• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.427-436
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• 2022

산업통상자원부에서 제공하는 KOTRA 무역 데이터는 해당 품목과 해당 국가에 대하여 GDP, 관세율, 비즈니스 점수, 과/차년도 수출금액 등을 제공한다. 그러나 무역 수출품목은 수없이 많을뿐더러 그에 따른 대량의 데이터를 매년 수작업 기반 분석을 통해 유의미한 결과를 이끌어내는 것은 상당히 큰 시간과 비용을 요구한다. 따라서 이번 연구에선 대량의 데이터를 학습하여 단기간에 저비용으로 결과 예측이 가능한 다층 퍼셉트론 모델을 구현하고 성능을 평가하였다. 먼저 딥러닝 기반 무역 수출 가격 예측 모델을 일반적 다변량 회귀 모델과 비교하였을 때, 예측 오류와 학습 시간 측면에서 통계적으로 우수한 성능을 보였다. 수출 가격 데이터는 시계열 속성이 있을 것으로 예상하는 바, 은닉 노드들이 모두 연결된 다층 퍼셉트론과 순환 신경망을 이용하여 수출 가격 데이터를 예측하였다. 그 결과 새로운 데이터에 대해 수출 가격 예측을 위한 일반화 능력은 순환 신경망이 우수한 성능을 보였으나, 다층 퍼셉트론이 무역 수출 가격 예측에서 더 뛰어난 성능을 보였다. 추후 장기간 데이터를 확보한다면, 순환 신경망 혹은 트랜스포머 기반 딥러닝 모델을 이용하여 더 뛰어난 수출 가격 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제17권2호
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• pp.93-109
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• 2015

Advent of diverse media and advancement in digital technology significantly affected our perception of time and space. By utilizing digital media actively, fashion illustration has come to go beyond the limitation on conventional perspective expression. This study aims to examine the phenomenon of deconstruction of perspective in fashion illustration, and to analyze a variety of space expressions and effects of visual expression in fashion illustration. By way of literature research for the study, theoretical data are reviewed about basic concepts of conventional perspective and the characteristics and aesthetic concept of perspective deconstruction expression in visual art. By way of an empirical study, fashion illustrations that represent the deconstruction of perspective are classified and analyzed characteristics and image effects of such expressions. Deconstruction of perspective in fashion illustration find in expression of spaces by means of multi-space, multi-layer space, reverse perspective, perspective through the exaggeration, multi-perspective space, and panoramic visual condition. Fashion illustration expresses visual confusion or fantasy rather than creating realistic spaces that have utilized reasonable perspective. Fashion illustration is moving toward a trait with disharmony and an in-depth visionary space by overlapping or mixing spaces differing from each other, and by means of such peculiar and unrealistic expressions, unfamiliar images are created.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.44-46
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• 2022

인공지능을 사용하는 다양한 객체 인식은 기본적으로 평면적인 결과를 보여준다. 물체를 분류하거나 이미지상에 있는 객체가 무엇인지를 확인하는 것을 기초로 한다. 하지만, 원래의 물체는 평면이 아닌 입체적 형태를 가지고 있으며 이미지에서 단순 결과만을 얻기 위한 인식은 상관없지만, 다양한 분야에 활용한다면 부족한 정보가 많다. 본 논문에서는 GAN 알고리즘을 기반으로 한 이미지 생성과 관련하여 중간 결과를 생성하는 Layer의 특성을 활용하여 물체의 다방면의 데이터 생성 방법과 그것이 유의미한지를 확인한다. 기존의 다방면 데이터를 생성하기 위한 하드웨어 및 수집과정에서의 문제점을 일부 해결하고, 몇몇 제한적인 객체에서의 데이터 생성 후 활용이 가능함을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권3A호
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• pp.375-382
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• 2000

Equalization of satellite communication using Complex-Bilinear Recurrent Neural Network(C-BLRNN) is proposed in this pater. Since the BLRNN is based on the bilinear polynomial and it has been more effectively used in modeling highly nonlinear systems with time-series characteristics than multi-layer perception type neural networks(MLPNN) , it can be applied to satellite equalizer. the proposed C-BLRNN based equalizer for M-PSK with a channel model is compared with Volterra filter Equalizer, DFE, and conventional Complex MLPNN Equlizer. The results show that the proposed C-BLRNN based equalizer gives very favorable results in both of MSE and BER criteria over other equalizers.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제27권5호
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• pp.641-647
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• 2003

