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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...