• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1989년도 한국자동제어학술회의논문집; Seoul, Korea; 27-28 Oct. 1989
• /
• pp.1135-1139
• /
• 1989

Three layered neural network was applied for the pattern recognition problem of human spermatozoa in clinical test. The goodness of recognition rate was studied in relation to the number of hidden layer cells and of output layer cells. The proposed method provided better results than conventional template matching technique. Parallel processing of the back propagation learning algorithm was also studied using transputers and its performance was evaluated.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권5호
• /
• pp.47-52
• /
• 2023

In this paper a new fuzzy prediction is designed and developed to predict the type of delivery based on 7 factors. The developed system is highly needed to give a recommendation to the family excepting baby and at the same time provide an advisory system to the physician. The system has been developed using MATLAB and has been tested and verified using real data. The system shows high accuracy 95%. The results has been also checked one by one by a physician. The system shows perfect matching with the decision of the physician.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제13C권7호
• /
• pp.821-830
• /
• 2006

전 세계적으로 큰 피해를 주는 웜을 탐지하고 필터링 하는 것은 인터넷 보안에서 큰 이슈중의 하나이다. 웜을 탐지하는 하나의 방법으로서 리눅스 넷필터 커널 모듈이 사용된다. 웜을 탐지하는 기본 동작으로서 스트링 매칭은 네트웍 상으로 들어오는 패킷을 미리 정의된 웜 시그니쳐(Signature, 패턴)와 비교하는 것이다. 웜은 하나의 패킷 혹은 2개(혹은 그 이상의) 연속된 패킷에 나타난다. 이때, 웜의 일부분은 첫 번째 패킷에 있고 나머지 부분은 연속된 패킷 안에 있다. 웜 패턴의 최대 길이가 1024 바이트를 넘지 않는다고 가정하면, 2048 바이트의 길이를 가지는 2개의 연속된 패킷에 대해서 스트링 매칭을 수행해야만 한다. 이렇게 하기 위해, 리눅스 넷필터는 버퍼에 이전 패킷을 저장하고 버퍼링된 패킷과 현재의 패킷을 조합한 2048 바이트 크기의 스트링에 대해 매칭을 수행한다. 웜 탐지 시스템에서 다루어야 하는 동시 연결 개수의 수가 늘어날수록 버퍼(메모리)의 총 크기가 증가하고 스트링 매칭 속도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 메모리 버퍼 크기를 줄이고 스트링 매칭의 속도를 증가시키는 버퍼를 이용하지 않는 스트링 매칭 방식을 제안한다. 제안된 방식은 이전 패킷과 시그니쳐(Signature)의 부분 매칭 결과만을 저장하고 이전 패킷을 버퍼링하지 않는다. 부분 매칭 정보는 연속된 패킷에서 웜을 탐지하는데 사용된다. 제안된 방식은 리눅스 넷필터 모듈을 수정하여 구현하였고, 기존 리눅스 넷필터 모듈과 비교하였다. 실험 결과는 기존 방식에 비해 25%의 적은 메모리 사용량 및 54%의 속도 향상을 가짐을 확인하였다.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제31B권1호
• /
• pp.81-87
• /
• 1994

This paper describes the recognition of the printed Hanguel(Korean Character) using Neural Network. In this study, Neural network is used in only specific classification. Hanguel is classified globally by using template matching. Neural network is learned using the segmented grapheme. The grapheme of Hanguel is segmented using the structural method. Neural network is constructed, which is corresponded to the kind and the shape of graphemes. Each neural network is multi layer perceptron. The learning algorithm is the modified error back propagation using descending epsilon method. With five test character sets, the recognition rate of 94.95% is obtained.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.170-179
• /
• 1993

In this study, self-organized neural network is used to solve the vorrespondence problem of the axial stereo image. Edge points are extracted from a pair of stereo images and then the edge points of rear image are assined to the output nodes of neural network. In the matching process, the two input nodes of neural networks are supplied with the coordi- nates of the edge point selected randomly from the front image. This input data activate optimal output node and its neighbor nodes whose coordinates are thought to be correspondence point for the present input data, and then their weights are allowed to updated. After several iterations of updating, the weights whose coordinates represent rear edge point are converged to the coordinates of the correspondence points in the front image. Because of the feature map properties of self-organized neural network, noise-free and smoothed depth data can be achieved.