The use of infrared range-finder sensor as the environment recognition system for mobile robot have the advantage of low sensing cost compared with the use of other vision sensor such as laser finder CCD camera. However, it is not easy to find the previous works on the use of infrared range-finder sensor for a mobile robot because of the non-linear characteristic of that. This paper describes the error due to non-linearity of a sensor and the correction of it using neural network. The neural network consists of multi-layer perception and Levenberg-Marquardt algorithm is applied to learning it. The effectiveness of the proposed algorithm is verified from experiment.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.177-183
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• 1997

비 중심t분포의 누적함수는 두 정규모집단에서 모평균의 동일성 검정에서 검정력 계산 및 모 평균에 대한 표준편차의 비에 대하여 신뢰구간을 계산할 때 요구된다. 본 논문에서는 비중심t분포의 누적함수 계산에 신경망 이론을 적용하였다. 신경망은 다 층 퍼셉트론이며 학습과정은 역전파 학습알고리즘이다. Fisher가 제시한 확률값과 신 경망이론에 의하여 계산한 결과를 비교하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1347-1355
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• 2019

Deep learning approach based on convolution neural network (CNN) has extensively studied in the field of computer vision. However, periocular feature extraction using CNN was not well studied because it is practically impossible to collect large volume of biometric data. This study uses the ResNet model which was trained with the ImageNet dataset. To overcome the problem of insufficient training data, we focused on the training of multi-layer perception (MLP) having simple structure rather than training the CNN having complex structure. It first extracts features using the pretrained ResNet model and reduces the feature dimension by principle component analysis (PCA), then trains a MLP classifier. Experimental results with the public periocular dataset UBIPr show that the proposed method is effective in person authentication using periocular region. Especially it has the advantage which can be directly applied for other biometric traits.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1869-1886
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• 2018

This paper proposes a MIDI- and audio-based music genre classification method for Korean traditional music. There are many traditional instruments in Korea, and most of the traditional songs played using the instruments have similar patterns and rhythms. Although music information processing such as music genre classification and audio melody extraction have been studied, most studies have focused on pop, jazz, rock, and other universal genres. There are few studies on Korean traditional music because of the lack of datasets. This paper analyzes raw audio and MIDI phrases in Korean traditional music, performed using Korean traditional musical instruments. The classified samples and MIDI, based on our classification system, will be used to construct a database or to implement our Kontakt-based instrument library. Thus, we can construct a management system for a Korean traditional music library using this classification system. Appropriate feature sets for raw audio and MIDI phrases are proposed and the classification results-based on machine learning algorithms such as support vector machine, multi-layer perception, decision tree, and random forest-are outlined in this paper.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.112-117
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• 2004

본 논문에서는 GIS내에 존재할 수 있는 부분방전원을 추정하기 위하여 모의 GIS를 제작하고 부분방전의 원천으로 모의된 코로나방전, 연면방전, 파티클의 자유운동, 보이드(void) 방전, 그리고 플로팅(floating) 전극으로부터 발생하는 UHF신호의 특성을 분석하였다. UHF 신호의 특성 분석의 결과로써 각 부분방전원에 대한 UHF 신호의 주파수 스팩트럼과 위상 특성을 도출하였다. 이 결과를 실제 GIS 내의 부분방전원을 분석하는데 체계적으로 적용하기 위하여 취득된 모든 UHF 신호의 특성을 정량화하고 다층구조를 갖는 역전파학습 신경회로망에 기초한 알고리즘의 데이터로 활용하였다. 구축된 알고리즘의 인식률은 학습과 테스트 데이터에서 각각 약 94(%)와 82(%) 정도로 양호하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.19-25
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• 2011

본 논문에서는 연료 소모량을 예측하기 위해 차량 데이터를 이용한 신경회로망 모델링 방식을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 획득하기 위해 시내를 중형 가솔린 차량을 주행하였고, OBD-II 포트에서 입력 데이터로 속도, 엔진 RPM, 쓰로틀 위치 센서(TPS), 흡기 공기량(MAF)을 측정하였고, 목표값으로 연료 소모량을 측정하였다. 입력과 출력 데이터의 빈선형 맵핑을 위해 다층 퍼셉트론 네트워크를 사용하였다. 신경회로망 모델은 평균 제곱오차가 $1.306{\times}10^{-6}$로 연료 소모량을 매우 잘 예측함을 확인하였다.