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- 저자 : 전도홍 (검색결과 23 건)
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전도홍 한국컴퓨터교육학회 1998 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.1 No.1
규칙 기반의 전문가 시스템에 있어서 사용자에게 추론 결과를 설명하는 기능은 중요한 기능들 중의 하나이다. 설명은 크게 문제 분야 지식에 관한 설명과 문제 풀이 방법에 관한 설명의 두 가지로 나눌 수 있으며 여기에서는 문제 풀이 방법에 관한 설명 기법을 제안하였다. 이 논문에서는 규칙 전문가 시스템으로 구현된 응용 분야 업무를 태스크(task)라는 계층적이고 독립적인 구조를 갖는 형태로 구성한 후 이를 이용하여 사용자에게 좀더 인지적인 설명을 제공해 줄 수 있는 새로운 설명 생성 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 문제 풀이 방법에서 전통적으로 중요한 '왜 이 작업을 수행하는가(why)?'하는 것과 '이 작업을 어떤 식으로 수행할 것인가(how)?'하는 두 가지 질문에 대한 설명이 가능함을 보였다.
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권영국,이성열,전도홍 관동대학교 1993 關大論文集 Vol.21 No.2
VDT(Visual Display Terminal) syndrome means that a new kind of an occupational disease. In Korea, It becomes critical issue that a prevention and countermeasure against the occupational disease of employees who appeal VDT symptoms must be built. Therefore, the VDT symptoms are analyzed in the side of human factors engineering. After the examination of occupational health hazards due to VDT work and prevention and a countermeasure against VDT syndrome, a desirable VDT workstation model is proposed and evaluated so as to save the VDT user from health hazards and to ultimately improve work effciency of the VDT user.
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朴智演,全道鴻 관동대학교 1998 關大論文集 Vol.26 No.2
With its potential for parallel computation and general applicability, the Hopfield neural network has been investigated and improved by many researchers in order to extend its usefulness to various combinatorial problems. In spite of its success in several applications with different energy function formulations, determination of the energy coefficients has been based primarily on trial and error methods since no practical and systematic way of finding good values has been available. In this paper, a methodical procedure is presented, which adaptively determines the energy coefficients leading to a valid solution as the network evolves. This method directly utilizes the value of each competing term in the energy function to balance the coefficients at each stage of the computation of the network. To demonstrate the effectiveness of this approach, the N-Queen problem is studied and verified. Also, an inexpensive method for computation of the new energy level of each term at each stage of iteration is described based on incremental updating.
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Predicting Interesting Web Pages by SVM and Logit-regression
Dohong Jeon(전도홍),Hyoungrae Kim(김형래) 한국컴퓨터정보학회 2015 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.20 No.3
흥미 있는 웹페이지의 자동화된 탐색은 다양한 응용 분야에 활용될 수 있다. 웹페이지에 대한 사용자의 흥미는 판단하는 것은 사용자의 행동을 관찰함으로 자동화가 가능하다. 흥미 있는 웹페이지를 구분하는 작업은 판별 문제에 속하며, 우리는 실증을 위해 화이트 박스의 학습 방법(로짓회귀분석, 지지기반학습)을 선택한다. 실험 결과는 다음을 나타내었다. (1) 고정효과 로짓회귀분석, polynomial 과 radial 커널을 이용한 고정효과 지지기반학습은 선형커널보다 높은 성능을 보였다. (2) 개인화가 모델 성능을 향상시킴에 있어 주요한 이슈이다. (3) 사용자에게 웹페이지에 대항 흥미를 물을 때, 구간은 단순히 예/아니 도 충분할 수 있다. (4) 웹페이지에 머문 기간이 매초 증가할 때마다 성공확률은 1.004배 증가하며, 하지만 스크롤바 클릭 수 (p=0.56) 와 마우스 클릭 수 (p=0.36) 지표는 흥미와 통계적으로 유의한 관계를 가지지 않았다. Automated detection of interesting web pages could be used in many different application domains. Determining a user’s interesting web pages can be performed implicitly by observing the user’s behavior. The task of distinguishing interesting web pages belongs to a classification problem, and we choose white box learning methods (fixed effect logit regression and support vector machine) to test empirically. The result indicated that (1) fixed effect logit regression, fixed effect SVMs with both polynomial and radial basis kernels showed higher performance than the linear kernel model, (2) a personalization is a critical issue for improving the performance of a model, (3) when asking a user explicit grading of web pages, the scale could be as simple as yes/no answer, (4) every second the duration in a web page increases, the ratio of the probability to be interesting increased 1.004 times, but the number of scrollbar clicks (p=0.56) and the number of mouse clicks (p=0.36) did not have statistically significant relations with the interest.
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송기상,전도홍,고형주,김명렬 한국컴퓨터교육학회 1999 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.2 No.3
원격 교육은 학교 교육과 연계 또는 경쟁하며 또 다른 교육의 한 부분을 이루어 가고 있다. 웹 기반 교육은 교수자에 의해 주어지는 전통적인 학교 교육과 달리 학습자가 교육과정을 선택한다는 측면에서 보다 학습자 중심적이다. 그러므로 학습자들의 의견과 요구를 조사하여 시스템 및 교육 내용을 빠르게 수정·보완하는 작업은 필수적이다. 본 연구는 이러한 목적으로 웹상에서 설문을 작성하고 전국의 연수자들을 대상으로 설문을 조사하고 이를 실시간으로 분석하는 설문 분석 시스템을 설계 및 구현하였다.
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인공지능신경망을 이용한 편향없이 단계적으로 실행된 배열 안테나시스템
Kim, Young-Ki,Jeon, Do-Hong,Thursby, Michael 한국컴퓨터교육학회 2003 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.6 No.3
We describe a new method for removing non-linear phased array antenna aberration called “squint” problem. To develop a compensation scheme, theoretical antenna and artificial neural networks were used. The purpose of using the artificial neural networks is to develop an antenna system model that represents the steering function of an actual array. The artificial neural networks are also used to implement an inverse model which when concatenated with the antenna or antenna model will correct the “squint”problem. Combining the actual steering function and the inverse model contained in the artificial neural network, alters the steering command to the antenna so that the antenna will point to the desired position instead of squinting. The use of an artificial neural network provides a method of producing a non-linear system that can correct antenna performance. This paper demonstrates the feasibility of generating an inverse steering algorithm with artificial neural networks.
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Compensation of a Squint Free Phased Array Antenna System using Artificial Neural Networks
김용기,전도홍,박치연 한국지능시스템학회 2004 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.4 No.2
This paper describes an advanced compensation for non-linear functions designed to remove steering aberrations from phased array antennas. This system alters the steering command applied to the antenna in a way that the appropriate angle commands are given to the array steering software for the antenna to point to the desired position instead of squinting. Artificial neural networks are used to develop the inverse function necessary to correct the aberration. Also a straightforward antenna steering function is implemented with neural networks for the 9-term polynomials of forward steering function. In all cases the aberration is removed resulting in small RMS angular errors across the operational angle space when the actual antenna position is compared with the desired position. The use of neural network model provides a method of producing a non-linear system that can correct antenna performance and demonstrates the feasibility of generating an inverse steering algorithm.
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