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A Biological Fuzzy Multilayer Perceptron Algorithm
Kim. Kwang-Baek, Seo. Chang-Jin, Yang. Hwang-Kyu 한국해양정보통신학회 International journal of maritime information and communication sciences 5 Pages
한국해양정보통신학회 International journal of maritime information and communication sciences 2003, Vol.1 No.3 104-108 (5 pages)
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A Design of Multilayer Perceptron for Camera Calibration
도용태, Do. Yong-Tae 한국센서학회 센서학회지 8 Pages
한국센서학회 센서학회지 2002, Vol.11 No.4 239-246 (8 pages)
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Design of Multilayer Perceptrons for Pattern Classifications
오상훈, Oh. Sang-Hoon 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 8 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2010, Vol.10 No.5 99-106 (8 pages)
다층퍼셉트론 혹은 전방향 신경회로망이 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여 많은 분야에 응용되고 있다. 이 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 여러 가지 파라미터 혹은 학습 방법 등을 결정하여야 한다. 이 논문에서는 패턴인식 문제에 다층퍼셉트론을 적용하는 경우에 실제 결정하여야 할 파라미터의 결정방법과 학습 방법에 대하여 논의한다. 이 논의는 각층의 노드 수 결정 방법, 다층 퍼셉트론의 가중치 초기화, 그리고, 성능향상을 위하여 학습에 사용되는 여러 가지 오차 함수, 데이터... -
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... -
앙상블을 이용한 기계학습 기법의 설계: 뜰개 이동경로 예측을 통한 실험적 검증
이찬재(Chan-Jae Lee), 김용혁(Yong-Hyuk Kim) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 11 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 3호 6 57-67 (11 pages)
앙상블 기법은 기계학습에서 다수의 알고리즘을 사용하여 더 좋은 성능을 내기 위해 사용하는 방 법이다. 본 논문에서는 앙상블 기법에서 많이 사용되는 부스팅과 배깅에 대해 소개를 하고, 서포트벡 터 회귀, 방사기저함수 네트워크, 가우시안 프로세스, 다층 퍼셉트론을 이용하여 설계한다. 추가적으 로 순환신경망과 MOHID 수치모델을 추가하여 실험을 진행한다. 실험적 검증를 위해 사용하는 뜰개 데이터는 7 개의 지역에서 관측된 683 개의 관측 자료다. 뜰개 관측 자료를 이용하여 6 개의 알고리 즘과의 비교를 통해 앙상블 기법의... -
토지이용변화에 따른 미계측 유역의 기저유출량 산정 및 평가
이지민, 신용철, 박윤식, 금동혁, 임경재, 이승오, 김형수, 정영훈 한국습지학회 한국습지학회지 16 Pages
한국습지학회 한국습지학회지 2014, Vol.16 No.4 1 303-318 (16 pages)
기후변화와 도시화는 기저유출이 하천유량에 미치는 계절별 특성에 변동성을 초래한다. 이러한 기저유출의 변동성은 수 생태의 혼란을 유발할 뿐만 아니라 불안정한 수자원 관리를 초래할 수 있다. 토지이용변화는 직접유출과 기저유출에 영 향을 주며, 결과적으로 다른 수문순환 요소들에게 미치게 된다. 일반적으로 기저유출은 관측된 하천유량을 통해 산정되지 만, 모델링의 유량 예측을 통해서 미계측 유역의 기저유출량 산정에 유용하게 사용 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적 은 1) RECESS 통해 alpha factor를 산정한 후, SWAT... -
신경망기법을 이용한 수문학적 분해모형
한국습지학회 한국습지학회지 2010, Vol.12 No.3 8 79-97 (19 pages)
본 연구의 목적은 연 증발접시 증발량의 수문학적 분해를 위하여 신경망모형을 적용하는데 있다. 신경망 모형은 각각 다층 퍼셉트론 신경망모형(MLP-NNM)과 지지벡터기구 신경망모형(SVM-NNM)으로 구성되어 있다. 그리고 신경망모형의 수행평가를 위하여 훈련 및 테스트과정으로 구성되었다. 신경망모형의 훈련과정을 위하여 실측, 모의 및 혼합자료와 같은 세 가지 형태의 자료가 사용되었으며, 테스트과정을 위해서는 실측자료만 이용되 었다. 평가를 위하여 4가지의 통계학적 지표(CC, RMSE, E, AARE)가 각각 제시되었으며, ANOVA 및... -
EIV와 MLP를 이용한 뇌파 기반 운전자의 졸음 감지 시스템
한형섭, 송경영, Han. Hyungseob, Song. Kyoung-Young 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 2014, No.0 887-895 (9 pages)
잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를... -
SVM 워크로드 분류기를 통한 자동화된 데이터베이스 워크로드 식별
