http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
심범식 명지대학교 공과대학 전자계산학과 1986 電算學會誌 Vol.- No.2
오늘날 사회가 발전함에 따라 문명이 발전하듯이 컴퓨터가 발전함에 따라 소프트웨어와 하드웨어도 발전하게 되었다. 하드웨어의 발전이 말안해도 알다시피 장족의 발전을 가져온 반면 소프트웨어의 발전은 잘 아려지지도 않았으며, 많은 언급도 되지 않았다. 그러나 사람의 중요부분이 머리이듯이 컴퓨터의 중요 부분도 소프트웨어에 있다. 소프트웨어 중에서도 자료는 컴퓨터의 생명과도 같은 것이다. 자료의 저장과 가장 밀접한 관계에 있는 것이file이며 file의 maintenance와 management가 computer효용가치의 척도가 될 수 있다고 감히 말할 수 있을 것이다. 그 자료의 저장과 활용, 유지적인 측면에서 Date Base란 것이 산출되었으며 Data Base에 대한 중요성이 점차 강조되어 그 강조된 것이 현실에 입증되어져 오고 있다.
차응애 천적 사막이리응애와 긴털이리응애의 성충수명과 산란에 미치는 먹이조건의 영향
심범식(Beom Sik Shim),김도익(Do Ik kim),김상수(Sang Soo Kim) 한국차학회 2011 한국차학회지 Vol.17 No.1
Effects of prey conditions on the reproduction, and adult life span of Neoseiulus californicus and N. womersleyi were investigated in the laboratory. The average daily prey consumption and average daily egg production by N. womersleyi adult female were higher than those of N. californicus adult female under ample prey conditions. However, N. californicus was more efficient in converting food energy into egg production. Under different prey deprivation regimes for adult female, N. californicus survived longer than N. womersleyi, and oviposited more than the latter. Adult females of N. californicus and N. womersleyi did feed on conspecific eggs but at a low level. Consequently, N. californicus was concluded to be a more adequate predator for long-term tea red spider mite biological control and integrated mite management in tea plantations than N. womersleyi.
심범식(Shim Bum Sik),정의용(Jung Eui Yong),윤충화(Yoon Chung Hwa),강경식(Kang Kyung Sik) 한국정보처리학회 1997 정보처리학회논문지 Vol.4 No.7
The Error BackPropagation (EBP) algorithm for multi-layered neural networks is widely used in various areas such as associative memory, speech recognition, pattern recognition and robotics, etc. Nevertheless, many researchers have continuously published papers about improvements over the original EBP algorithm. The main reason for this research activity is that EBP is exceeding slow when the number of neurons and the size of training set is large.In this study, we developed new learning speed acceleration methods using variable learning rate, variable momentum rate and variable slope for the sigmoid function. During the learning process, these parameters should be adjusted continuously according to the total error of network, and it has been shown that these methods significantly reduced learning time over the original EBP. In order to show the efficiency of the proposed methods, first we have used binary data which are made by random number generator and showed the vast improvements in terms of epoch. Also, we have applied our methods to the binary-valued Monk''s data, 4, 5, 6, 7-bit parity checker and real-valued Iris data which are famous benchmark training sets for machine learning.