• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.1
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• pp.25-32
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.317-320
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• 2004

디스플레이 장치간의 색 재현 차이를 극복하기 위하여 다양한 색역폭 사상 기법이 사용되고 있다. 기존 색역폭 사상 방법은 일반적으로 색 공간 변환과 같은 복잡한 비선형 변환을 여러 단계 거치므로 실시간 처리 구현이 어렵다. 본 논문에서는 신경 회로망을 이용하여 기존의 색역폭 사상 방법을 학습하고 근사화한 방법을 이용한다. 이를 위해 주어진 디스플레이 장치의 표현 가능한 모든 색상에 대해 미리 색역폭 사상을 수행하고 그 결과를 학습 데이터로 이용하게 되며, 학습된 신경망은 이종 디스플레이 장치간의 색역폭 사상에 사용된다. 제안된 색역사상을 실시간 처리하기 위해서 학습 과정은 오프라인을 통해서 이루어지게 되고, 구해진 신경망은 프로세서의 메모리를 이용, 1차원의 Look-Up Table로 구성한다. 제안한 방법을 색역폭 사상에 적절하도록 최적화시키면 고속의 색역폭 사상이 가능하다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.32-41
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• 2000

In this paper, we proposed a method which predict the verb by using the neural network in order to enhance communication rate in augmentative communication system for Korean language disorders. Each word is represented by an information vector according to syntax and semantics, and is positioned at the state space by being partitioned into various regions different from a dictionary-like lexicon. Conceptual similarity is realized through position in state space. When a symbol was pressed, we could find the word for the symbol at the position in the state space. In order to prevent verb prediction's redundancy according to input units, we predicted the verb after separating class using the neural network. In the result we can enhance $20\% communication rate in the restricted space

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2812-2814
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• 1999

그레이 영상 입출력이 가능하고, 다양한 영상 크기에 적용 가능한 아날로그 셀룰라 신경회로망을 설계하였다. 아날로그 셀룰라 신경회로망은 실시간 병렬처리가 가능하므로, 영상처리 패턴인식과 같은 분야에 유용하게 사용될 수 있다. 기존의 하드웨어로 구현된 셀를라 신경회로망은 이진 영상를 출력하고, 단일 칩에 구현할 수 있는 셀의 수에 제한이 있기 때문에 범용의 영상처리에 응용하기에 적합지 않다. 본 연구에서 설계된 셀룰라 신경회로망은 영상 입력 크기의 분해능을 향상시켜 그레이 영상 처리가 가능한 칩을 설계하였다. 설계된 셀룰라 신경회로망를 이용한 그레이 영상의 에지추출 시뮬레이션 결과, 선명한 에지 영상을 얻을 수 있었다

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.105-113
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• 2001

최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.3-6
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• 2007

현재 우리나라는 원자력 발전에 대한 의존도가 매우 높고 그 기술 또한 우수하다. 그러나 중성자 스펙트럼을 사용하여 폭발물 탐지를 위한 시스템 개발 기술은 미흡한 실정이다. 본 논문은 신경망(Neural Networks)을 한국 원자력 연구소 중성자 스펙트럼 패턴을 분류하는 시스템에 적용하였다. 데이터 획득방법을 달리하여 두 개의 신경망을 구현하였고 그 결과를 분석하여 보았다. 먼저 폭발물에 다량 포함되어 있는 C(Carbon), N(Nitrogen), O(Oxygen) 3개의 물질을 중심으로 중성자 스펙트럼을 분석하였다. 다른 하나는 중성자 스펙트럼을 전체 영역으로 획득한 데이터를 바탕으로 신경망을 구현하여 인식률을 확인하였다. 실험결과 전자의 경우 62.5%의 인식률을, 후자의 경우 신경망은 83.48%의 인식률을 나타내었다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.2 no.3
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• pp.17-22
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• 2009

The objective of this study was to develop a signal process software for a Electromyograph(EMG). And this paper was developed to general signal process software for a Electromyograph using biomechanics. It was used the clinic, rehabilitation, ergonomics and sports. It was composed to the module type for the monitoring frequency analysis, the zero crossing and comparison analysis etc. It's UI(User Interface) made up the continuous monitoring, the reports and the user-friendly-approach. This developed Electromyography will be applied to biomedical engineering system.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.735-742
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• 2004

We present a new use of common graphics hardware to perform a faster artificial neural network. And we examine the use of GPU enhances the time performance of the image processing system using neural network, In the case of parallel computation of multiple input sets, the vector-matrix products become matrix-matrix multiplications. As a result, we can fully utilize the parallelism of GPU. Sigmoid operation and bias term addition are also implemented using pixel shader on GPU. Our preliminary result shows a performance enhancement of about thirty times faster using ATI RADEON 9800 XT board.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.435-437
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• 2019

모바일 환경에서 다양한 AI 관련 응용을 수행하기 위해, 정확도에 기반한 크고 깊은 신경망 이외에, 정확도를 비교적 유지하면서 좀더 효율적인 신경망 구조에 대한 다양한 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 모바일 딥러닝을 위한 다양한 임베디드 장치 및 모바일 폰에서의 성능 평가를 통해 경량 신경망의 비교 분석에 대한 연구를 담고 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.2
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• pp.117-122
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• 2009

We developed a multi-lingual namecard recognizer for building up a global client management systems. At first, we created the Unicode-based character image database for character recognition and learning of multi languages, and applied many color image processing techniques to get more correct data for namecard images which were acquired by various input devices. And by applying multi-layer perceptron neural network, individual character recognition applied for language types, and post-processing utilizing keyword databases made for individual languages, we increased a recognition rate for multi-lingual namecards.