• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.258-261
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• 2007

본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권3호
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• pp.311-318
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• 2001

본 논문에서는 연결수락 제어시 사용자가 전송하는 트래픽 파라메타(샐 개수의 분산값과 평균값)를 압축하여 망에 신고하는 방법을 제안하고, 압축방법에 의한 연결수락제어의 성능을 분석 비교한다. 트래픽 파라메타 압축방법은 K-means, CL(Competitive Learning), Fuzzy ISODATA,FNC(Fuzzy Neural Clustering)를 사용한다. 제안한 트래픽 파라메타의 압축에 의한 연결수락제어는 퍼지 매핑함수(Fuzzy Mapping Funciton)fp 의해 신고한 트래픽 패턴을 추정하고, 전방향 구조의 신경망을 사용하여 연결의 수락/거절을 결정한다. ON-OFF 트래픽 모델 환경에서 컴퓨터 실험을 통하여 여러 가지 압축방법들을 사용한 연결수락제어의 성능을 Fuzziness 값에 따라 비교하였고, 그 결과 FNC 방법이 우수함을 알 수 있었다. EH한 연결수락제어의 성능을 높히기 위해서 관측 프레임의 셀 분산값이 크면 Fuzziness 값을 작게 선정하고, 작으면 상대적으로 크게 선정해야 함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.205-211
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• 2009

가중치가 없는 램 기반 신경망은 가중치를 재조정하는 기존 신경망에 비해 계산량 및 인식 시간이 적은 장점을 가지고 있다. 특히 연속적인 연관성을 갖는 제스처와 같은 행위 정보는 각각의 정보들이 시계열적 상관관계를 갖는다. 이와 같은 행위 정보를 인식하려면 일반적으로 많은 계산량과 처리 시간이 요구된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 전처리 과정의 삽입 및 하드웨어 인터페이스 활용 등을 이용한다. 본 논문에서는 이와 같은 추가적인 방법 없이 순차 램 기반 누적 신경망으로 연속적인 행위 정보인 한글 복합어 수화 인식 시스템을 구현하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 카메라로부터 입력받은 연속적인 복합어 수화 영상을 최소한의 이미지 처리인 경계선 검출만으로 수화 인식을 실험하였다. 경계선 검출 후 이진 영상을 전처리 과정 없이 제안된 순차 램 기반 누적 신경망 시스템으로 처리된 결과는 93%의 인식률을 얻었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.273-280
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• 2020

자동화된 정적분석 도구는 소스 코드상에 잠재된 결함을 개발자들이 적은 노력으로 빠르게 찾을 수 있도록 도와준다. 하지만 이러한 정적분석 도구는 수정할 필요가 없는 오탐지 경고들을 무수하게 발생시킨다. 본 연구에서는 소스코드 블록의 토픽 모델을 이용한 인공신경망 기반의 경고 분류 기법을 제안한다. 소프트웨어 변경 관리 시스템으로부터 버그를 수정한 리비전들을 수집하고, 개발자들로부터 수정된 코드 블록들을 추출한다. 토픽 모델링을 이용하여 수집된 코드 블록의 토픽 분포 값을 구하고, 코드 블록의 리비전 간 경고들의 삭제 여부를 표현하는 이진데이터를 인공신경망의 입력 값과 출력 값으로 사용하여 심층 학습을 수행한다. 그 결과, 인공신경망 기반의 분류 모델이 높은 예측 성능으로 진성 또는 오탐지 경고를 분류하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2188-2195
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• 1999

