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RBFN을 이용한 Bayesian Equalizer에서의 비선형 다층 결합 기법
최수용, 고균병, 홍대식 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 9 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2003, Vol.28 452-460 (9 pages)
본 논문에서는 optimal Bayesian equalization solution인 RBF(radial basis function)를 이용한 등화기 (RE)의 구조를 보다 단순화하고, 비선형 왜곡 등의 심각한 정보 신호의 손상에 대한 보상 능력을 향상시키기 위하여 비선형 다층 결합을 갖는 RBF측 이용한 등화기(RNE)를 새로이 제안한다. 기존의 RE는 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값을 선형 결합하여 등화기 출력을 얻는다. 이와 달리 새로이 제안하는 RNE는 기존의 RE에서 RBF로 구성된 은닉층의 출력 값에 대한 결합 기법으로 perceptron을 이용한 비선형 다층 결합을 사용한다.... -
RBFN을 이용한 음소인식에 관한 연구
김주성, 김수훈, 허강인 한국통신학회 한국통신학회논문지 10 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지 1997, Vol.22 No.5 1026-1035 (10 pages)
GPFN과 PNN을 이용한 음소인식에 관한 연구이다. RBFN의 구조는 계층형 신경망의 구조와 유사하지만, hidden층에서 활성화함수, 참조벡터 및 학습알고리듬의 선택이 다르다. 특히 PNN은 시그모이드 함수가 지수를 포함한 함수들의 한 분류로 대체된다는 것이며, 학습이 필요없으므로 전체계산 시간이 빠르게 수행된다. 5모음, 12자음을 대상으로 한 음소인식 실험에서 평가데이터, VQ와 LVQ에 의한 코드북 데이터를 사용한 경우에 음성의 통계적 특성을 잘 반영하고 있는 RBFN의 일종인 GPFN과 PNN의 인식결과가 MLP보다 우수하였다. -
Application of RBFN Using LPC of PD Pulse Shapes for Discriminating Among Multi PD Sources
Lee. Kang-Won, Lim. Kee-Joe, Kang. Seong-Hwa 대한전기학회 KIEE international transactions on electrophysics and applications 5 Pages
대한전기학회 KIEE international transactions on electrophysics and applications 2003, No.0 177-181 (5 pages)
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인공표식의 면적을 이용하는 영상 기반 헤드 트랙커 설계
김종훈, 이대우, 조겸래 한국항공우주학회 韓國航空宇宙學會誌 8 Pages
한국항공우주학회 韓國航空宇宙學會誌 2006, Vol.34 No.7 63-70 (8 pages)
웹 카메라에 의하여 감지되었다. 감지된 영상은 영상처리 기법과 인공 신경망에 의하여 운동에 따른 결과를 만들게 된다. 헤드 트랙커가 사용될 항공기의 조종석의 특성상 병진운동은 헬멧의 특정 색을 추적하게 하였다. 회전 운동은 인공 신경망을 이용하여 추적하였으며, 헬멧에 표시된 두 가지 색의 면적 비율을 입력 값으로 사용하였다. 여기서 역전파 알고리즘과 RBFN을 사용하였다. 두 알고리즘은 머리의 움직임과 같은 비선형 체계를 분류하고 추적하는데 용이한 알고리즘으로 역전파 알고리즘은 피드백 특성을, RBFN은 확률적... -
손동작 인식을 통한 Human-Computer Interaction 구현
이래경, 김성신 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2001, Vol.11 No.1 28-32 (5 pages)
인간의 손동작 인식은 오랫동안 언어로서의 역할을 해왔던 통신수단의 한 방법이다. 현대의 사회가 정보화 사회로 진행됨에 따라 보다 빠르고 정확한 의사소통 및 정보의 전달을 필요로 하는 가운데 사람과 컴퓨터간의 상호 연결 혹은 사람의 의사 표현에 있어 기존의 장치들이 가지는 단점을 보안하며 이 부분에 사람의 두 손으로 표현되는 자유로운 몸짓을 이용하려는 연구가 최근에 많이 진행되고 있는 추세이다. 본 논문에선 2차원 입력 영상으로부터 동적인 손동작의 사용 없이 손의 특징을 이용한 새로운 인식 알고리즘을 제안하고,... -
프레임간 차영상 블록의 적응분류에 의한 영상시퀀스 압축
안철준, 공성곤, Ahn. Chul-Joon, Kong. Seong-Gon 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 7 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 1998, Vol.8 No.6 122-128 (7 pages)
및 분포에 따라 적응적으로 분류함으로써 영상시퀀스를 압축하는 기법을 제안한다. 활동도의 크기에 의한 분류에서는 차영상 블록에 포함되어 있는 물체의 에지부분에 해당하는 활동블록과 비활동 블록으로 분류하고, 활동도의 분포에 의한 분류에서도 활동블록들을 이산 코사인변환계수의 분포정도를 특징으로 하여 수직, 수평, 저활동 블록으로 분류한다. 대표적인 분류결과를 이용하여 RBFN 신경망을 학습시켜 프레임간 차영상 블록들의 비선형적인 분류 특성을 얻었다. 시뮬레이션 결과 RBFN을 이용한 차영상 블록의 분류가 영상활동도의... -
