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261.

S.I. 엔진 모델링을 위한 신경회로망 기반의 시스템 식별에 관한 연구

윤마루, 박승범, 선우명호, 이승종 한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 6 Pages

한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 2002, Vol.10 No.5 29-34 (6 pages)

윤마루, 박승범, 선우명호, 이승종 저

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262.

얼굴 특징점의 지각적 위계구조에 기초한 표정인식 신경망 모형

반세범, 정찬섭 한국인지과학회 인지과학 13 Pages

한국인지과학회 인지과학 2001, Vol.12 No.1 77-89 (13 pages)

반세범, 정찬섭 저

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얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의...
263.

화상처리법에 의한 쌀 품종별 판별기술 개발

권영길, 조래광, Kwon. Young-Kil, Cho. Rae-Kwang 한국응용생명화학회 한국농화학회지 6 Pages

한국응용생명화학회 한국농화학회지 1998, Vol.41 No.2 160-165 (6 pages)

권영길, 조래광, Kwon. Young-Kil, Cho. Rae-Kwang 저

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대한 가장자리까지의 거리를 쌀알의 화상데이타로 이용하였다. 쌀 품종 내에서 영상 변이는 다소 있었지만, 형태가 상이한 쌀 품종에서는 품종간 변이 보다 품종 내의 변이가 적었으며, 동일 품종의 쌀알의 착립위치에 따라서는 변이 폭이 매우 적었다. 추출된 화상 데이터는 Normalize, FFT의 전처리 과정으로 정규화 및 변수 축소가 가능하였다. 각 품종의 쌀알의 평균 영상에 Matching하는 Library model과 BP neural network model에 의한 품종 판별 결과, 형태가 상이한 품종간에는 100% 판별 가능하였으며, 형태가 유사한 품종간에는...
264.

회귀신경망 예측 HMM을 이용한 숫자음 인식에 관한 연구

김수훈, 고시영, 허강인 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages

한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2001, Vol.20 No.8 12-18 (7 pages)

김수훈, 고시영, 허강인 저

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HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다....
265.

Fuzzy를 이용한 VQ/NN에 기초를 둔 음성 인식

안태옥, Ann. Tae-Ock 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages

한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 1996, Vol.15 No.6 5-11 (7 pages)

안태옥, Ann. Tae-Ock 저

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관한 연구로써, fuzzy개념를 이용한 VQ(Vector Quantization)/NN(Neural Network)에 의한 음성 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 fuzzy를 이용하여 VQ codebook에 의해 다중 관측열(multi-observation sequence)을 구해 각 symbol이 데이타로부터 가질 수 있는 확률값을 계산하여 이 값을 신경 회로망의 입력으로 사용하는 방법이다. 인식 대상어로는 한국어 단모음을 선정하였으며 10명의 남성 화자가 8개의 단모음을 10번씩 발음한 음성 데이터베이스를 이용하여 fuzzy를 이용하지 않은 VQ/NN과 fuzzy를 이용한 VQ/HMM(hidden Markov...
266.

Support Vector Machines을 이용한 공급사슬관리의 지속적 협업 수준에 대한 의사결정모델

임세헌, Lim. Se-Hun 한국유통학회 流通硏究 14 Pages

한국유통학회 流通硏究 2005, Vol.10 No.3 1-14 (14 pages)

임세헌, Lim. Se-Hun 저

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(3) Radial Basis Function(RBF), (4) sigmoid kernel을 이용해 공급사슬관리 지속적 협업 예측 정확도를 비교하였다. SVM 커늘 4가지 중 linear kernel의 예측성과가 가장 좋았다. 그리고 본 연구에서는 SVM linear kernel의 예측성과를 ANN(Artificial Neural Network)의 예측성과와 비교하였다. 분석결과 SVM linear kernel이 공급사슬관리에 있어 지속적 협업 예측에 우수한 예측성과를 보여주는 것을 발견하였다. 이러한 곁과는 SVM linear kernel이 공급사슬관리의 지속적 협업 예측 통제에 있어 우수한 대안을 제공해 줄 것이다....
267.

필름 스캐너에서 역전파 신경회로망을 이용한 색 보정

홍승범, 백중환 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 8 Pages

한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 2003, Vol.4 No.4 15-22 (8 pages)

홍승범, 백중환 저

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필름 스캐너는 기존의 광학 필름으로부터 고해상도와 고화질의 디지털 영상을 취득할 수 있는 입력 장치로, 최근 인쇄 및 편집 전문가들의 사용이 증대되고 있다. 그러나 광원 및 센서의 비선형적 특성으로 인해 원 필름 영상의 컬러와 스캔된 영상의 컬러가 일치하지 않는 문제가 발생한다. 따라서 필름 스캐너에서는 스캔된 디지털 영상에 대한 색 보정이 필수적이다. 본 논문에서는 스캔된 RGB 색공간의 데이터를 L$^{*}$ /a$^{*}$ /b$^{*}$ 색 공간으로 변환한 후 역전파 신경회로망을 이용하여 색 보정한다. 또한 TMS320C32 DSP...
268.

기상 변수를 고려한 모델에 의한 단기 최대전력수요예측

고희석, 이충식, 최종규, 지봉호 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 6 Pages

한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會論文誌 2001, Vol.2 No.3 73-78 (6 pages)

고희석, 이충식, 최종규, 지봉호 저

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특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여...
269.

다층 퍼셉트론 인공신경망 모형을 이용한 가뭄예측

이주헌, 김종석, 장호원, 이장춘, Lee. Joo-Heon, Kim. Jong-Suk, Jang. Ho-Won, Lee. Jang-Choon 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 15 Pages

한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2013, Vol.46 No.12 1249-1263 (15 pages)

이주헌, 김종석, 장호원, 이장춘, Lee. Joo-Heon, Kim. Jong-Suk, Jang. Ho-Won, Lee. Jang-Choon 저

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대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여,...
270.

Takagi-Sugeno 추론기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형의 구축 및 적용 (II) : 실제 유역에 대한 적용 및 검증

최승용, 한건연, Choi. Seung-Yong, Han. Kun-Yeun 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 15 Pages

한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2011, Vol.44 No.7 537-551 (15 pages)

최승용, 한건연, Choi. Seung-Yong, Han. Kun-Yeun 저

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본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은 홍수예측을 하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 정량적 평가를 위해 평균제곱근...

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