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장민(Min Jang),조성준(Sungzoon Cho) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.1B
본 논문에서는 관찰 학습 이론을 신경망 집단에 적용하여 일반화 성능을 향상시킬 수 있는 관찰 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 간단한 사인 함수의 회귀문제에 적용하여 과학습을 방지하고 일반화 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 관찰 데이타의 생성 범위, 세대의 수, 그리고 집단의 크기에 따른 일반화 성능의 변화를 관찰 하였다.
평형상태 모델팔을 이용한 자기수용 감각피질 특징지도 형성
장민(Min Jang),조성준(Sungzoon Cho) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
근육의 이완과 수축 그리고 장력에 대한 정보를 받는 자기수용 감각피질 (Proprioceptive Cortex)을 신경망으로 모델링한다. 세쌍의 근육으로 구성된 모델 팔이 평형 상태에 있을때의 근육 길이와 장력 값을 망 모델의 입력으로 사용하여 계산지도를 형성하고 그 성격을 분석한다.
비정질 IGZO재료의 결정화도 Clustering 연구
황민하(Minha Hwang),조성준(Sungzoon Cho) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6
In this paper, we propose a method to quantify the crystallization properties of IGZO thin films, which are amorphous materials. A large amount of image information was processed using 4D-STEM, the most advanced technology for observing the current atom, and crystallization characteristics were compared through the FEM measurement method. As a result, the degree of crystallization of amorphous materials was compared through the first peak of radial variance, and clusters were automatically classified through the SOM method, which is one of unsupervised learning.