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Backpropagation을 이용한 악보인식
박현준, 차의영, Park. Hyun-Jun, Cha. Eui-Young 한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 6 Pages
한국해양정보통신학회 한국해양정보통신학회논문지 2007, Vol.11 No.6 1170-1175 (6 pages)
알고리즘 중 하나인 backpropagation network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 영상에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다. -
적응 오류 제약 Backpropagation 알고리즘
최수용, 고균병, 홍대식 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 6 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템 2003, Vol.28 1007-1012 (6 pages)
Multilayer perceptrons (MLPs)를 위한 일반적인 BP 알고리즘의 학습 속도를 개선하기 위하여 제약을 갖는 최적화 기술을 제안하고 이를 backpropagation (BP) 알고리즘에 적용한다. 먼저 잡음 제약을 갖는 LMS (noise constrained least mean square : NCLMS) 알고리즘과 영잡음 제약 LMS (ZNCLMS) 알고리즘을 BP 알고리즘에 적용한다. 이러한 알고리즘들은 다음과 같은 가정을 반드시 필요로 하여 알고리즘의 이용에 많은 제약을 갖는다. NCLMS 알고리즘을 이용한 NCBP 알고리즘은 정확한 잡음 전력을 알고 있다고 가정한다. 또한... -
A Sensitivity Analysis of Design Parameters of an Underground Radioactive Waste Repository Using a Backpropagation Neural Network
권상기, 조원진, Kwon. S., Cho. W.J. 한국암반공학회 터널과 지하공간: 한국암반공학회지 10 Pages
한국암반공학회 터널과 지하공간: 한국암반공학회지 2009, Vol.19 No.3 203-212 (10 pages)
큰 것으로 나타났다. 처분장 주변의 암반과 완충재 온도의 통계적인 분포를 구하기 위해 backpropagation 인공신경망 기법이 적용되었다. 학습된 인공신경망의 적합성을 평가하기 위해 무작위로 선정된 입력 인자에 대한 예측이 실시되었다. 인자 값의 변화가 ${pm}10%$ 인 경우, 신경망은 1% 오차로 신뢰할 수 있는 예측 결과를 보임을 알 수 있었다. 이렇게 학습된 신경망은 다양한 경우에 대한 신속한 온도 예측에 활용할 수 있었다. 완충재와 암반의 온도는 각각 평균 $98^{circ}C$, $83.9^{circ}C$ 표준편차는 $3.82^{circ}C$ 와... -
심층 신경망을 이용한 윈드시어 경보 사전 예측
조휘연(Hwi-Yeon Cho), 김용혁(Yong-Hyuk Kim), 임효혁(Hyo-Hyuk Im) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 7호 73 749-757 (9 pages)
항공기의 이륙·착륙에 가장 많은 영향을 끼치는 것 중에 하나는 윈드시어이다. 윈드시어는 wind(바람)과 shear(자르다)가 결합된 용어로, 짧은 수평·수직 거리 내에서 바람의 방향과 속도가 갑자기 변하는 현상을 말한다. 이착륙 단계의 낮은 고도에서는 조종사가 대응할 만한 시·공간적 여유가 없기 때문에, 윈드시어가 발생하면 매우 위험한 상황이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 일정 시간(10분, 20분, 30분) 이후의 윈드시어 발생 경보를 사전에 예측하는 모델을 제안한다. 딥러닝 기법 중의 심층 신경망을... -
GPGPU 기반 Convolutional Neural Network의 효율적인 스레드 할당 기법
김민철, 이광엽 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2017, 제 7권 제 10호 87 935-943 (9 pages)
많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연 산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하 는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인... -
적응적 스킨 칼라를 이용한 얼굴 경계선 추출에 관한 연구
유영중, 박성호, 문상호, 최연준 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2017, 제 7권 제 3호 38 383-391 (9 pages)
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딥러닝 신경망모형을 이용한 실시간 교통정보수집 연구
김대현 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 10 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2016, 제 6권 제 5호 42 435-444 (10 pages)
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역전파 알고리즘을 이용한 미국 NETS 교육과정에서 에너지 기후변화 교육 방안
김갑수 에너지기후변화교육학회 에너지기후변화교육 9 Pages
에너지기후변화교육학회 에너지기후변화교육 2011, 제 1권 제 2호 10 217-225 (9 pages)