김소연, 노홍찬, 박상현, Kim. So-Yeon, Roh. Hong-Chan, Park. Sang-Hyun 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 7 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2010, Vol.10 No.4 84-90 (7 pages)
요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류 한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된... -
다층퍼셉트론의 잡음 강건성 분석 및 향상 방법
오상훈, Oh. Sang-Hoon 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 8 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2009, Vol.9 No.1 159-166 (8 pages)
논문에서는 다층퍼셉트론(MLP:Multilayer Perceptron)에서 입력에 잡음이 섞인 경우 출력노드의 확률밀도 함수를 유도하고, 이의 적분으로 잡음에 의하여 패턴이 오인식될 확률을 유도하였다. 그리고, 이를 향상시키는 선형적 방법을 제안하였다. 즉, 독립성분분석(ICA: independent component analysis)과 주성분분석(PCA: principle component analysis)를 적용하여, 이들이 지닌 잡음 처리 효과를 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 관점에서 분석하였다. 그리고 이들이 잡음을 처리한 후 MLP에 입력 시 나타나는 잡음 강건성을 필기체 숫자... -
Half Hanning 윈도우 전처리를 통한 기저 세포암 자동 검출 성능 개선
박아론, 백성준, 민소희, 유홍연, 김진영, 홍성훈, Park. Aa-Ron, Baek. Seong-Joong, Min. So-Hee, You. Hong-Yoen, Kim. Jin-Young, Hong. Sung-Hoon 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 8 Pages
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 2006, Vol.6 No.12 105-112 (8 pages)
이용하여 차원을 감소하였다. Half Hanning 윈도우는 $1650cm^{-1}$ 피크 부근의 크기를 낮춤으로써 음성 오류율을 줄여 분류 성능을 향상시켰다. 이 실험에서 사용한 MAP(maximum a posteriori), KNN (k-nearest neighbor), PNN(probabilistic neural network), MLP(multilayer perceptron), SVM(support vector machine)와 MSE(minimum squared error)의 분류결과는 제안한 방법이 효과적임을 입증하고 있다. KNN 분류방법은 216개 라만 스펙트럼에 대한 분류실험에서 민감도가 약 97.3%로 제안한 윈도우를 적용한 이 실험에서... -
위성 영상데이터의 주성분변환 및 주성분 기반 영상분류
서용수, Seo. Yong-Su 한국지리정보학회 한국지리정보학회지 10 Pages
한국지리정보학회 한국지리정보학회지 2004, Vol.7 No.4 24-33 (10 pages)
원격탐사(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 위성 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터량이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역 수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분 변환법이다. 본 논문에서는 주성분 변환법에 대한 처리과정에 대해 논하였으며, 위성 영상데이터를 주성분 변환한 결과인 주성분 영상데이터를 분석하였다. 분석결과 실험... -
신경망을 이용한 고신뢰성의 회귀분석 모델
조용현, Jo. Yong-Hyeon 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 8 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2001, No.0 327-334 (8 pages)
본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에... -
단조 결정 함수를 갖는 축약 분산 기억 장치
권희용, 장정우, 임성준, 조동섭, 황희융, Gwon. Hui-Yong, Jang. Jeong-U, Im. Seong-Jun, Jo. Dong-Seop, Hwang. Hui-Yung 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 9 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2001, No.0 105-113 (9 pages)
최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한... -
다층 신경회로망 학습에 의한 정지 영상의 벡터
이상찬, 최태완, 김지홍, Lee. Sang-Chan, Choe. Tae-Wan, Kim. Ji-Hong 한국정보처리학회 정보처리논문지 9 Pages
한국정보처리학회 정보처리논문지 1996, Vol.3 No.2 390-398 (9 pages)
