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- 저자 : 조성배(Sung-bae Cho) (검색결과 578 건)
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C - LAN 환경하에서의 완전한 SQL 기능을 제공하는 다수 사용자 관계 DBMS
조성배(Sung-Bae Cho),신동일(Dong-Il Sin),최윤철(Yoon-Chul Choy) 한국정보과학회 1987 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.14 No.2
본 연구에서는 종래의 microcomputer용 관계 DBMS들에 비해 보다 완전한 SQL 들을 제공하는 Microcomputer용 relational DBMS를 설계, 구현하였다. 이 시스템은 IBM PC-XT들을 연결하는 Omni-net환경하에서 다수 사용자가 사용할 수 있도록 concurrency control을 simulate하는 방식을 이용하였다.
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조성배(Sung-Bae Cho),김진형(Jin H. Kim) 한국정보과학회 1989 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.16 No.2
기존의 계산이 순서적인 절차에 의한 알고리즘에 근거하여 문제를 해결하는 방법이라면, 신경망은 단순한 연산을 수행하는 처리기들의 대규모 상호 연결을 통하여 문제를 해결하고자 하는 새로운 계산 모형이다. 이러한 신경망은 최근 기존 계산 방식의 한계성을 극복할 수 있는 대안의 하나로 여러가지 응용분야에 적용되고 있기는 하지만, 신경망을 현실적인 문제에 이용하기 위해서는 그 자체의 능력과 한계를 연구할 필요가 있다. 본 논문에서는 신경망의 계산 능력을 밝히고, 신경망의 계산 복잡도로서 신경망의 학습 문제가 NP-complete임을 증명하여 신경망의 연결강도를 조정하기 위한 polynomial time 알고리즘이 없음을 보인다.
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온라인 필기문자의 인식을 위한 은닉 마르코프 모델과 신경망 분류기의 결합
조성배(Sung-Bae Cho),김진형(Jin Hyung Kim) 한국정보과학회 1993 정보과학회논문지 Vol.20 No.3
최근에 음성인식 분야에서 널리 사용되고 있는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 필기문자를 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, HMM은 시간에 따라서 변하는 입력특성을 잘 처리하는 장점이 있는 반면에, 각 모델을 독립적으로 학습시키는 경우에 각 패턴 사이의 분별력이 다소 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 HMM을 통해서 얻어진 각 모델의 내부 출력값을 이용하여 신경망 분류기로 추가적인 분류작업을 수행하는 방법을 제시한다. 또, 온라인 필기 데이타로 숫자와 영문자 대소문자를 인식하는 실험을 통해서 제시된 방법의 유용성을 입증한다. Recently, there are many on-going research to recognize the handwritten characters by using hidden Markov models(HMMs), which are widely used for automatic speech recognition. The main advantages of HMMs lie in the ability to take account of the time sequential order and variability of input signals, but the main drawback of independently trained HMMs is their weak discriminating power. In this paper, we present a method for improving the discriminating power of HMMs by additionally classifying the internal outputs of each model with neural network classifier. And then, the usefulness of the presented method is evaluated by experimenting with recognizing the on-line handwritten numerals and English characters.
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CAM - Brain : 셀룰라 오토마타 기반의 진화하는 신경망
조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2000 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.27 No.1B
최근 들어 인공지능과 뇌과학 분야의 연구성과에 힘입어 뇌의 기본기능을 이해하고 재구축하고자 하는 시도가 활발히 전개되고 있다. 뇌의 정보처리 기능을 실험관찰 방법으로 밝히고자 하는 신경과학, 마음의 정보처리 기능을 역시 실험관찰 방법으로 이해하고자 하는 심리학, 그리고 정보처리모형의 구성법을 제시하는 컴퓨터과학을 통합함으로써 뇌와 마음의 작동을 정보과학의 입장에서 해명하고자 하는 접근방식이 현재 가장 가능성이 있다고 생각된다. 본 논문에서는 그와 같은 맥락에서 인공적으로 뇌를 구현하기 위하여 제안된 CAM-Brain을 소개하고, 로봇을 제어하는 문제에 적용한 예를 통하여 그 가능성을 보이고자 한다.
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조성배(Sung-Bae Cho),김진형(Jin H. Kim) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.1
본 논문에서는 신경망을 효과적으로 학습시켜 좀더 신뢰도 높은 결과를 얻기 위하여 상호 독립적으로 학습된 신경망의 결과를 Sugeno의 퍼지적분 기법으로 결합하는 방법을 제시한다. 이론적으로는 주어진 문제를 해결할 수 있는 신경망은 항상 존재한다는 것이 증명되어 있지만, 현실적인 문제에서 단순한 구조의 신경망은 학습시키기 어려울 뿐만 아니라 학습된 신경망이 제대로 일반화하지 못하는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해서 주어진 문제에서 가능한 특성중 특정부분만을 고려하여 결정을 내리도록 각 신경망을 학습시킨 후, 이들의 결과를 일종의 퍼지척도로 보고 퍼지적분에 의해 통합하고자 한다. 제시된 방법의 유용성을 입증하기 위하여 온라인 필기문자를 인식하는 문제에 적용한 결과, 개별적인 신경망은 물론이고 그 밖의 여러 결합 방법과 비교하여 보다 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
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