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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...