본 논문에서는 다층 신경회로망의 일반화 특성을 이용한 새로운 영상 압축 알 고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 벡터 양자화방식을 이용하여 영상을 몇 개의 클래스로 분류하고 이들을 다층 신경회로망으로 학습한다. 이렇게 학습된 다층신경회 로망은 일반화 특성에 의하여 무 학습의 영상에 대해서도 압축과 복원을 수행 한다. 아울러 벡터 양자화방식에 있어서 벡터 양자화 오차와 수신측에서의 메모리를 감소시 킨다. 본 논문에서는 Lena 영상을 학습 영상으로 하여 이를 16개의 클래스로 나누고 각 클래스를 1개의 다층... -
패턴인식의 MLP 고속학습 알고리즘
이태승, 최호진, Lee. Tae-Seung, Choi. Ho-Jin 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS : Computing practices. 컴퓨팅의 실제 12 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS : Computing practices. 컴퓨팅의 실제 2002, Vol.8 No.3 344-355 (12 pages)
multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습 데이타는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을... -
다층 퍼셉트론의 학습 성능 개선을 위한 일반화된 시그모이드 베이시스 함수
박혜영, 이관용, 이일병, 변혜란 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 9 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 1999, Vol.26 No.11 1261-1269 (9 pages)
A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as... -
가중치 뉴런 출력의 양자화 영향을 최소화하는 다층퍼셉트론 신경망 설계 방법
권오준, 방승양 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 10 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 1999, Vol.26 No.12 1383-1392 (10 pages)
a multilayer perceptron with the digital VLSI technology, we generally have to quantize the weights and the neuron outputs. These quantizations eventually cause distortion in the output of the network for a given input. In this paper first we made a statistical analysis about the effect caused by the quantization on the output of the network. The analysis revealed that the sum of the squared input components and the sizes of the weights are the major factors which contribute to the quantization... -
다층 퍼셉트론 학습의 플라토 문제에 대한 정보기하 이론적 접근
박혜영, 아마리？이치, 이일병 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 11 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (b):software and applications. B 1999, Vol.26 No.4 546-556 (11 pages)
다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되는 오류역전파 알고리즘으로 알려진 기울기 강하 학습법은 느린 수렴속도로 인해 실시간 처리가 요구되거나 시간에 따라 환경이 변하는 문제에의 적용이 불가능하다. 이러한 느린 수렴속도는 기울기 강하법을 사용한 학습과정에서의 오차함수의 기울기 변화가 극히 적어 오차의 감소가 거의 일어나지 않는 부분인 플라토에 기인하는 것으로 알려져있다. 본 논문에서는 정보기하이론의 관점에서 기존의... -
Best-First decision tree 기법을 적용한 심전도 데이터 분류기의 정확도 향상에 관한 연구
이현주, 신동규, 박희원, 김수한, 신동일, Lee. Hyun-Ju, Shin. Dong-Kyoo, Park. Hee-Won, Kim. Soo-Han, Shin. Dong-Il 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 9 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2011, Vol.12 No.6 63-71 (9 pages)
R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류기 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron) 분류기로 수행되지만 본 실험은 정확도 향상을 위해 Random Forest 분류기 알고리즘 중 Decision Tree를 Best-First Decision Tree(B-F Tree)로 수정하여 실험하였다. 그리고 정확도 비교분석을 위해 SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network와 Decision Tree 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타... -
다층신경망 기반 화자증명 시스템에서 학습 데이터 감축을 통한 화자등록속도 향상방법
이백영, 황병원, 이태승 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2002, Vol.21 No.6 585-591 (7 pages)
