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다중 클래스 SVM을 이용한 스마트폰 중독 자가진단 시스템
피수영, Pi. Su Young 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.1 13-22 (10 pages)
무선으로 응용 프로그램을 다운받아 실행하고 수많은 응용 프로그램들을 통신 접속이 없어도 실행이 가능하다는 점으로 인해 스마트폰 중독이 인터넷 중독보다 심각한 상태이지만 아직까지 스마트폰 중독과 관련된 연구가 부족한 상태이다. 한국정보화진흥원에서 개발한 스마트폰 중독 검사 척도인 S-척도는 문항수가 많아 응답자들이 진단 자체를 회피할 수도 있으며 인구통계학적 변인도 고려하지 않은 상태에서 체크한 문항들에 대한 총점만으로 중독여부를 진단하므로 정확하게 진단하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는... -
인공신경망을 이용한 이면비드 예측 및 용접성 평가
이정익, 고병갑, Lee. Jeong-Ick, Koh. Byung-Kab 한국공작기계학회 한국공작기계학회논문집 8 Pages
한국공작기계학회 한국공작기계학회논문집 2007, Vol.16 No.4 79-86 (8 pages)
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신경회로망을 이용한 Al 2024-T3 합금의 피로손상모델에 관한 연구
홍순혁, 조석수, 주원식 한국공작기계학회 한국공작기계학회논문집 8 Pages
한국공작기계학회 한국공작기계학회논문집 2001, Vol.10 No.4 14-21 (8 pages)
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신경망을 이용한 차량 객체의 그림자 제거
정성환, 이준환, Jeong. Sung-Hwan, Lee. Jun-Whoan 한국ITS학회 韓國ITS學會 論文誌 10 Pages
한국ITS학회 韓國ITS學會 論文誌 2008, Vol.7 No.1 32-41 (10 pages)
의하여 객체가 병합되는 현상이 나타난다. 본 논문에서는 신경망(Backpropagation Neural Network)을 이용하여 그림자를 제거하는 방법을 제안하였다. 10개의 동영상에서 객체영역과 캐스트그림자(Cast-Shadow)영역의 훈련용 이미지에서 특징 값을 추출하여 신경망을 훈련시켰다. 캐스트그림자를 제거하는 방법은 이진영상의 객체로 추정되는 영역에서 그림자를 분리하는 방법을 기초로 하며 기존의 그림자 제거 알고리즘 (SNP, SP, DNM1, DNM2, CNCC)보다 그림자 제거 성능이 (16.2%, 38.2%, 28.1%, 22.3%, 44.4%)로 높게 나타났다. -
Structural damage detection of steel bridge girder using artificial neural networks and finite element models
Hakim. S.J.S., Razak. H. Abdul 테크노프레스 Steel & Composite structures : an international journal 11 Pages
테크노프레스 Steel & Composite structures : an international journal 2013, Vol.14 No.4 367-377 (11 pages)