일반화된 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘과 일반화된 순환 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘의 결합을 통한 학습 능력 향상

이상화(Sang-Wha Lee),송해상(Hae-Sang Song) 한국콘텐츠학회 2009 한국콘텐츠학회논문지 Vol.9 No.2

본 논문에서는 일반화된 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘과 일반화된 순환 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 결합을 통한 새로운 알고리즘을 소개한다. 이 새로운 알고리즘은 패턴분류문제(pattern classification problem)의 신속한 해결을 위하여 비순환 뉴런이 유리한지 순환 뉴런이 유리한지 또는 수직성장이 유리한지 수평성장이 유리한지 고민할 필요 없이 후보뉴런의 학습 중에 네트워크의 구성을 스스로 결정한다. 이 알고리즘의 성능평가를 위하여 학습 알고리즘에서 중요한 기준 문제(benchmark problem) 중의 하나인 콘택트렌즈 문제(Contact lens problem)와 밸런스 스케일 문제 (Balance scale problem)에 대하여 실험하였고 기존의 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘 및 순환 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘과 성능을 비교 하였다. 이 실험에서 활성화 함수는 일반적으로 많이 사용하는 시그모이드 함수(sigmoidal function) 와 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function)를 사용하였다. 이 새로운 알고리즘은 학습을 통하여 기존의 알고리즘보다 적은 수의 은닉뉴런을 생성하여 보다 빠른 학습 속도를 보여주었다. This paper presents a combination of the generalized Cascade Correlation and generalized Recurrent Cascade Correlation learning algorithms. The new network will be able to grow with vertical or horizontal direction and with recurrent or without recurrent units for the quick solution of the pattern classification problem. The proposed algorithm was tested learning capability with the sigmoidal activation function and hyperbolic tangent activation function on the contact lens and balance scale standard benchmark problems. And results are compared with those obtained with Cascade Correlation and Recurrent Cascade Correlation algorithms. By the learning the new network was composed with the minimal number of the created hidden units and shows quick learning speed. Consequently it will be able to improve a learning capability.

Al ( 3 ) 단일종 응집제와 Fe-Al 복합 응집제의 염색폐수처리 및 물리화학적 특성 고찰

이상화(Sang Wha Lee),이기세(Ki Say Lee),곽종운(Jong Woon Kwak) 한국물환경학회 2002 한국물환경학회지 Vol.18 No.1

Fe-Al dual salts were prepared by blending poly aluminium silicate chloride, Hi-PAX, and polyferric sulfate, PFS. Both AI-based (Hi-PAX, Fe/Al=0) and Fe-Al based (Fe/Al=0.1) coagulants were used to investigate the removal efficiency of turbidity, SS, and COD from dyeing effluents. At 40℃, Fe-Al coagulant maintained high removal efficiency of turbidity and SS at pH7∼9, whereas Hi-PAX exhibited a maximum coagulation efficacy at pH6∼7 followed by a rapid decrease of coagulation efficacy over pH7. Therefore, Fe-Al coagulant is expected to be effective for the treatment of basic wastewater possibly due to enhanced sedimentation contributed by Fe(III) and improved coagulability contributed by Al(III). Fe-Al coagulant was also characterized by the analysis of zeta-potential, size distribution, and FTIR spectrum. Hi-PAX exhibited a distinct decrease of zeta-potential with rising pH, while Fe-Al exhibited a gradual decrease of zeta-potential with rising pH. From the size distribution of coagulating species, Fe-Al was confirmed to have average size groups of 20∼50 ㎚ and 80∼200 ㎚, respectively. FTIR spectrum indicated some possible interaction between AI and Fe components in the blended salts.

Fe-Al 블렌딩 응집제의 염색폐수 처리 효과

이상화(Sang Wha Lee),이규석(Kyu Suk Lee),허재용(Jae Yong Heo),곽종운(Jong Woon Kwak) 大韓環境工學會 2000 대한환경공학회지 Vol.22 No.8

이중나선의 패턴 인식 분석과 CosExp와 시그모이드 활성화 함수를 사용한 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘의 최적화

