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Neural Network Using Recurrent Value from Output Units
송희헌 安東大學校 工業技術硏究所 1999 공업기술연구논문집 Vol.6 No.1
본 논문에서는 각 출력 유니트가 자신에 연결되고, 다른 출력 유니트 및 모든 은닉 유니트와 완전 연결된 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다. 제안된 순환신경망은 기능 및 구조 면에서 Jordan 및 Elman의 순환신경망과 다르다. 무제약 필기 숫자 데이터를 이용하여 제안된 신경망의 성능을 시험한 결과, 패턴에 대한 구별력과 일반화 능력이 기존 순환신경망의 성능에 비해 향상됨을 보였다. In this paper, we propose a new type of recurrent neural network architecture in which each output unit is connected with itself and fully-connected with other output units and all hidden units. The proposed network differs from Jordan's and Elman's recurrent neural networks in view of functions and architectures because it was originally extended from the multilayer feedforward neural network for improving the discrimination and generalization power. The performance of the proposed network is analyzed by performing recognition experiments with the totally unconstrained handwritten numeral database of Concordia University of Canada. Experimental results confirmed that the proposed network improves the discrimination and generalization power in recognizing spatial patterns.
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송희헌,한미숙 安東大學校 工業技術硏究所 2001 공업기술연구논문집 Vol.8 No.1
In this paper, we introduce the standardization trend toward open networks, and we propose an architecture of open service network that is based on open API (Application Programming Interface). This architecture is able to provide Internet-oriented services al well as the integration service of wire/wireless and Internet by third-party.
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정보통신활용 교과에서 PBL 모형이장애학생들의 문제해결력과 태도에 미치는 영향
송희헌 ( Hee Heon Song ),홍서연 ( Seo Yeon Hong ) 한국특수아동학회 2016 특수아동교육연구 Vol.18 No.1
본 연구에서는 특수학교 기본교육과정에 속한 정보통신활용 교과에 장애학생의 특성을 반영한 PBL 모형을 적용하여 문제해결능력과 교과에 대한 태도에 어떠한 변화가 나타나는지를 분석하였다. 특수학교에 재학 중인 지체장애, 지적장애, 그리고 자폐장애가 있는 고등학생 20명을 적용 대상으로 하였고, 문제해결력은 ``문제의 발견 및 진술``, ``문제에 대한 아이디어 제안 및 적용``, ``문제해결에 대한 결론짓기``의 3가지 영역에 대해 다루었으며, 교과에 대한 태도는 ``호기심``, ``협동성``, ``자진성``의 3가지 영역에 대해 다루었다. 적용 후의 결과는 IBM SPSS Statistics 23으로 통계처리를 하였으며 요인별 독립표본 T검증을 통하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 특수학교 기본교육과정 정보통신활용 교과에 적용한 PBL 수업이 문제해결과정의 전체평균과 하위 영역인 ``문제의 발견 및 진술``, ``문제에 대한 아이디어의 제공`` 요소에서 월등히 향상되는 유의미한 결과를 보임으로 인해 PBL 모형이 정보통신활용 교과의 문제해결과정에 매우 효과적임을 본 연구를 통해 알 수 있었다. 둘째, 교과에 대한 태도에서 PBL 모형을 적용한 수업이 교과에 대한 태도의 전체평균과 ``호기심``, ``협동성``의 하위 영역에서 매우 효과적임을 보여 주었다. 이와 같은 결과를 바탕으로, 장애학생들의 정보통신활용 교과에 구성주의 이론을 바탕으로 한 PBL 모형 수업을 적극 적용함으로써 그들의 문제해결 능력을 향상시킬 수 있을 뿐 만 아니라, 교과에 대한 수업태도에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다. The study applied PBL teaching-learning model reflected the characteristics of students with disability to a subject of the information and communication utilization included in a basic curriculum of special education school. As well the study analyzed the ability of solving problem and how attitude of students changed towards the class. This study was conducted for approximately 8 weeks on 1~3 grade 20 students(physical disability, intellectual disability, and autism) from S Special Education high school located inS-si. The problem-solving test analyzed three areas as ‘discovery and statement of problem,’ ‘suggestion and application of ideas for problem,’ and ‘to form conclusion for problem-solving,’ test for class subject analyzed ‘curiosity,’ ‘cooperation,’ and ‘willingness,’ and statistical processing was conducted on the results using IBM SPSS Statistics 23. The results of this study were as follows. First, it was identified that PBL teaching-learning model was very effective in problem-solving process of the information and communications subject as it showed significantly improved results in sub-factors of problem solving process as ‘discovery and statement of problem’ and ‘provision of ideas for problem.’ Second, for attitude towards the class subjects, classes that applied PBL teaching-learning model were very effective in attitude towards the information and communications subject as ‘curiosity’ and ‘cooperativity.’ Therefore, according to the results of this study, it was identified that PBL teaching-learning model based on constructive theory improves problem-solving ability of students with disability on information and communications subject, and was also effective in improving their attitude towards a subject.
