• 제목/요약/키워드: 적응 공명 이론 신경망

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다중 해상도 병합을 이용한 수정된 적응 공명 이론 신경망: 혼합 문자 인식 적용 (The Modified ART1 Network using Multiresolution Mergence : Mixed Character Recognition)

  • 최경현;김민제
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권3호
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    • pp.215-222
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    • 2007
  • 최근 정보기술의 발달과 함께 문자 인식의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 유비쿼터스 시대가 도래하면서 개인휴대용 정보 단말기, 태블릿 PC 등 유비쿼터스 컴퓨팅 장비가 급속도로 대중화 되고 있다. 이에 사람마다 다양한 필체로 인한 문제가 발생하고 있으며, 인식률을 높일 수 있는 문자 인식에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 다중 해상도 병합을 이용한 수정된 적응 공명 이론 신경망을 제안한다. 이는 자율 학습 신경망과 다중 해상도의 관점에서 접근하여 문자 인식 문제에 적용시켜 본 것이다. 노이즈와 문자 특성 정보를 구별하고 인식률을 높이기 위해 고해상도와 저해상도 정보를 같이 이용하는 다중 해상도 병합 방법을 제안한다. 또한, 다중 해상도 병합 방법의 효과를 극대화할 수 있는 적응 공명 이론 신경망의 유사도 측정 방법을 제안하여 기존의 방법보다 우수한 실험 결과를 제시하였다.

피치계수를 이용한 화자인식에 관한 연구 (A study on the Speaker Recognition using the Pitch)

  • 김에녹
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제2권4호
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    • pp.471-480
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    • 2001
  • 본 연구에서는 적응 공명 이론(ART2) 모델을 이용하여 화자인식 실험을 수행하였으며, 모을 검출을 통하여 미리 등록된 단어가 아닌 경우에도 화자를 인식할 수 있도록 특징 파라메터를 개발하였다. 실험을 위해 0에서 9까지의 숫자 음을 남성화자와 여성화자 각각 5명씩 발음하여 사용하였으며, 이들 음성 데이터로부터 모음을 추출한 다음 얻어진 피치 계수, 선형예측 계수, 선형예측 켑스트럼 계수를 신경망의 입력 패턴으로 입력시켜 인식 성능을 측정하였다. 실험 결과 피치를 사용하는 것이 텍스트-의존, 텍스트-독립 화자인식 모두에서 다른 계수들을 사용하는 것보다 우수한 성능을 보이고 있다.

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인공신경망을 이용한 계측응력 분류 및 피로수명 평가 (Stress Classification Using Artificial Neural Networks and Fatigue Life Assessment)

  • 정성욱;장윤석;최재붕;김영진
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제30권5호
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    • pp.520-527
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    • 2006
  • The design of major industrial facilities for the prevention of fatigue failure is customarily done by defining a set of transients and performing a calculation of cumulative usage factor. However, sometimes, the inherent conservatism or lack of details as well as unanticipated transients in old plant may cause maintenance problems. Even though several famous on-line monitoring and diagnosis systems have been developed world-widely, in this paper, a new system fur fatigue monitoring and life evaluation of crane is proposed to reduce customizing effort and purchasing cost. With regard to the system, at first, comprehensive operating transient data has been acquired at critical locations of crane. The real-time data were classified, by using adaptive resonance theory that is one of typical artificial neural network, into representative stress groups. Then the each classified stress pattern was mapped to calculated cumulative usage factor in accordance with ASME procedure. Thereby, promising results were obtained fur the crane and it is believed that the developed system can be applicable to other major facilities extensively.