이상화(Lee, Sang-Wha) 한국산학기술학회 2014 한국산학기술학회논문지 Vol.15 No.3

본 논문에서는 비모노톤함수(non-monotone function)인 CosExp(cosine-modulated symmetric Exponential function) 함수와 모노톤함수(monotone function)인 시그모이드 함수를 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘(Cascade Correlation algorithm)의 학습에 병행해서 사용하여 이중나선문제(two spirals problem)의 패턴인식에 어떠한 영향이 있 는지 분석하고 이어서 알고리즘의 최적화를 시도한다. 첫 번째 실험에서는 알고리즘의 후보뉴런에 CosExp 함수를 그 리고 출력뉴런에는 시그모이드 함수를 사용하여 나온 인식된 패턴을 분석한다. 두 번째 실험에서는 반대로 CosExp 함수를 출력뉴런에서 사용하고 시그모이드 함수를 후보뉴런에 사용하여 실험하고 결과를 분석한다. 세 번째 실험에서 는 후보뉴런을 위한 8개의 풀을 구성하여 변형된 다양한 시그모이드 활성화 함수(sigmoidal activation function)를 사 용하고 출력뉴런에는 CosExp함수를 사용하여 얻게 된 입력공간의 인식된 패턴을 분석한다. 네 번째 실험에서는 시그 모이드 함수의 변위를 결정하는 세 개의 파라미터 값을 유전자 알고리즘을 이용하여 얻는다. 이 파라미터 값들이 적 용된 시그모이드 함수들은 후보뉴런의 활성화를 위해서 사용되고 출력뉴런에는 CosExp 함수를 사용하여 실험한 최적 화 된 결과를 분석한다. 이러한 알고리즘의 성능평가를 위하여 각 학습단계 마다 입력패턴공간에서 인식된 이중나선 의 형태를 그래픽으로 보여준다. 최적화 과정에서 은닉뉴런(hidden neuron)의 숫자가 28에서 15로 그리고 최종적으로 12개로 줄어서 학습 알고리즘이 최적화되었음을 확인하였다. This paper presents a pattern recognition analysis of two spirals problem and optimization of Cascade Correlation learning algorithm using in combination with a non-monotone function as CosExp(cosine-modulated symmetric exponential function) and a monotone function as sigmoid function. In addition, the algorithm's optimization is attempted. By using genetic algorithms the optimization of the algorithm will attempt. In the first experiment, by using CosExp activation function for candidate neurons of the learning algorithm is analyzed the recognized pattern in input space of the two spirals problem. In the second experiment, CosExp function for output neurons is used. In the third experiment, the sigmoid activation functions with various parameters for candidate neurons in 8 pools and CosExp function for output neurons are used. In the fourth experiment, the parameters are composed of 8 pools and displacement of the sigmoid function to determine the value of the three parameters is obtained using genetic algorithms. The parameter values applied to the sigmoid activation functions for candidate neurons are used. To evaluate the performance of these algorithms, each step of the training input pattern classification shows the shape of the two spirals. In the optimizing process, the number of hidden neurons was reduced from 28 to15, and finally the learning algorithm with 12 hidden neurons was optimized.

논평과 질의에 대한 답변

이상화(Sang Wha Lee) 철학연구회 1992 哲學硏究 Vol.31 No.-

북한여성의 윤리

이상화(Lee Sang Wha) 한국여성학회 1997 한국여성학 Vol.13 No.1

이성과 실천

이상화(Sang Wha Lee) 철학연구회 1992 哲學硏究 Vol.31 No.-

코사인 모듈화 된 가우스 활성화 함수를 사용한 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 성능 향상

이상화(Sang-Wha Lee),송해상(Hae-Sang Song) 한국컴퓨터정보학회 2006 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.11 No.3

본 논문에서는 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘을 위한 새로운 클래스의 활성화 함수를 소개한다. 이 함수는 코사인으로 모듈화된 가우스 함수로서 편의상 이 활성화 함수를 코스가우스(CosGauss) 함수라고 칭하기로 한다. 이 함수는 기존의 시그모이드 함수(sigmoidal function), 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), 가우스 함수(gaussian function)에 비해서 등성이(ridge)를 더 많이 얻을 수 있다. 이러한 등성이들로 인하여 빠른 속도로 수렴하고 패턴인식 속도를 향상 시켜서 학습 능력을 향상시킬 수 있다. 캐스케이드 코릴레이션 네트워크에 이 활성화 함수를 사용하여 중요한 기준 문제(benchmark problem)의 하나인 이중나선 문제(two spirals problem)에 대하여 실험하여 다른 활성화 함수들과 결과 값을 비교하였다. This paper presents a new class of activation functions for Cascade Correlation learning algorithm, which herein will be called CosGauss function. This function is a cosine modulated gaussian function. In contrast to the sigmoidal, hyperbolic tangent and gaussian functions, more ridges can be obtained by the CosGauss function. Because of the ridges, it is quickly convergent and improves a pattern recognition speed. Consequently it will be able to improve a learning capability. This function was tested with a Cascade Correlation Network on the two spirals problem and results are compared with those obtained with other activation functions.