본 논문의 목적은 에너지 기후 변화 교육 내용이 컴퓨터 교육과정에 적용 가능한지를 예측하는 것이다. 미국의 NETS의 컴퓨터 교육 교과정의 각 표준들을 본 연구에서 적용한다. 각 표준들로부터 평가 데이터를 추출한다. 각 데이터 추출은 개념 이용 가능성, 데이터 이용가 능성, 함수 이용 가능성, 알고리즘 이용 가능성, 객체 이용 가능성, 데이터 표현 가능성, 지식 전이 가능성이다. 평가 방법으로는 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용하였다. 본 연구의 결과로는 미국의 NETS 컴퓨터 교육과정의 각 표준에 에너지 기후변화... -
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... -
상황 인식 기반 해양 디지털 선박 상황 진단 시스템 구현 및 설계
송병호, 최명수, 권장우, 이성로, Song. Byoung-Ho, Choi. Myeong-Soo, Kwon. Jang-Woo, Lee. Sung-Ro 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 8 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 2010, Vol.35 859-866 (8 pages)
예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각... -
오류 역전파 학습 알고리듬을 이용한 블록경계 영역에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬
권기구, 이종원, 권성근, 반성원, 박경남, 이건일 한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 7 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 네트워크 및 서비스 2001, Vol.26 1292-1298 (7 pages)
영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다. -
다층 신경회로망을 사용한 로봇 매니퓰레이터의 궤적제어
안덕환, 이상효 한국통신학회 한국통신학회논문지 8 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지 1991, Vol.16 No.11 1186-1193 (8 pages)
궤적 제어 방법을 제안하였다. 매니퓰레이터에 가해지는 토크는 신경회로망이 출력인 feedforward 토크와 보조제어기로 사용되는 비례 미분 제어기PD 제어기의 출력인 feedback 토크의 합이다. 제안된 전경 회로망은 다층 신경회로로서 시간 지연 요소를 가지며 PD 제어기의 오차 토크를 사용하여 매니퓰레이터 이동력학 모델을 학습한다. errror backpropagation(BP) 학습 신경회로 제어기를 사용해보므로서 매니퓰레이터 동특성에 대한 정보를 미리 필요로 하지 않으며, 연결 가중치 값에 그러한 정보가 저장된다. 확인될 신경회로망의... -
다층 신경망을 사용한 항공기 인식 및 3차원 방향 추정
김대영, 진성일, 손현 한국통신학회 한국통신학회논문지 11 Pages
한국통신학회 한국통신학회논문지 1991, Vol.16 No.1 35-45 (11 pages)
논문에서는 Backpropagation 학습 이론을 사용한 다층 구조 신경 회로망을 이용하여 3차원적으로 왜곡된 항공기 인식과 항공기의 3차원 회전 방향 추정을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 수행하였다. 항공기 영상으로 부터 2차원 영상에서 왜곡 불변 (distortion invariant)특정을 가지는 피치 $(L,;{Phi})$를 추출하여 신경 회로망 항공기 인식기의 학습(training)에 사용하였다. 그리고 신경 회로망 인식기 설계시 그 구조를 최적화 함으로써 높은 인식률을 가지는 항공기 인식기를 구성하였다. 신경 회로망 학습 과정에서 학습 이론으로는... -
미시추 구간의 정량적 지반 등급 분류를 위한 윈도우-쉬프팅 인공 신경망 학습 기법의 개발
신휴성, 권영철, Shin. Hyu-Soung, Kwon. Young-Cheul 한국터널공학회 터널기술 : 한국터널공학회논문집 12 Pages
한국터널공학회 터널기술 : 한국터널공학회논문집 2009, Vol.11 No.2 151-162 (12 pages)
RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항... -
신경회로망을 이용한 가전기기 전기 사용량 모니터링 및 예측
정경권, 최우승, Jung. Kyung-Kwon, Choi. Woo-Seung 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 10 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2011, Vol.16 No.8 137-146 (10 pages)
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다.... -
인공신경망을 이용한 탄성파 잡음제거
황학수, 이상규, 이태섭, 성낙훈, Hwang. Hak Soo, Lee. Sang Kyu, Lee. Tai Sup, Sung. Nak Hoon 한국지구물리탐사학회 물리탐사 5 Pages
한국지구물리탐사학회 물리탐사 2000, Vol.3 No.3 83-87 (5 pages)
인공잡음이 존재하는 지역에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 근/원기준점(reference)을 이용한 탄성파 잡음예측필터를 개발하였다. 잡음예측필터에 사용된 방법은 backpropagation 알고리즘을 이용한 3층의 인공신경망(neural network)으로서, 훈련자료(training data) 및 검증자료(testing data)에 훈련된 잡음예측필터를 적용시 신호대잡음비(signal-to-noise ration)를 약 3배 정도 증가시켰다. 그러나, 일반적으로 전기, 전자탐사 자료의 질을 향상하기 위해 사용되는 스케일링(scaling)기법으로는 전혀 탄성파의 잡음을... -
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)
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 적절히 선택함으로써 패턴인식 웅용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정되고 학습이 진행됨에... -