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개선된 LVQ3와 시뮬레이티드 아닐링의 결합을 통한 대용량 필기체 문자 인식을 위한 최적의 참조 모델 설계
송희헌(Hee-Heon Song),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.6
패턴 정합을 바탕으로한 대용량 필기체 문자 인식 방법에서는 참조 모델이 인식 성능을 높이는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 대용량 필기체 문자에 대한 최적의 참조 모델을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 1986년 이래, 음성 인식 분야에서 소규모의 부호책을 생성하기 위하여 집중적으로 연구되어온 Learning Vector Quantization(LVQ) 알고리즘들 중에서 다른 버전들 보다 우수한 것으로 알려진 LVQ3 알고리즘의 부류 분포에 대한 근사 능력을 개선하였고, 개선된 LVQ3 알고리즘을 시뮬레이티드 아닐링과 결합시킴으로써 LVQ 알고리즘 자체의 여러가지 단점들을 보완하였다. 한글 사용 빈도 상위 520자에 대하여 실험한 결과, 제안된 방법이 훈련 데이터 집합의 부류별 평균 벡터를 참조 모델로 사용하는 기존의 방법 뿐 만 아니라 LVQ 알고리즘의 여러 버전들 보다 훨씬 우수함을 알 수 있었다. For the recognition of large-set handwritten characters, classification methods based on pattern matching have been commonly used, and good reference models play an important role in achieving high performance in these methods Learning Vector Quantization(LVQ) has been intensively studied to generate good codebooks in speech recognition since 1986. However, the design of reference models based on LVQ has several drawbacks for the recognition of large-set handwritten characters. In this paper, to cope with these, we propose a new method for the optimal design of reference models using Simulated Annealing combined with an improved LVQ3 for the recognition of large-set handwritten characters. Experimental results with the most frequently used 520 hand-written syllables revealed that the proposed method was superior to other LVQ-based algorithms as well as the conventional method based on averaging on training data set.
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개선된 LVQ3와 시뮬레이티드 아닐링의 결합을 통한 최적의 참조 모델 설계
송희헌(Hee-Heon Song),이성환(Seong-Whan Lee) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
패턴 정합을 바탕으로한 대용량 필기 문자 인식 방법에서는 참조 모델이 인식 성능을 높이는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 대용량의 필기 문자들에 대한 최적인 참조 모델을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 1986년 이래, 음성 인식 분야에서 소규모의 부호책을 생성하기 위하여 집중적으로 연구되어온 Learning Vector Quantization(LVQ) 알고리즘들 중에서 부류 분포에 근사시키는 능력이 다른 버젼들 보다 우수한 것으로 알려진 LVQ3 알고리즘을 수정하여 표본 패턴익 부류간 경계에 근사시키는 능력을 개선하였고, 개선된 LVQ3 알고리즘을 시뮬레이티드 아닐링과 결합시킴으로써 LVQ 알고리즘 자체의 여러가지 단점들을 보완하였다. 한글 사용 빈도 상위 520자에 대한 실험 결과, 제안된 방법이 훈련 데이타의 부류별 평균 벡터를 참조 모델로 사용하는 기존의 방법뿐만 아니라 LVQ 알고리즘의 여러 버젼들 보다 성능이 훨씬 우수함을 알 수 있었다.
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