다층 신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 기존의 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만 학습에 비교적 많은 시간을 요구한다. 이 점은 화자증명 시스템의 인식방법으로서 다층 신경망을 사용할 경우 등록시간이 길어지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 채택한 화자군집 방법을 응용하여 다층 신경망 학습에 필요한 배경화자 수를 줄임으로써 화자등록 시간을 단축하는 방법을 제안하고, 지속음을 인식단위로 하는 다층 신경망 화자증명 시스템에 이 방법을 적용한 실험결과를 통해 그 효과를... -
음성처리에서 온라인 오류역전파 알고리즘의 학습속도 향상방법
이태승, 이백영, 황병원 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 8 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2002, Vol.21 No.5 430-437 (8 pages)
multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의... -
다층 퍼셉트론에 기반한 한국어 숫자음 인식시스템 구현을 위한 특징 연구
김인철, 김대영 한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 8 Pages
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 2001, Vol.6 No.4 81-88 (8 pages)
본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위해 다층 퍼셉트론을 이용한 인식시스템을 구현하였으며 음성인식 분야에서 일반적으로 널리 사용되는 여러 종류의 특징을 인식시스템의 입력으로 적용하여 각각의 인식 성능 및 특성을 알아보았다. 이를 위해 Mel-scale-Filterbank 계수, MFCC, LPCC, 그리고 PLP 계수를 입력 특징으로 사용하였다. 본 논문에서는 제한된 환경이 아닌 여러 종류의 잡음이 존재하는 일반적인 환경에서도 견실한 성능을 보일 수 있는 인식시스템을 구현하기 위해 잡음이 거의 포함되지 않은 음성 데이터뿐만 아니라... -
Control of Feed Rate Using Neurocontroller Incorporated with Genetic Algorithm in Fed-Batch Cultivation of Scutellaria baicalensis Georgi
Choi. Jeong-Woo, Lee. Woochang, Cho. Jin-Man, Kim. Young-Kee, Park. Soo-Yong, Lee. Won-Hong 한국미생물생명공학회 Journal of microbiology and biotechnology 5 Pages
한국미생물생명공학회 Journal of microbiology and biotechnology 2002, Vol.12 No.4 687-691 (5 pages)
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Self-generation을 이용한 퍼지 지도 학습 알고리즘
김광백 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 9 Pages
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 2003, Vol.6 No.7 1312-1320 (9 pages)
본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층 구조 신경망이 고려되었다. 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오루 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 단층 퍼셉트론에 ART1을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가 생성(self-generation)하는 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART1을 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는... -
복잡한 영상 내의 문자영역 추출을 위한 텍스춰와 연결성분 방법의 결합
정기철 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 12 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리 2004, Vol.41 No.6 175-186 (12 pages)
텍스춰와 연결성분 방법의 결합된 방법을 제안한다. 자동 학습 방법으로 구축된 다층 신경망(multilayer perceptron)은 부트스트랩 학습 방법을 사용함으로써 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대한 검출률(recall rate)을 향상시키며, 검출률을 향상함으로써 발생되는 정확도(precision rate) 저하 문제는, NMF(Non-negative matrix factorization)를 이용한 연결 성분 방법을 사용함으로써 극복한다. 문자의 존재 비율이 낮은 입력영상에 대하여 CAMShift 알고리즘을 이용한 영역 마킹 방법을 사용함으로써, 두... -
모호한 패턴 클래스 도입을 통한 기저 세포암 분류기의 신뢰도 향상
박아론, 백성준, 정인욱, 송민규, 나승유, Park. Aa-Ron, Baek. Seong-Joon, Jung. In-Wook, Song. Min-Gyu, Na. Seung-Yu 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 7 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2007, Vol.44 No.1 64-70 (7 pages)