지연누적에 기반한 화자결정회로망이 도입된 구문독립 화자인식시스템
이종은, 최진영 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 14 Pages
한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 1998, Vol.8 No.2 82-95 (14 pages)
높은 화자를 선택하는 구조를 제안한다. 첫번째 부분은 학습에 의해 스스로 조기하는 RBFN을 이용하여 구현하고 두번째 부분에서는 MAXNET과 지연합의 조합으로 화자를 결정한다. 이렇게 함으로써 지연합의 개수가 증가함에 따라 인식률이 100%가 되는 것을 모의 실험을 통하여 확인한다. 또한 본 논문에서는 음성의 프랙탈적인 특징이 화자인식에 사용될 수 있는지를 검토한다. 화자인식은 동질의 집단에서 13명의 성인만자의 목소리를 이용하여 닫힌집합(closed-set)의 경우로 모의실험을 하였고, 기존의 특징으로는 선형예측계수(LPC)... -
RBF 신경망을 이용한 내용 기반 영상 검색
이형구, 유석인, Lee. Hyoung-K, Yoo. Suk-I 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 11 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2002, Vol.29 No.3 145-155 (11 pages)
본 논문에서는 신경망에 기반한 영상 검색 모델이 제안된다. 이는 RBFN을 이용한 내용 기반 영상 검색 기법과 인간컴퓨터 상호작용의 접근 방법을 기반으로 구축되었다. RBFN을 이용하여 특징들 사이의 비선형적 관계를 추출해낼 수 있고 사용자가 처음에 질의 영상을 선택하고 관련성 피드백을 통하여 점차적으로 목표 영상을 찾아나가도록 함으로써 영상의 비교를 더 정확하게 할 수 있다. 실험은 145개의 클래스로 구분되며 1,015개의 영상을 포함하는 데이타베이스를 사용하여 재생과 정도를 계산하였다. 실험 결과는 제안된 방법의... -
HMM의 출력확률을 이용한 신경회로망의 성능향상에 관한 연구
표창수, 김창근, 허강인, Pyo. Chang Soo, Kim. Chang Keun, Hur. Kang In 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 6 Pages
한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 2000, Vol.1 No.1 1-6 (6 pages)
인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 신경망의 학습용으로 사용하여 신경망을 학습하여 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 시스템을 만든다 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 MLP에서는 약 $4.5\%$ RBFN에서는 약 $2\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 패의 학습데이터의... -
신경망 알고리즘을 적용한 유출수문곡선의 예측
안상진, 전계원, 김광일, An. Sang-Jin, Jeon. Gye-Won, Kim. Gwang-Il 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 11 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2000, Vol.33 No.4 505-515 (11 pages)
Function Network(RBFN)를 이용하여 IHP 대표유역인 보청청유역에 수문곡선을 적용하여 선행유출량 예측과 미학습 유역의 적용성을 검토하였다. 그 결과 복잡하고 비선형적인 수문계의 강우-유출 과정의 학습에 있어 RBFN은 은닉층에서 자율학습, 출력층에서 지도학습의 두 단계로 나누어 학습을 함으로서 BP 알고리즘보다 학습시간이 빠르게 나타났고, 선행유출량의 예측결과 여러 통계적 지표에서 RBFN이 BP 알고리즘보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 미학습 유역의 적용성 검토에서도 BP알고리즘과 RBFN 모두 첨두치가 비교적... -
주거용 부하에 대한 고조파 영향 분석 및 개선된 부하모델 개발
지평식, 이대종, 이종필, 박재원, 임재윤, Ji. Pyeong-Shik, Lee. Dae-Jong, Lee. Jong-Pil, Park. Jae-Won, Lim. Jae-Yoon 대한전기학회 전기학회논문지. The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. P 8 Pages
대한전기학회 전기학회논문지. The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. P 2008, Vol.57 No.4 362-369 (8 pages)
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카오스 어트랙터 패턴에 의한 고저항 지락사고의 분류
신승연, 공성곤, Shin. Seung-Yeon, Kong. Seong-Gon 대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 6 Pages
대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 1999, Vol.48 No.12 1486-1491 (6 pages)