광인터넷망 구조 분석과 UNI 시그널링 프로토콜을 이용한 광전송 실험

이상화(Sang-Wha Lee) 한국컴퓨터정보학회 2013 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.18 No.10

본 논문에서는 광인터넷의 구조 설계에 대한 분석과 광서비스망에서 UNI(User Network Interface) 시그널링 프로토콜을 이용한 광전송 실험을 시행하였다. 광인터넷의 계층에 따른백본망, 서비스망, 액세스망에 대한 세부적인 구조를 보여주었고, 각 계층에서 필요한 기능들에 대하여 기술하였다. 이어서 광전달 계층의 제어 구조, 운용관리망 구조, 망간 연동 기술 그리고 라우팅 및 신호망에 대한 기능적 요구조건들을 제시하였다. 이러한 광인터넷망에서 OIF(Optical Internetworking Forum)에 의해서 규정된 UNI 시그널링 프로토콜을 사용하여 전송 실험을 하였다. LSP(Label Switched Path)에 트래픽을 전송하여 설정된 경로를 따라서 메시지가 UNI에 전달되었고, 스위칭을 통하여 최종 목적지에 도착한 TCP(Transmission Control Protocol) 패킷(packet) 값을 보여줌으로서 실시한 광전송이 성공적으로 완료되었음을 확인하였다. In this paper, the structural design of optical Internet is analyzed and by using UNI (User Network Interface) signaling protocol an optical transmission experiment was performed. The hierarchical structure of the basic optical Internet consists of the backbone network, the service network and the access network. The necessary functions for each layer were described as follows: Control structure of the optical transport layer, network operation and management structure, internetworking technology of sub networks, routing and signaling technology. By using UNI signaling protocol from OIF (Optical Internetworking Forum), the optical transmission in the proposed structure of the optical Internet network was experimented. By the traffic generation of LSP (Label Switched Path) data packets along the route-configuration was delivered to UNI. Finally, by showing the value of TCP (Transmission Control Protocol) packets the optical transmission was completely and successfully demonstrated.

IPOW 서비스를 위한 광액세스망 구조 설계

이상화(Lee, Sang-Wha) 한국산학기술학회 2013 한국산학기술학회논문지 Vol.14 No.10

본 논문에서는 IPOW(IP over WDM) 서비스를 위한 광가입자망의 구조설계에 관한 새로운 아이디어를 제공 한다. IP 데이터를 중간계층을 거치지 않고 직접 WDM망을 통해 처리함으로써 보다 효율적으로 망을 구성할 수 있 다. 파장단위로 하는 레이블 스위칭 방식을 기반으로 한 IPOW 광인터넷 기술을 이용하여 대용량 트래픽 전달 능력 과 레이블 스위칭의 QoS 제공 기능을 네트워크 종단 사용자에게 직접적으로 제공한다. 또한 가입자 요구에 따라 액 세스 밴드폭을 유동적으로 지원하는 AON(Active Optical Network) 형태의 광가입자망의 기능도 갖고 있다. 여기에서 제안한 IPOW 기반의 광액세스 네트워크는 시뮬레이션을 통하여 가입자망에 걸려 있는 끝단에서 BER(Bits Error Ratio) 특성을 분석하여 효율적인 광 가입자망의 설계 기준을 제시한다. This paper presents a new idea of structural design of the optical access network for IPOW(IP over WDM) services. More efficient network can be constructed, because the IP packets are transmitted directly to the WDM without going through an intermediate layer of networks. The wavelength Routing is based on a label switching technology. The ability to transmission of high volume traffics and QoS capability of the optical label switching directly to the end user of the IPOW optical internet networks is provided. As in AON(Active Optical Network) flexible bandwidth on demand subscribers is allocated. By the Simulation of the proposed optical access networks to measure the BER(Bits Error Ratio) at the end of the nodes the network characteristics are analyzed. These results are based on the design of efficient optical network.