• 제목/요약/키워드: Information cascade

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An Improvement of Performance for Cascade Correlation Learning Algorithm using a Cosine Modulated Gaussian Activation Function (코사인 모듈화 된 가우스 활성화 함수를 사용한 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘의 성능 향상)

  • Lee, Sang-Wha;Song, Hae-Sang
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.11 no.3
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    • pp.107-115
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    • 2006
  • This paper presents a new class of activation functions for Cascade Correlation learning algorithm, which herein will be called CosGauss function. This function is a cosine modulated gaussian function. In contrast to the sigmoidal, hyperbolic tangent and gaussian functions, more ridges can be obtained by the CosGauss function. Because of the ridges, it is quickly convergent and improves a pattern recognition speed. Consequently it will be able to improve a learning capability. This function was tested with a Cascade Correlation Network on the two spirals problem and results are compared with those obtained with other activation functions.

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Analysis of Steady State Characteristics of Hybrid Cascade Multilevel PWM Rectifier (하이브리드 Cascade 멀티레벨 PWM 정류기의 정상상태 특성 해석)

  • 최남섭
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.573-576
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    • 2000
  • In this paper, analysis of operating characteristics of hybrid cascade multilevel PWM rectifier without bulky and heavy isolation transformers is presented. The multilevel PWM rectifier is analyzed by using the circuit DQ transformation whereby the static and dynamic characteristics and some useful design relationships are obtained. Then, the operating characteristics such as active/reactive power relationships with respect to control variables, DC voltages build up are presented. It will be shown that the DC voltages for the multilevel output generation may be directly built up from AC utility source. Finally, to confirm the validity of the analysis, MATLAB simulations are tarried out.

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Performance Analysis of Viola & Jones Face Detection Algorithm (Viola & Jones 얼굴 검출 알고리즘의 성능 분석)

  • Oh, Jeong-su;Heo, Hoon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.477-480
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    • 2018
  • Viola and Jones object detection algorithm is a representative face detection algorithm. The algorithm uses Haar-like features for face expression and uses a cascade-Adaboost algorithm consisting of strong classifiers, a linear combination of weak classifiers for classification. This algorithm requires several parameter settings for its implementation and the set values affect its performance. This paper analyzes face detection performance according to the parameters set in the algorithm.

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Lane Detection Using Biased Discriminant Analysis

  • Kim, Tae Kyung;Kwak, Nojun;Choi, Sang-Il
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.22 no.3
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    • pp.27-34
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    • 2017
  • We propose a cascade lane detector that uses biased discriminant analysis (BDA) to work effectively even when there are various external factors on the road. The proposed cascade detector was designed with an existing lane detector and the detection module using BDA. By placing the BDA module in the latter stage of the cascade detector, the erroneously detected results by the existing detector due to sunlight or road fraction were filtered out at the final lane detection results. Experimental results on road images taken under various environmental conditions showed that the proposed method gave more robust lane detection results than conventional methods alone.

Classification Performance Comparison of Inductive Learning Methods : The Case of Corporate Credit Rating (귀납적 학습방법들의 분류성능 비교 : 기업신용평가의 경우)

  • 이상호;지원철
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.4 no.2
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    • pp.1-21
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    • 1998
  • 귀납적 학습방법들의 분류성능을 비교 평가하기 위하여 대표적 분류문제의 하나인 신용평가 문제를 사용하였다. 분류기로서 사용된 귀납적 학습방법론들은 통계학의 다변량 판별분석(MDA), 기계학습 분야의 C4.5, 신경망의 다계층 퍼셉트론(MLP) 및 Cascade Correlation Network(CCN)의 4 가지이며, 학습자료로는 국내 3개 신용평가기관이 발표한 신용등급 및 공포된 재무제표를 사용하였다. 신용등급 예측의 정확도에 의한 분류성능을 평가하였는데 연도별 평가와 시계열 평가의 두 가지를 실시하였다. Cascade Correlation Network이 가장 좋은 분류성능을 보였지만 4가지 분류기들 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 이는 사용된 학습자료가 갖는 한계로 인한 것으로 추정되지만, 성능평가 과정에 있어 학습자료의 전처리 과정이 분류성과의 제고에 매우 유효함이 입증되었다.