본 논문에서는 퍼지 패턴 추정기를 구성하여 신경망 학습시에 훈련되지 않은 새로운 종류의 호가 발생할 때, 재학습을 하지 않고 그 호의 수락/거절을 효과적으로 행할 수 있는 IFVQ-NNCA(Inverse Fuzzy Vectorquantizer-Neural Networks Call Admission Control)를 제안한다. 이 방식은 연결을 요구하는 호의 입력 트래픽 패턴이 발생하면, 그 입력패턴은 수락/거절 표준패턴(코드북), 퍼지 소속 함수값, 그리고 FCM(Fuzzy-C-Means) 연산을 이용하여 학습화한 패턴을 발생한 후, 그 패턴을 신경망의 입력으로 하여 호 수락/거절을 결정한다. 이 방식은 셀 스트림의 평균과 분산값을 트래픽 파라메터로 사용함으로써 트래픽 모델과는 무관한 호 수락제어가 가능하며, 입력패턴(프레임별 관측패턴)과 표준패턴의 멤버쉽 함수값을 CAC에 신고하는 트래픽 파라케터로 사용하는 새로운 방법이다. 신경망은 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 표준패턴으로 학습한다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 신경망 방식과 제안된 방식의 Fuzziness 값의 설정에 따른 호 수락/거절 오류를 비교하여 제안된 방식이 우수함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.365-372
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• 2022

관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.276-284
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• 2020

본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주 사용자 신호에 대한 어떠한 사전 정보도 알지 못하는 상황에서 에너지 검출을 통해 주 사용자 신호 유무를 판단한다. 제안하는 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링한다. 이후 신호의 FFT(fast Fourier transform)을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고 연속적으로 이와 같은 스펙트럼을 쌓아서 2차원 신호를 만든다. 이렇게 만든 2차원 신호를 탐지하고자 하는 채널 대역폭 단위로 자르고 합성곱 신경망에 입력하여 채널이 사용 중인지 비어있는지 판단한다. 판단하고자 하는 분류의 종류가 두 가지이므로 이진 분류 합성곱 신경망을 사용한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험과 실제 실내환경에서의 실험을 통해 검증하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법은 기존 문턱값 기반 기법보다 2 dB 이상 우수한 성능을 보인다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.805-809
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• 2018

본 연구에서는 이진 가중치 신경망(BWN)을 부동소수점 데이터를 사용하여 학습시킨 후에, 학습된 파라미터와 주요연산을 고정소수점으로 근사화시키는 과정에서 정확도의 변화를 분석하였다. 신경망을 이루고 있는 각 계층의 입력 데이터와 컨볼루션 연산의 계산에 고정소수점 수를 사용했으며, 이때 고정소수점 수의 전체 bit 수와 소수점 이하 bit 수에 변화를 주면서 정확도 변화를 관찰하였다. 각 계층의 입력 값과 중간 계산값의 정수 부분의 손실이 발생하지 않으면 고정소수점 연산을 사용해도 부동소수점 연산에 비해 큰 정확도 감소가 없었다. 그리고 오버플로가 발생하는 경우에 고정소수점 수의 최대 또는 최소값으로 근사시켜서 정확도 감소를 줄일 수 있었다. 이 연구결과는 FPGA 기반의 BWN 가속기를 구현할 때에 필요한 메모리와 하드웨어 요구량을 줄이는 데 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.370-376
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• 2005

본 논문에서는 HSI 정보와 신경망의 비지도 학습 방법인 ART2 알고리즘을 이용하여 신 차량 번호판을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 차량의 영상에서 번호판 영역을 추출하는 부분과 추출된 번호판 영역의 문자를 인식하는 부분으로 구성된다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 HSI 컬러 모형의 Hue 정보를 이용하여 차량 번호판 영역을 추출하고 개선된 퍼지 이진화 방법을 적용하여 추출된 차량 번호판 영역으로부터 문자를 포함한 특징 영역을 이치화 한 후에 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 잡음과 훼손에 비교적 강한 ART2 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 차량 번호판 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 차량 번호판의 추출 방법보다 번호판 영역의 추출률이 개선되었다. 또한 ART2 알고리즘을 적용하여 신 차량 번호판을 인식하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.623-625
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• 2021

고무 오링은 일반적인 사출 성형 방식으로 생산된다. 이때 정상적으로 성형되지 않은 제품은 무조건 불량으로 판별한다. 그러나 영상기반 판독 시 획득한 영상을 원본 그대로 판독 할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 획득한 영상을 적응형 이진화와 Convex Hull 알고리즘을 사용한 전처리를 통해 원본영상에서 고무 오링 부분만 추출하여 합성곱 신경망에 학습하였다. 테스트 과정에서 제안하는 전처리를 적용한 학습방법의 불량검출 성능이 제시한 기준치 보다 나은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.