DS/CDMA통신에서 다경로 페이딩 간섭 제거를 위한 반복적 최소 자승 역전파 신경망 알고리즘
김광준, 나상동 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (a):computer systems and theory. A 8 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KISS (a):computer systems and theory. A 1999, Vol.26 No.4 464-471 (8 pages)
DS/CDMA 시스템은 이동통신 시스템에서 다중경로, 고의적인 반방해 전파 및 동일대역폭을 공유하기 위한 다중 사용자에 의해 발생되는 협대역 간섭과 부가적인 백색가우시안 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 다계층 퍼셉트론을 기반으로 한 역전파 신경망을 이용한 정합필터 채널 모델이 DS/CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭을 고려하면서 신호 대 잡음비와 전송 전력비에 따른 컴퓨터시뮬레이션 결과는 역전파 신경망을 이용한 정합 필터의 비트 에러율이 직접 순차 확산 스펙트럼의 RAKE 수신기의 비트... -
은닉노드 목표 값을 가진 2개 층 신경망의 분리학습 알고리즘
최범기, 이주홍, 박태수, Choi. Bum-Ghi, Lee. Ju-Hong, Park. Tae-Su 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 9 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2006, Vol.33 No.12 999-1007 (9 pages)
역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점이나 고원에 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 변수에 따른 수렴의 안정성 사이에서 불균형이라는 대가를 치루고 있다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제점 중, 특히 지역 최소점을 탈피하는 기능을 추가하여 적은 저장 공간으로 안정성이 보장되면서도 빠른 수렴속도를 유지하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 전체 신경망을 은닉층-출력층(hidden to output)을 의미하는 상위 연결(upper... -
RFID Tag Detection on a Water Content Using a Back-propagation Learning Machine
Jo. Min-Ho, Lim. Chang-Gyoon, Zimmers. Emory W. 한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 13 Pages
한국인터넷정보학회 KSII Transactions on internet and information systems : TIIS 2007, Vol.1 No.1 19-31 (13 pages)
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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)
논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을... -
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)
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 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을... -
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... -
신경회로망을 이용한 용접잔류응력 예측 및 최적의 용접조건 선정에 관한 연구
차용훈, 이연신, 성백섭 한국안전학회 한국산업안전학회지 7 Pages
한국안전학회 한국산업안전학회지 2001, Vol.16 No.4 58-64 (7 pages)
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하천수위표지점에서 신경망기법을 이용한 홍수위의 예측
김성원, 호세살라스, Kim. Seong-Won, Salas. Jose-D. 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 16 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2000, Vol.33 No.2 247-262 (16 pages)
본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될... -
신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 하중특성 추론에 관한 연구
명창문, 이영신, 류충현 한국복합재료학회 복합재료 : 한국복합재료학회지 12 Pages
한국복합재료학회 복합재료 : 한국복합재료학회지 2001, Vol.14 No.5 26-37 (12 pages)
원통쉘에 가해진 중격하중 특성을 동시에 추론하였다. 적용된 신경회로망은 Momentum Backpropagation 알고리즘이며, 모멘텀 계수 및 학습율이 학습도에 따라 가변적으로 조정될 수 있도록 프로그램을 개발 적용하였다 Backpropagation 신경회로망의 은닉층은 1층에서 3층까지 별도 프로그램을 개발하여 충격하중 특성추론 학습을 시도하였다. 개발된 신경회로망 프로그램을 적용하여 원통쉘의 충격하중 특성추론 정확도는 1%이내로 학습에 성공하였다. 본 연구 결과 신경회로망을 이용한 복합재료 원통쉘의 충격하중 특성을 추론할 수... -
Algorithm for Predicting Functionally Equivalent Proteins from BLAST and HMMER Searches
