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자기구성 클러스터링을 이용한 뉴로-퍼지 모델의 새로운 학습 알고리즘
김승석,김성수,유정웅 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2005 컴퓨터정보통신연구 Vol.13 No.1
In this paper, we proposed a learning algorithm for neuro-fuzzy modeling using the one learning rule to adapt clustering and neuro-fuzzy model simultanuously. For given data set, a proposed algorithm include partition the data, assign a rule, and optimize the parameters using predetermined threshold value applied in self-constructing algorithm. And purpose of improving the clustering and extending learning method of neuro-fuzzy model, learning scheme can applied that output as inferenced by each neuro-fuzzy rules are reinforcement and effect the condition of clustering learning to improve the clustering then learning of overall model is extended clustering based learning instead error-derivative learning. We show effectness of proposed method using simulation than previous ones
김승석,김용태 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.17 No.2
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization(PSO) 기법을 이용한 이족보행로봇의 보행 계획방법을 제안한다. 이족보행로봇의 보행 프리미티브를 기반으로 PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 장애물이 있는 작업공간에서 보행 계획을 수행하였다. 먼저 PSO의 탐색알고리즘을 사용하여 장애물을 회피하는 실행 가능한 보행 프리미티브들의 순서를 찾아내고 탐색된 순서를 바탕으로 경로 최적화 알고리즘을 수행하는 보행 계획방법을 제안하였다. 제안된 PSO 기반 이족보행로봇의 보행 계획방법은 모의실험을 통하여 발걸음 탐색 시간이 줄고 최적화된 보행 경로를 생성하는 것을 검증하였다.
새로운 클러스터링 알고리듬을 적용한 향상된 뉴로-퍼지 모델링
김승석,김성수,유정웅 대한전기학회 2004 전기학회논문지 D Vol.53 No.7(D)
In this paper, we proposed a new method of modeling a neuro-fuzzy system using a hybrid clustering algorithm. The initial parameters and the number of clusters of the proposed system are optimally chosen simultaneously with respect to the process of regression, which is a unique characteristics of the proposed system. The proposed algorithm presented in this work improves the overall performance of the proposed a neuro-fuzzy system by choosing a proper number of clusters adaptively according the characteristics of given data. The process of clustering is performed by deciding on the number of classes, which yields the property of convergence of the system. In experiments, the superiority of the proposed neuro-fuzzy system is demonstrated, especially the process of optimizing parameters and clustering of learning speed.
한국 근.현대사에 있어서 '반봉건성'비판을 위한 예비적 고찰
김승석 울산대학교 1989 연구논문집 Vol.20 No.1
한국의 근. 현대사는 외부적 조건에의해 크게 규정받아왔음에도 불구하고 식민지 시대부터 자본-임노동관계는 크게 확대되고 심화되어왔다. 이러한 입장에서 볼때 한국사회에서의 반봉건성은 일시적 과도적 현상이었다. 따라서 그것은 한국사회의 자본주의화 과정의 일환으로 파악되어야 한다. 이 논문의 목적은 한국 근. 현대사에 있어서 반봉건의 개념을 비판하기 위하여 그 준비작업으로 지금까지의 제논의를 논쟁사적으로 비판 검토하는데 있다. Modern history of Korea has been influenced by the world capitalist system. In spite of that, the relation of capital and wage has been expanded and deepened from the colonial days. In this view point, semi-feudalism in Korea was a transient phenomenon. And it should be recognised as the process of Korea's capitalization. The purpose of this paper is to survey all the arguments critically as a preliminary work in order to criticize the character of semi-feudalism.
김승석,김용태,김주식,전병석 한국지능시스템학회 2006 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.16 No.1
본 논문에서는 Particle Swarm Optimization 기법을 이용한 뉴로-퍼지 시스템의 파라미터 동정을 실시한다. PSO의 학습 및 군집 특성을 이용하여 시스템을 학습한다. 유전 알고리즘과 같은 무작위 탐색법을 이용하며 하나의 해 군집에 대해 다수 객체들이 탐색하는 기법을 통하여 최적해 부분의 탐색성능을 높여 전체 모델의 학습성능을 개선하고자 한다. 제안된 기법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.