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Implementation of Real Time Facial Expression and Speech Emotion Analyzer based on Haar Cascade and DNN (Haar Cascade와 DNN 기반의 실시간 얼굴 표정 및 음성 감정 분석기 구현)

  • Yu, Chan-Young;Seo, Duck-Kyu;Jung, Yuchul
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.33-36
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    • 2021
  • 본 논문에서는 인간의 표정과 목소리를 기반으로 한 감정 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기들은 수많은 인간의 표정 중 뚜렷한 특징을 가진 표정 7가지를 별도의 클래스로 구성하며, DNN 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 음성 데이터는 학습 데이터 증식을 위한 Data Augmentation을 하였으며, 학습 도중 과적합을 방지하기 위해 콜백 함수를 사용하여 가장 최적의 성능에 도달했을 때, Early-stop 되도록 설정했다. 제안하는 표정 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss값이 0.94, val accuracy 값은 0.66이고, 음성 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss 결과값이 0.89, val accuracy 값은 0.65로, OpenCV 라이브러리를 사용한 모델 테스트는 안정적인 결과를 도출하였다.

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COVID-19 Cascade Dataset for Fake News Detection (COVID-19 가짜뉴스 탐지를 위한 전파 데이터셋)

  • Han, So-Eun;Kang, Yoonsuk;Ko, Yunyong;Ahn, Jeewon;Kim, Yusim;Oh, Seong Soo;Park, Heejin;Kim, Sang-Wook
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2021.05a
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    • pp.312-313
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    • 2021
  • 가짜뉴스가 사회연결망 상에서 빠르게 전파되면서 사회적 혼란을 야기하고 있어 가짜뉴스를 탐지하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근 가짜뉴스 탐지 연구에서 사회연결망의 전파 정보를 활용한 방법이 기존 뉴스 컨텐츠 기반 가짜뉴스 탐지 방법보다 효과적임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 기존 CoAID 데이터셋을 기반으로 사회연결망상의 전파 데이터를 포함하는 COVID-19 Cascade 데이터셋을 소개한다. COVID-19 Cascade 를 활용하면 전파 기반 가짜뉴스 탐지 방법에도 적용이 가능하다. 이후 간단한 분석을 통해 진짜뉴스와 가짜뉴스의 차이를 확인한다.

Stability Improvement of the Chaos Encryption Algorithm (카오스 암호화 알고리즘의 안정성 개선)

  • 박혜련;정갑식;이윤수;이종혁
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.469-472
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    • 2002
  • 본 논문에서는 카오스에 기반을 둔 ELM(Expanding Logistic Map) 암호화 알고리즘을 개선하기 위해 CELM(Cascade Expanding Logistic Map)을 제안한다. 제안된 암호화 시스템은 3차 방정식에 기반을 둔 ELM의 차수를 증가시켜 키의 범위를 확대하고, 서로 다른 Key 값과 초기 값의 함수를 Cascade연결하여 안정성을 높일 수 있었다.

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Implementation of Face Mask Detection (얼굴 마스크 탐지의 구현)

  • Park, Seong Hwan;Jung, Yuchul
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.17-19
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    • 2021
  • 본 논문에서는 코로나19 사태에 대비하여 실시간으로 마스크를 제대로 쓴 사람과 제대로 쓰지 않은 사람을 구분하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하기 위하여 모델 학습 시에 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)를 사용한다. 학습된 모델을 토대로 영상에 적용 시 하르 특징 분류기(Haar Cascade Classifier)로 얼굴을 탐지하여 마스크 여부를 판단한다.

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Analysis of RF-DC Conversion Efficiency of Composite Multi-Antenna Rectifiers for Wireless Power Transfer

  • Deng, Chao;Huang, Kaibin;Wu, Yik-Chung;Xia, Minghua
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.11 no.10
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    • pp.5116-5131
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    • 2017
  • This paper studies the radio frequency to direct current (RF-DC) conversion efficiency of rectennas applicable to wireless power transfer systems, where multiple receive antennas are arranged in serial, parallel or cascaded form. To begin with, a 2.45 GHz dual-diode rectifier is designed and its equivalent linear model is applied to analyze its output voltage and current. Then, using Advanced Design System (ADS), it is shown that the rectifying efficiency is as large as 66.2% in case the input power is 15.4 dBm. On the other hand, to boost the DC output, three composite rectennas are designed by inter-connecting two dual-diode rectifiers in serial, parallel and cascade forms; and their output voltage and current are investigated using their respective equivalent linear models. Simulation and experimental results demonstrate that all composite rectennas have almost the same RF-DC conversion efficiency as the dual-diode rectifier, yet the output of voltage or current can be significantly increased; in particular, the cascade rectenna obtains the highest rectifying efficiency.