(multilayer perceptron networks)와 같은 기존의 분류 방법으로도 좋은 분류결과를 얻을 수 있다. 하지만 암 진단은 작은 오류에도 종종 치명적인 결과가 따르기 때문에 본 연구에서는 판정이 모호한 데이터를 따로 집단화하여 분류 오류를 감소하는 방법을 제안한다. 이때 모호한 패턴은 조직검사를 통하여 다시 암여부를 판정하게 된다. 본 논문에서는 모호한 패턴 클래스를 MSE (minimum squared error), MAP와 MLP에 도입하기 위해 기존 알고리듬을 수정하였고 모호한 패턴 클래스가 본래 도입되어 있는 RCE (reduced coulomb energy... -
제2형 당뇨병의 위험인자 분석을 위한 다층 퍼셉트론과 로지스틱 회귀 모델의 비교
서혜숙, 최진욱, 이홍규 대한의용생체공학회 의공학회지 7 Pages
대한의용생체공학회 의공학회지 2001, Vol.22 No.4 369-375 (7 pages)
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후두질환 음성의 자동 식별 성능 비교
강현민, 김수미, 김유신, 김형순, 조철우, 양병곤, 왕수건, Kang. Hyun Min, Kim. Soo Mi, Kim. Yoo Shin, Kim. Hyung Soon, Jo. Cheol-Woo, Yang. Byunggon, Wang. Soo-Geun 대한음성학회 말소리 11 Pages
대한음성학회 말소리 2003, Vol.45 No.1 35-45 (11 pages)
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A Genetic Algorithm and Support Vector Regression based Hybrid Cost Estimation Model for Feature-based Plastic Injection Products
서광규, Seo. Kwang-Kyu 대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 8 Pages
대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 2012, Vol.14 No.3 269-276 (8 pages)
개발하는 데에도 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 특징기반 플라스틱 사출제품을 위한 유전자 알고리즘과 Support Vector Regression (SVR) 기반의 새로운 하이브리드 비용 평가 모델을 제안한다. 제안하는 하이브리드 모델은 기존의 플라스틱 사출제품의 비용평가절차와 계산을 위해 필요로 하는 변수들을 극적으로 간단하게 하고 줄일 수 있다. 사례연구에서는 제안하는 하이브리드 모델과 기존의 multilayer perceptron networks (MLP) 및 pure SVR과의 비교분석을 통하여 제안모델이 플라스틱 사출 제품의 개발단계에서의... -
PCA 표상을 이용한 강인한 얼굴 표정 인식
신영숙, Shin. Young-Suk 한국인지과학회 인지과학 9 Pages
한국인지과학회 인지과학 2005, Vol.16 No.4 323-331 (9 pages)
본 논문은 조명 변화에 강인하며 중립 표정과 같은 표정 측정의 기준이 되는 단서 없이 다양한 내적상태 안에서 얼굴표정을 인식할 수 있는 개선된 시스템을 제안한다. 표정정보를 추출하기 위한 전처리 작업으로, 백색화(whitening) 단계가 적용되었다. 백색화 단계는 영상데이터들의 평균값이 0이며 단위분산 값으로 균일한 분포를 갖도록 하여 조명 변화에 대한 민감도를 줄인다. 백색화 단계 수행 후 제 1 주성분이 제외된 나머지 주성분들로 이루어진 PCA표상을 표정정보로 사용함으로써 중립 표정에 대한 단서 없이 얼굴표정의... -
정질적 기준을 이용한 다층신경망 기반 화자증명 시스템의 등록속도 단축방법
이태승, 황병원 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2003, Vol.22 No.5 360-366 (7 pages)
(multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본... -
다층 퍼셉트론에서의 빠른 화자 적응을 위한 선택적 주의 학습
김인철, 진성일 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 6 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2001, Vol.20 No.4 48-53 (6 pages)
본 논문에서는 에러 역전파 알고리듬에 기반한 다층 퍼셉트론의 학습 속도를 개선하기 위해 선택적 주의 학습방식을 제안한다. 제안된 방식은 학습 과정에서 세 가지 선택적 주의 기준을 적용하여 학습 데이터베이스 내의 일부 데이터만을 입력 패턴으로 사용하거나 주어진 입력 패턴에 대해 신경회로망내의 특정 영역만 선택적으로 학습이 이루어지도록 한다. 이러한 선택적 주의 기준은 다층 퍼셉트론의 출력층에서 계산된 평균 자승 에러와 은닉층의 각 노드에서 획득된 클래스 의존적인 적합도(relevance)를 이용하여 설정된다. 학습... -
RBF 뉴럴네트워크를 사용한 바이오매스 에너지문제의 계량적 분석
백승현, 황승준, Baek. Seung Hyun, Hwang. Seung-June 한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 5 Pages
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 2013, Vol.36 No.4 59-63 (5 pages)
