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VQ와 Multi-layer perceptron을 이용한 단모음 인식에 관한 연구
안태옥, 이상훈, 김순협 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 6 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 1993, Vol.12 No.1 55-60 (6 pages)
MLP(multi-layer perceptron)에 의한 음성 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 VQ codebook을 구하고 이를 이용해서 관측열(observation sequence)을 구해각 codeword가 데이터로부터 가질 수 있는 확률값을 계산하여 이 값을 신경 회로망의 입력으로 사용하는 방법이다. 인식 대상으로는 한국어 단모음을 선정하였으며 10명의 남성 화자가 8개의 단모음을 10번씩 발음한 것으로 시스템의 효율성을 알아보기 위해 VQ/HMM(hidden markov model)에 의한 인식과 비교 실험한다. 실험 결과에 의하면, 시스템의 단순성에도 불구하고 학습능력애... -
Parzen Density Estimation과 Multi-class SVM을 이용한 지능형 고장진단 방법
서광규, Seo. Kwang-Kyu 대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 5 Pages
대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 2009, Vol.11 No.1 87-91 (5 pages)
Density Estimation은 새로운 패턴 데이터의 거절과 알려진 데이터 패턴의 밀도의 평가에 의해 새로운 패턴을 찾아낼 수 있고, Multi-class SVM 기반의 방법은 여러 클래스의 고장을 support vector로 표현하여 고장 패턴을 찾아낼 수 있다. 본 연구에서는 실제의 다중 클래스를 가지는 롤링 베어링의 고장 데이터를 사용하여 고장 패턴을 탐색하는 과정을 보여주는데, 커널함수의 적절한 파라미터의 선택에 의한 Multi-class SVM 기반의 방법이 multi-layer perceptron이나 Parzen Density Estimation 방법보다 우수함을 입증한다. -
문자-음성 합성기의 데이터 베이스를 위한 문맥 적응 음소 분할
이기승, 김정수 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 10 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2003, Vol.22 No.2 135-144 (10 pages)
본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준... -
MLP-VQ와 가중 DHMM을 이용한 연결 숫자음 인식에 관한 연구
정광우, 홍광석, Chung. Kwang-Woo, Hong. Kwang-Seok 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 10 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S. S 1998, No.0 96-105 (10 pages)
(Multi-Layer Perceptron-Vector Quantizer)를 이용한 가중 DHMM(WDHMM : Weighted Discrete Hidden Markov Models)을 제안한다. MLP 신경망의 출력분포는 입력 패턴과 학습 패턴들간의 비선형 매핑을 통해 각 패턴들간의 유사도를 나타내는 확률분포를 갖는다. 본 논문에서는 MLP 신경망의 출력분포중 가장 높은 출력 값을 갖는 MLP 신경망의 출력 노드를 인덱스를 이용하여 코드워드를 생성하는 MLP-VQ를 제안하였다. 제안된 MLP-VQ는 기존의 VQ에 비해 현재 입력패턴과 학습된 각 class 패턴들간의 유사성 정도를 인식모델을 반영할 수... -
FORECAST OF SOLAR PROTON EVENTS WITH NOAA SCALES BASED ON SOLAR X-RAY FLARE DATA USING NEURAL NETWORK
Jeong. Eui-Jun, Lee. Jin-Yi, Moon. Yong-Jae, Park. Jongyeop 한국천문학회 Journal of the Korean astronomical society 6 Pages
한국천문학회 Journal of the Korean astronomical society 2014, Vol.47 No.6 209-214 (6 pages)
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실시간 약통 분류를 위한 계층적 신경회로망
김정준, 김태훈, 류강수, 이대식, 이종학, 박길흠, Kim. Jung-Joon, Kim. Tae-Hun, Ryu. Gang-Soo, Lee. Dae-Sik, Lee. Jong-Hak, Park. Kil-Houm 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 6 Pages
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 2013, Vol.23 No.3 226-231 (6 pages)
알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 약화사고 방지를 위해 많은 종류의 약통을 분류하기 위한 분류 성능뿐만 아니라 실시간으로 처리할 수 있는 상 하 계층으로 구성된 계층적 신경회로망을 제안한다. 먼저 약통 정보를 나타내는 라벨 영상으로부터 다수의 저 차원 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터를 사용하여 하위계층의 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-layer Perceptron) 신경회로망을 학습한다. 다음으로 학습된 MLP의 중간층 출력을 입력으로 사용하여 상위계층의 MLP를 학습한다. 100개의 약통에 대해 좌우 30도까지 회전한... -
FPGA 상에서 은닉층 뉴런에 최적화된 MLP의 설계 방법
경동욱, 정기철, Kyoung. Dong-Wuk, Jung. Kee-Chul 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 10 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2006, No.0 429-438 (10 pages)
처리가 가능한 하드웨어로 구현되고 있다. 다양한 종류의 신경망 중에서 다층 신경망(MLP: multi-layer perceptron)의 하드웨어 설계는 빠른 처리속도와 적은 면적 그리고 구현의 용이성으로 고정소수점 연산을 많이 사용하였다. 하지만 고정소수점 연산을 사용하는 하드웨어 설계는 높은 정확도의 부동소수점 연산을 많이 사용하는 소프트웨어 MLP를 쉽게 적용할 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 높은 정확도와 높은 유연성을 가지는 부동소수점 연산을 사용하면서도 은닉층 뉴런수를 주기(cycle)로 빠르게 수행하는 MLP의 완전... -
