• Title/Summary/Keyword: 인식구조

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A Reader Anti-Collision Algorithm based on Hierarchical Structure for RFID Systems (RFID 시스템을 위한 계층적 구조 기반의 리더 충돌 방지 알고리즘)

  • Oh, Jung-Suk;Hwang, Jun-Ho;Kang, Yu-Chol;Lee, Jung-Hee;Yoo, Myung-Sik
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.33 no.10B
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    • pp.885-893
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    • 2008
  • In RFID system, reader collision happened when multiple readers try to read the tags at the same time. Because reader collision reduces tag recognition performance, it is required for RFID system to have reader anti-collision algorithm. In this paper, we propose reader anti-collision algorithm based on hierarchical structure, where a master reader controls the slave readers to avoid the reader collisions. It is verified through simulations that the proposed algorithm enhances the performance in terms of leader collision probability and tag reading time.

Disease Region Pattern Recognition Algorithm of Gastrointestinal Image using Wavelet Transform and Neural Network (Wavelet변환과 신경회로망에 의한 위장 영상의 질환 부위 패턴 인식 알고리즘)

  • 이상복;이주신
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.36S no.5
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    • pp.70-77
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    • 1999
  • 본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

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Optimal Structures of a Neural Network Based on OpenCV for a Golf Ball Recognition (골프공 인식을 위한 OpenCV 기반 신경망 최적화 구조)

  • Kim, Kang-Chul
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.10 no.2
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    • pp.267-274
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    • 2015
  • In this paper the optimal structure of a neural network based on OpenCV for a golf ball recognition and the intensity of ROI(Region Of Interest) are calculated. The system is composed of preprocess, image processing and machine learning, and a learning model is obtained by multi-layer perceptron using the inputs of 7 Hu's invariant moments, box ration extracted by vertical and horizontal length or ${\pi}$ calculated by area of ROI. Simulation results show that optimal numbers of hidden layer and the node of neuron are selected to 2 and 9 respectively considering the recognition rate and running time, and optimal intensity of ROI is selected to 200.

An Intelligent P2P Mobile Agent for sharing Users' Context and Service Information (사용자 상황 인식 정보 및 서비스 정보의 공유를 위한 지능형 P2P 모바일 에이전트)

  • Yun Hyo-Gun;Lee Sang-Yong
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.5
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    • pp.538-544
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    • 2005
  • The service supporting structure for users in ubiquitous computing environment requires technology that divides efficiently resources shared around users according to users context. So, needs research that analyze service items and resources that is offered according to users context information and divide adaptively necessary service and resources. Therefore, in this paper we proposes an intelligent P2P mobile agent that recognizes users context using portable mobile devices and is available for intelligent service by sharing serviced item according to users' context. The proposed structure removes monopoly for specific resources, and supports effective users context-awareness and service.

패턴인식을 위한 신경망-지식기반융합모델-IPP(Intelligent Processing of Pattern) 모델

  • Lee, Gwang-Ro;Jang, Myeong-Uk;Park, Chi-Hang;Lee, Hun-Bok
    • ETRI Journal
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    • v.14 no.4
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    • pp.125-136
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    • 1992
  • 일반적으로 사람이 패턴인식을 하는 데 있어서 여러 단계의 과정을 거쳐 인식함이 알려져 있다. 이와 같은 사람의 패턴인식 메카니즘(mechanism)을 모방하여 각 단계에 해당하는 기능을 수행하는 시스팀의 구성은 계층구조를 가짐은 물론 각각의 계층의 지식 또한 모듈화 되어야 한다. 특히 계층간의 지식이 상호작용을 통하여 지식이 처리되어야 할 것이다. 본 연구에서는 기존의 패턴인식 모델이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 인간의 패턴 인식 메카니즘에 대해 많이 알려진 여러가지 가설을 바탕으로 신경망 패턴인식 모델과 AI 패턴인식 모델을 융합한 새로운 IPP 모델을 제안한다. IPP 모델은 패턴을 인식할때 각 단계에서 생기는 다양성, 애매성 등을 다른 층의 지식을 사용하여 협조적으로 해결하며, 또한 인간처럼 직감적 처리와 논리적 처리를 상호협조적으로 정보를 교환하여 패턴을 인식한다. 즉, IPP 모델은 직감과 논리를 융합한 새로운 패턴인식 모델이다.

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Blmodal Speech Recognition Using Contextual Feature (문맥정보를 이용한 이중모드 음성인식)

  • 류정우;김은주;김명원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.631-633
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    • 2004
  • 최근 잡음환경에서 신뢰도 높은 음성인식을 위해 음성정보와 영상정보를 융합하는 이중모드 음성인식 방법이 활발히 연구되고 일다. 본 논문에서는 보다 음성 인식률을 향상시키기 위해 사용자가 말한 단어들의 순차 패턴을 나타내는 문맥정보를 이용한 후처리 방법을 제안한다. 이러한 문맥정보를 인식하기 위해 다층퍼셉트론 구조를 갖는 문맥정보 인식기를 제안한다 이중모드 음성인식기와 문맥정보 인식기 결과를 효율적으로 결합하기 위한 후처리 방법으로 순차 결합방법을 제안한다. 문맥정보를 이용한 이중모드 음성인식이 잡음 환경에서 90%이상의 인식률을 보였다 본 논문은 잡음환경에서 강인한 음성인식을 위해 문맥정보와 같은 사용자 행동패턴이 새로운 정보로 이용될 수 있다는 가능성을 제시한다.

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The Effects of a Cooperative Learning Strategy by Level of Students' Collectivism (학생들의 집단주의 성향에 따른 협동학습 전략의 효과)

  • Koh, Hanjoong;Lee, Eunjin;Kang, Sukjin
    • Journal of the Korean Chemical Society
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    • v.57 no.3
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    • pp.389-397
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    • 2013
  • In this study, the effects of STAD cooperative learning strategy on students' achievement, learning motivation, perceptions of learning environment, and perceived classroom goal structure were investigated in terms of students' collectivism level. Two classes (64 students) from an elementary school were respectively assigned to a control group and a treatment group. A individualism-collectivism test, a learning motivation test, a perceptions of learning environment test, and a perceived classroom goal structure test were administered as pretests. The intervention of cooperative learning lasted for 24 class periods. After instruction, an achievement test, the learning motivation test, the perceptions of learning environment test, and the perceived classroom goal structure test were administered. The results indicated that the students of the treatment group significantly outperformed those of the control group in the achievement test. There was a significant treatment-aptitude interaction effect in the scores of the attention subcategory of the learning motivation. In the perceptions of learning environment, the score of the treatment group was significantly higher than the control group in the cohesiveness subcategory, whereas the score of the treatment group was significantly lower than their counterpart in the competitiveness subcategory. It was also found that the score of the treatment group was significantly higher than the control group in the performance subcategory of the perceived classroom goal structure.

A Wireless Optical Identification System Using Solar Cells (솔라 셀을 이용한 무선광 인식 장치)

  • Lee, Seong-Ho
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.21 no.5
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    • pp.494-500
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    • 2010
  • In this paper, we newly propose a wireless optical identification system and carried out experiments. A wireless optical identification system consists of a reader and a transponder. The configuration of a reader is the same as that of a transponder, which uses LED light as transmission media and detects the signal light with a solar cell. Optical alignment with a lens is not required because the absorption area of a solar cell is wide and flat, and it is very easy to attach a solar cell on the surface of an object. As the light wavelength does not interfere with radio frequency, a wireless optical identification system shows stable operation. In experiments, we realized a wireless optical identification system that automatically identifies the transponder data at a distance of 1 m using solar cells.