• 한국측량학회지
• /
• 제31권6_1호
• /
• pp.483-491
• /
• 2013

차량용 내비게이션의 빠른 확산과 스마트폰 등 개인 단말기의 측위 기술 발달로 사용자 중심위치기반서비스, 특히 보행자 내비게이션 서비스에 대한 관심이 증대되고 있다. 보행자 내비게이션 서비스를 위한 핵심정보인 수치지도는 대용량이고 짧은 갱신주기를 요구하는 경우가 많아 수치지도의 효율적인 갱신이 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 구축시기가 상이한 이종의 도로망 데이터 셋에 형상유사도 기반 면 객체 매칭을 적용하여 변화 탐지하는 기법을 제안하였다. 변화탐지에 앞서 이종의 도로망 데이터 셋의 면 객체 매칭에서 탐지될 수 있는 갱신 유형을 정의하였다. 면 객체 매칭 기반 변화 탐지를 위하여 이종의 두 도로망 데이터 셋의 선형인 도로객체를 이들로 둘러싸인 면인 블록으로 변환하였다. 변환된 블록을 중첩하여 중첩된 블록 간의 형상유사도를 계산하고, 이 값이 0.6 이상인 것을 후보 블록 쌍으로 추출하였다. 객체 유형별로 이분 그래프 군집화와 오목다각형 특성을 적용하여 정의된 갱신유형별 블록 쌍을 탐지하고, 해당 블록 쌍을 구성하거나 내부에 있는 도로 세그먼트 간의 프레셰 거리를 계산하였다. 이때, 프레셰 거리가 50 이상인 도로명주소기본도 도로구간의 도로객체가 갱신 도로객체로 추출된다. 그 결과 0.965의 높은 탐색율을 보여 제안된 기법이 이종의 도로망 데이터 셋의 선형 객체의 변화탐지에 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제34권3호
• /
• pp.133-186
• /
• 2012

본 논문은 한국노동패널(KLIPS) 자료를 활용하여 국내 노동시장에서의 인적 네트워크 활용의 효과성을 검증하고 임금근로자 개인의 구직 네트워크 가치를 추정하였다. 흔히 인적 네트워크를 활용한 이직을 '연줄' 혹은 '정실인사'라고 하여 부정적으로 보는 견해가 많으나, 본 연구는 인적 네트워크가 이직자와 구인자 사이의 정보전달기능을 수행함으로써 사회 전반의 일자리 매치(job match)의 적합성을 증대시키는 긍정적 기능을 수행하고 있음을 입증하고 있다. Propensity Score Matching 방법론을 활용하여 검증한 결과, 자발적 이직자들의 이직을 네트워크형 이직과 비네트워크형 이직으로 구분하여 보았을 때, 네트워크형 이직만이 교육수준 및 기술수준의 적합도를 각기 (100점 만점에서) 2.13점과 2.52점 개선시키는 것으로 확인되었으며, 이러한 적합도의 개선은 월 4.074만원(2010년 기준)의 임금상승효과로도 재확인되었다. 덧붙여, 이를 활용하여 임금근로자 개인의 구직 네트워크의 가치를 추정해 보면, 구직 네트워크의 생애 금전적 가치는 1,872.0만원으로 집계되었으며, 여기에 주관적 만족도에 대한 보상측면까지 고려하면, 만족도 1점의 현금가치를 n만원으로 환산할 때, 대략 (1,872.0+758.2n)만원에 이르는 것으로 집계되었다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.105-114
• /
• 2009

바둑에 있어 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구현하기 위해 반드시 극복해야 하는 기본적인 문제이다. 사활문제와 같은 국부적인 바둑 문제를 해결하기 위하여 고려해야 될 중요한 사항은 게임 트리의 엄청난 분기수와 그 깊이를 어떻게 처리하느냐이다. 본 논문에서 수행된 실험의 기본 착상은 둘러싸인 돌들을 죽이기 위해 인식된 첫 수들을 찾아내는 인간의 습성을 모방한 것이다. 바둑에 있어, 유사한 사활문제(패턴)들은 자주 유사한 해들을 갖는다. 유사한 패턴을 분류 하기 위하여 코호넨 신경망(KNN)을 기반으로 한 군집화를 수행하였으며, 실험 결과는 고무적이며 사활문제를 풀기 위해 신경망으로 통제 학습을 사용하는 패턴 일치와 경쟁할 수 있음을 알아냈다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.26-30
• /
• 2018

Planetary global localization is necessary for long-range rover missions in which communication with command center operator is throttled due to the long distance. There has been number of researches that address this problem by exploiting and matching rover surroundings with global digital elevation maps (DEM). Using conventional methods for matching, however, is challenging due to artifacts in both DEM rendered images, and/or rover 2D images caused by DEM low resolution, rover image illumination variations and small terrain features. In this work, we use train CNN discriminator to match rover 2D image with DEM rendered images using conditional Generative Adversarial Network architecture (cGAN). We then use this discriminator to search an uncertainty bound given by visual odometry (VO) error bound to estimate rover optimal location and orientation. We demonstrate our network capability to learn to translate rover image into DEM simulated image and match them using Devon Island dataset. The experimental results show that our proposed approach achieves ~74% mean average precision.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제46권1호
• /
• pp.102-106
• /
• 2009

본 논문은 EER(Envelope Elimination and Restoration)에 적용된 class F 전력 증폭기의 드레인 전압의 변화에 따른 출력 정합회로의 최적화에 대하여 연구하였다. EER 구조에 적용된 class F PA의 PAE(Power Added Efficiency)를 개선하기 위해 고조파 조정 회로에 Varactor 다이오드를 사용하였다. 포락선의 변화에 따라 2차 고조파는 단락 시키고 3차 고조파는 개방 시키도록 설계되었으며 본 논문에서 제안된 고조파 조정 회로를 통해 드레인 전압이 25 V에서 30 V까지 변화할 때 수 %의 PAE 개선 효과를 얻을 수 있었다.