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패턴 추가에 따른 신경망 구조의 확장과 숫자음 인식에의 응용
윤소정(So Jeong Youn),오경환(Kyung Whan Oh) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.1
음성은 시간적인 길이의 변화가 심하고 시간 지연에 따른 파형의 변화가 크기 때문에 음성 인식 시스템은 이러한 변동을 최소화하고 정규화하는 기능을 갖추고 있어야 한다. 음성이 갖고 있는 이와 같은 문제점들은, 신경망이 가지는 높은 병렬성과 학습 능력, 시간 왜곡의 해결 능력등을 이용하여 어느 정도 해결되기 때문에 신경망을 이용한 음성 인식 연구가 활발하게 수행되고 있다. 일반적으로 신경망 구조를 이용한 음성 인식에서는 새로운 패턴을 추가하고자 할 때, 신경망 구조 자체를 변경하고 처음부터 새로 학습을 해야 한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 새로운 패턴이 추가될 때 여분의 노드를 사용하여 신경망을 성장시키는 확장된 신경망 GTDNN을 제시하고, 한국어 단독 숫자음 인식 실험을 하였다. 또한, 효과적인 재학습을 위해 초기 학습 데이타에 유클리디안 거리 정보를 이용하여 선정한 재학습 데이타를 추가하였는데, 그 결과 새로 추가되는 패턴이 기존의 패턴과 독립적인 경우에 더욱 그 인식률이 높아졌고 학습 시간 또한 짧아졌다.
지능형 에이전트의 모호한 목적을 처리하기 위한 FuzzyQ - Learning
서호섭(Ho-Sub Seo),윤소정(So-Jeong Youn),오경환(Kyung-Whan Oh) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
일반적으로, 지능형, 에이전트는 사용자의 목적과 주위 환경으로부터 최적의 행동을 스스로 찾아낼 수 있어야 한다. 만약 에이전트의 목적이나 주위 환경이 불확실성을 포함하는 경우, 에이전트는 적절한 행동을 선택하기 어렵다. 그러나, 사용자의 목적이 인간 지식의 불확실성을 포함하는 언어값으로 표현되었을 경우, 이를 처리하려는 연구는 없었다. 본 논문에서는 모호한 사용자의 의도를 퍼지 목적으로 나타내고, 에이전트가 인지하는 불확실한 환경을 퍼지 상태로 표현하는 방법을 제안한다. 또, 퍼지 목적과 상태를 이용하여 확장한 퍼지 강화 함수와 를 이용하여, 기존 강화 학습 알고리즘 중 하나인 Q-Learning을 FuzzyQ-Learning으로 확장하고, 이에 대한 타당성을 검증한다.
퍼지 결정 방법을 이용한 감정 기반의 적응형 에이전트 모델
이의성(Uee-Song Lee),윤소정(So-Jeong Youn),오경환(Kyung-Whan Oh) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.2Ⅱ
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 모델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생 하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.