 머신러닝(machine learning) 분야에서 많이 다루어진 주제이다. 게다가 이진 분류는 다중 분류로 쉽게 발전될 수 있는 중요한 분야이다. 머신러닝 방법들을 적용할 때에 전처리(preprocessing)이나 특징 추출(feature extraction)과 같은 작업이 필수적이다. 이는 분류기 성능을 향상시키기 위한 중요한 작업이다. 본 논문에서는 가중된 최소 자승법을 기반으로 새로운 머신러닝 방법을 제안한다. 또한, 특징 변환시킬 수 있는 새로운 가중치 계산 방법을 제안한다. 이를 통해 특징 변환과 동시에 학습을 진행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 제안을 다섯 개의 머신러닝 데이터베이스에서 실험을 진행하였으며 이 데이터베이스에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다. Binary classification has been broadly investigated in machine learning. In addition, binary classification can be easily extended to multi class problems. To successfully utilize machine learning methods for classification tasks, preprocessing and feature extraction steps are essential. These are important steps to improve their classification performances. In this paper, we propose a new learning method based on weighted least squares. In the weighted least squares, designing weights has a significant role. Due to this necessity, we also propose a new technique to obtain weights that can achieve feature transformation. Based on this weighting technique, we also propose a method to combine the learning and feature extraction processes together to perform both processes simultaneously in one step. The proposed method shows the promising performance on five UCI machine learning data sets.

퍼지 추론 기법을 이용한 지능형 엘리베이터 시스템

김진성(Choong-Shik Park),임장춘(Jin-Seong Kim),우영운(Jang-Choon Im),이임건(Young-Woon Woo),박충식(Im-Geun Lee) 한국컴퓨터정보학회 2011 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.19 No.1

현재 고층 빌딩의 규모가 대형화, 고층화 되어감에 따라 엘리베이터 시스템의 성능 향상 연구가 활발히 추진되며, 엘리베이터 시스템의 성능향상은 모든 이용자들이 현재 층에서 목적 층까지 최대한 신속하게 이동할 수 있도록 서비스향상을 목적으로 한다. 요즘은 하나의 승장에 여러 개의 엘리베이터가 부속되어 상호협조적인 운행으로 이용자들의 대기시간을 극소화 하고 있으나 제한적인 조건에서 융통성 있는 퍼지 시스템을 적용한다면 에너지 절감과 경우에 따라 대기시간을 줄일 수 있다고 생각한다. 본 논문에서는 현재 층수와 층과의 거리를 검출하여 퍼지기법을 이용하여 손실 여부를 판단 후, 기존의 엘리베이터보다 효율적인 방법을 제안한다.

두레 : 분산시스템을 위한 병행연산모델

김대권,박충식,이임건,이용석,박규태,Kim, Dae-Gwon,Park, Choong-Shik,Lee, Im-Geun,Lee, Yong-Surk,Park, Kyu-Tae 대한전자공학회 1994 전자공학회논문지-B Vol.b31 No.11

문제의 병행처리를 위한 모델링 방법과 문제의 병행성을 동적 환경에서 자동으로 검출하기 위하여 병행 연산모델 두레를 설계하고 두레언어 DL로 구현하였다. 두레모델은 문제의 모델링과 연산수행을 위해 단순하고 일관된 개념의 객체 정의와 메시지 전송개념을 지원한다. 문제의 병행처리를 프로그램에 명시하지 않고도 암시적으로 지원할 수 있도록 병행성의 검출 기준을 제안하였으며, 동적 환경에서 병행객체를 생성하여 최대한의 병행성을 보장하도록 하였다. 또한 객체의 연산 진행을 효율적으로 보장해 줄 수 있도록 Waiting Variable의 개념을 제안하였다. A concurrent computation model Doorae and its description language DL are developed to model problems of parallel and distributed systems. Doorae model has simple and uniform concepts of object and message passing for problem modeling and computation. A method for detecting parallelism implicitly. with no exact description of parallelism in program. is proposed. Furthermore, the method assures the maximum parallelism in dynamic environment by creating concurrent objects. Also a concept of Waiting Variable to insure maximum computation efficiency of objects is proposed.