한글 단어를 발음 기호로 변환 시키는 인공신경망에 관한 연구
양재우, 김두현, Yang. Jae-U, Kim. Doo-Hyeon 한국전자통신연구원 전자통신 12 Pages
한국전자통신연구원 전자통신 1988, Vol.10 No.3 113-124 (12 pages)
발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의... -
Active Shape Model과 통계적 패턴인식기를 이용한 얼굴 영상 기반 감정인식
장길진, 조아라, 박정식, 서용호, Jang. Gil-Jin, Jo. Ahra, Park. Jeong-Sik, Seo. Yong-Ho 한국인터넷방송통신학회 The journal of the institute of internet, broadcasting and communication 8 Pages
한국인터넷방송통신학회 The journal of the institute of internet, broadcasting and communication 2014, Vol.14 No.3 139-146 (8 pages)
표정으로부터 감정을 파악하기 위해서는 카메라로부터 얼굴영상을 입력받고, ASM (active shape model)을 이용하여 얼굴의 영역 및 얼굴의 주요 특징점을 추출한다. 추출한 특징점으로부터 각 장면별로 49차의 크기 및 변이에 강인한 특징벡터를 추출한 후, 통계기반 패턴분류 방법을 사용하여 얼굴표정을 인식하였다. 사용된 패턴분류기는 Naive Bayes, 다중계층 신경회로망(MLP; multi-layer perceptron), 그리고 SVM (support vector machine)이며, 이중 SVM을 이용하였을 때 가장 높은 최종 성능을 얻을 수 있었으며, 6개의 감정분류에서... -
신경회로망을 이용한 4차원 방사선치료에서의 조사 표적 움직임 예측
이상경, 김용남, 박경란, 정경근, 이창걸, 이익재, 성진실, 최원훈, 정윤선, 박성호, Lee. Sang-Kyung, Kim. Yong-Nam, Park. Kyung-Ran, Jeong. Kyeong-Keun, Lee. Chang-Geol, Lee. Ik 한국의학물리학회 의학물리 7 Pages
한국의학물리학회 의학물리 2009, Vol.20 No.3 132-138 (7 pages)
본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm... -
자동 분할과 ELM을 이용한 심장질환 분류 성능 개선
곽철, 권오욱, Kwak. Chul, Kwon. Oh-Wook 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 12 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2009, Vol.28 No.1 32-43 (12 pages)
저하를 감소하기 위해 S1 및 S2의 위치를 찾고, S1 및 S2의 시간 차이를 이용하여 부정확한 시작점을 교정한 다음 한 주기 심음 신호를 추출한다. 특징벡터로는 단일 주기의 심음 신호로부터 추출된 멜척도 필터뱅크 로그 에너지 계수와 포락선을 사용한다. 심장질환을 분류하기 위하여 한 개의 은닉층을 가진 ELM 알고리듬을 사용한다. 9가지 심장질환 분류 실험을 수행한 결과, 제안 방법은 81.6%의 분류 정확도를 나타내며, multi-layer perceptron(MLP), support vector machine (SVM), hidden Markov model (HMM) 중에서 가장 높은... -
음향 및 음소 정보를 이용한 연속제의 자동 음소 분할에 대한 연구
박은영, 김상훈, 정재호 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 10 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2000, Vol.19 No.1 1-10 (10 pages)
신경회로망(MLP: Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, 자동 분절 결과와 MLP 기반 후처리를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 우선, 특징벡터 set은 음성학적 지식이 최대한 반영되도록 선정되었다. 그리고, 경계를 추출하기 위해서 비선형 패턴분리에 탁월한 성능을 보이는 MLP를 이용한다. MLP는 매우 다양하게 나타나는 음소 경계간 음성학적 특징을 단시간 내에 적용할 수 있기 때문이다. 마지막으로, 음운환경별로 특징 벡터가 적용되는 제안된 후처리 알고리즘을 이용하여 자동 분절의 경계 오류에 대한 보상이... -
중규모수치예보자료의 정량적 강수추정량 개선을 위한 인공신경망기법
강부식, 이봉기, Kang. Boo-Sik, Lee. Bong-Ki 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 11 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2011, Vol.44 No.2 97-107 (11 pages)
비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이... -
신경과학의 비결정론적 측면에서 살펴 본 중국어 방 논변과 인공 마음
김은미(Eun-Mi Kim), 박재현(Jae-Hyun Pahk) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 8 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 3호 39 419-426 (8 pages)
본 연구에서는 존 설(John Searle)의 중국어 방 논변(Chinese room argument)에 대하여 그 계산주 의적 관점과 그에 따른 인과적 결정론으로서의 한계를 고찰하고 중국어 방과 딥러닝(Deep Learning) 시스템, 그리고 인공지능 구현 연구의 최종 목표인 인간의 뇌를 비교, 분석한다. 이를 통해 결정론적 인 고전논리학의 인과적 필연성의 틀 속에서 칸트적 인식론을 답습하고 있는 중국어 방 논변으로는 인공지능의 가능성을 부정할 수 없음을 살펴본다. 이는 뉴런 세포집합들의 계층구조 사이에서 선택적 순환고리와 positive feedback이... -
경찰드론의 실종자 수색 임무장비 도입에 관한 연구
지금과 같이 사회가 복잡해지고 다양한 사건이 많이 발생하는 현대사회에서 국립공원이 나, 숲이 우거진 등산로에서 실종자가 종종 발생하면 많은 인력과 장비가 투입되어 실종자 수색을 위한 엄청난 비용과 인력이 소모되고 있는 상황이다. 근간에 지방경찰서에서 민간 의 협조를 받아 실종자 발생시 일반인 촬영용 드론을 도입해서 미비하게 실종자나 구조가 필요한 사람을 찾는데 도움을 주고 있는 상태이다. 특히 치매노인환자나 어린이의 경우 일정시간의 골든타임을 놓치면 바로 사체로 발견되는 경우가 종종발생하고 있기에 드론을...
