본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성분 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로는 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 결과를 보임을 나타내고자 한다.
강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
자기 진단 센서는 자신의 상태를 스스로 진단하는 기능을 갖는 센서를 말한다. 이러한 기능을 갖기 위해서 자신의 상태를 판단 할 수 있는 정보를 얻는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 자신의 노이즈 신호만으로 상태를 판단할 수 있는 자기 진단센서의 설계하는 방법을 제안하였다. 웨이브렛 및 ICA 분석기법을 이용하여 자신의 출력 신호로부터 대상목표의 측정물리량을 나타내는 신호성분을 제외한, 센서 자신으로부터 발생하는 특징 노이즈 신호만을 분류한 다음에, 이 신호를 PDS로 정량화하여 특징 데이터를 생성하였다. 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다.
치수가 어떤 병적상태에 있는지 정확히 구분해 내는 것은 매우 어려운 일이다. 한 병적상태에서 다른 질환으로 쉽게 이행되고 염증상태에 있는 치수는 위촉되어 질환을 분류하는데 중첩되고 또한 병리조직학적 관점에서 진단해 내야 하기 때문에 임상에서 정확한 진단을 내리는데는 난점이 많다. 그러나 환자가 호소하는 주증상과 기왕증은 진단에 매우 중용한 부분을 찾이 하고 술자가 관찰하는 여러 가지 시험들을 토대로 하여 종합관찰한 후에 진단을 내려야 할 것이다.
본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 인간의 내부 감성상태를 추론하고 불필요한 감성상태를 제거할 수 있는 방법을 나타내었다. 그리고 시스템 설계자의 주관적인 관점을 배제하여 보다 객관적인 감성추론을 위해 응용 심리학에서 주로 사용되는 색채심리를 바탕으로 규칙 베이스를 구성하였고, 실험에서 보다 정확한 감성분류를 위해 $\alpha$-cut을 적용하여 불필요한 감성상태를 제거하여 나타내었다.
본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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