음 함수(implicit function)의 미분관계를 고려하여, 유도한 본 연구의 판별기준을 통해 조작변수들과 제어변수들간의 pairing을 합리적으로 정할 수 있었으며, 기존의 기준이 해석하지 못한 대각선 이득에 대한 대각선에 있지 않은 이득의 영향을 효과적으로 고려할 수 있었다. 그리고 여러 경우에 대해 적응 예제들을 통하여 제시한 기준의 검증과 응용성을 알아보았다.
간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 'back propagation' 신경망 알고리즘을 이용하여 자동 신용 평가 시스템을 개발하고 실제 데이타를 이용하여 이 시스템을 평가하여 보았다. 평가 과정중 신경망의 학습 수렴속도와 그의 여부는 학습에 이용된 데이타의 수에 따라 민감하게 변화한다는 것과 학습후 학습에 이용되지 않은 새로운 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력과 학습에 이용된 데이타들에 대한 신용 평가의 판별력 사이에는 유의한 차이가 있음도 관찰되었다. 그리고, 학습에 이용된 데이타들의 갯수가 임의의 한 경계점을 넘어서면, 기존의 다른 많은 연구들이 주장했던 것과는 달리 학습 수렴 여부와 판별력이 급격히 떨어진다는 것도 관찰되었다. 또한 본 논문에서는 이상에서와 같이 관찰된 시스템 평가 결과를 신경망 이론의 학습 방법과 error space상에서 hyperplanes이 작용하는 역할의 관점에서 해석하였다.
위폐 판별을 위한 홀로그램 광학 검사 시스템을 제안한다. 이 시스템은 홀로그램의 표준패턴을 생성을 CGH(Computer Generated Hologram)방법에 근거한 주파수 변환을 적용하고, 조명각도에 따라 홀로그램 이미지를 정확하게 획득하여 특성에 적합한 홀로그램 표준패턴을 생성하게 된다. 생성한 표준패턴과 실제 영상과의 패턴매칭을 위해 패턴매칭알고리즘을 적용하여 위폐를 판별하는 검사시스템이다.
최근 IT기술이 점점 발달함에 따라 장애인의 일상생활을 편리하게 하는 도구들이 속속 개발되고 있다. 본 연구에서는 시각장애인들이 색상판별을 진동을 통해 감지할 수 있는 시스템을 개발하였다. 이것은 최근 대중화되고 있는 사물인터넷(IoT)의 기반이 되는 아두이노 기술을 접목하여 다양한 스위치와 센서로 입력 값을 받아들여 LED, 모터와 같은 외부출력장치를 제어함으로써 상호 작용을 만들어 낼 수 있는 시스템이다. 구체적으로 제안하는 시스템은 컬러센서를 통해 색상을 감지하고 색상 값을 수치 값으로 읽어 들이고 수치 값에 진동의 세기 주기 등을 달리함으로 시각장애인이 색상을 판별할 수 있도록 되어있다.
칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량 항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.251-258
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2000
인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.
칩의 마크는 종류별로 다르고 매우 작아서 작업자가 육안 검사로 처리하기에는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 칩의 마크를 인식하여 잘못된 마크를 판별하는 마크 자동 검사 시스템에 대하여 제안한다. 불량항목을 검사하기 위해서 템플릿 매칭 방법과 다양한 불량 판별 조건을 사용한다. 그리고 불량판별 조건은 문자 ROI 명암도, 문자 ROI 매칭, 문자 명암도, 브로컨, 브렌치로 분류된다. 제안된 방법은 마크 불량 판별에 커다란 성능향상이 보임을 일련의 실험들을 통하여 보여준다.
디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고화질의 위 변조지폐를 누구나 쉽게 제조 가능하게 되었다. 그러나 일반인의 위 변조지폐 발견비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조지폐를 판별할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 위 변조지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 작용길이 행렬을 계산하여 지폐의 특성을 추출하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 위조지폐 이미지로 실험하였으며, 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 92% 이상을 보임을 확인하였다.
대부분의 정보 검색 시스템은 문서 내어서 추출된 모든 용어를 이용해서 문서간 유사도 계산이나 문서 분류, 문서 클러스터링 등에 활용한다. 그러나 실질적으로 문서 내외 모든 용어를 추출해야만 이러한 정보 검색 시스템을 활용할 수 있는 것은 아니며, 오히려 용어 빈도수 같은 가중치가 낮은 용어를 용어 추출에서 제외시킴으로써 모든 용어 추출로 인해서 발생하는 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 정확하고 자동적인 문서 분류를 위한 문서 클러스터링보다 유사 문서 검색의 활용은 검색효율의 증가를 가져 올 수 있다. 본 논문에서는 유사 문서 판별 시스템을 이용해 용어 추출의 효율성을 실험하였으며, 모든 용어를 추출한 경우보다 중요 용어만 추출한 경우에 더 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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