Yu. Dong Su, Lee. Dae-Hee, Kim. Seong Keun, Lee. Choong Hoon, Song. Ju Yeon, Kong. Eun Bae, Kim. Jihyun F. 한국미생물생명공학회 Journal of microbiology and biotechnology 5 Pages
한국미생물생명공학회 Journal of microbiology and biotechnology 2012, Vol.22 No.8 1054-1058 (5 pages)
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신경회로망과 틸팅을 이용한 이족 보행로봇의 ZMP 개선 연구
김병수, 남규민, 이순걸, Kim. Byoung-Soo, Nam. Kyu-Min, Lee. Soon-Geul 한국로봇학회 로봇학회논문지 7 Pages
한국로봇학회 로봇학회논문지 2011, Vol.6 No.4 301-307 (7 pages)
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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)
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진화와 학습의 상호 적응에 의한 자발적 주행 로봇을 위한 재귀 신경망 제어기 설계
김대진, 강대성, Kim. Dae-Jin, Gang. Dae-Seong 대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 12 Pages
대한전자공학회 電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. CI, 컴퓨터 2000, Vol.37 No.3 27-38 (12 pages)
방안을 제시한다. 제안한 동시 적응 방안은 다음 두 가지 성질을 갖는다. 유전자 알고리즘에 의해 해집단내 여러 개의 신경망 제어기들은 전역적 탐색을 수행하여 점진적으로 장애물과의 충돌이 적게 일어나도록 진화되고, 동시에 각 신경망 제어기는 상보적 재강화 역전파 (CRBP： Complementary Reinforcement Backpropagation) 학습에 의해 국부적 탐색을 수행하여 주행 특성이 로봇이 처한. 외부 환경에 적응되어진다. 실험 결과, 학습과 결합한 진화에 의해 얻어진 신경망 제어기가 진화자체만에 의해 얻어진 신경망 제어기보다 더... -
A Fast and Robust Approach for Modeling of Nanoscale Compound Semiconductors for High Speed Digital Applications
Ahlawat. Anil, Pandey. Manoj, Pandey. Sujata 대한전자공학회 Journal of semiconductor technology and science 7 Pages
대한전자공학회 Journal of semiconductor technology and science 2006, Vol.6 No.3 182-188 (7 pages)
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역전파 신경망을 이용한 고전력 반도체 소자 모델링
김병환, 김성모, 이대우, 노태문, 김종대, Kim. Byung-Whan, Kim. Sung-Mo, Lee. Dae-Woo, Roh. Tae-Moon, Kim. Jong-Dae 대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. D / D, 시스템 및 제어부문 5 Pages
대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. D / D, 시스템 및 제어부문 2003, Vol.52 No.5 290-294 (5 pages)
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역전과 알고리즘(BP)을 이용한 대지저항률 추청 방법에 관한 연구
류보혁, 위원석, 김정훈, Ryu. Bo-Hyeok, Wi. Won-Seok, Kim. Jeong-Hun 대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 7 Pages
대한전기학회 전기학회논문지. The transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers. A / A, 전력기술부문 2002, Vol.51 No.2 76-82 (7 pages)
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X-선 유방영상에서 텍스처 분석과 신경망을 이용한 군집성 미세석회화의 컴퓨터 보조검출
김종국, 박정미 대한의용생체공학회 의공학회지 8 Pages
대한의용생체공학회 의공학회지 1998, Vol.19 No.1 1-8 (8 pages)
두 개의 영역에서의 2차 히스토그램에 근거한 통계적인 텍스처(texture)분석 방법이며 X-선 유방영상에서 군집성 미세석회화의 검출을 위해 제안되었다. 또한, 본 논문에서 제안된 필름흠 제거 필터의 효과는 ROC (receiver operating-characteristics) 분석에 의한 분류 성능 측면에서 평가되어진다. 정상조직(normal tissue)과 군집성 미세석회화를 포함한 조직을 분류하기 위해 3계층 backpropagation 신경망이 분류기로 이용되었다. 검출된 군집성 미세석회화의 위치와 적절한 표시를 함으로써 진단방사선의사에게 더 많은 주의를... -
신경회로망을 이용한 선상가열공정의 가열선 위치선정에 관한 연구
손광재, 양영수, 배강열 대한용접접합학회 大韓溶接學會誌 8 Pages
대한용접접합학회 大韓溶接學會誌 2003, Vol.21 No.4 31-38 (8 pages)
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신경회로망을 이용한 평판 맞대기용접의 잔류응력 예측시스템 개발
차용훈, 성백섭, 이연신 대한용접접합학회 大韓溶接學會誌 7 Pages
대한용접접합학회 大韓溶接學會誌 2003, Vol.21 No.1 80-86 (7 pages)
