• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권3호
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• pp.88-98
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• 2002

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 유리한 이점을 지니고 있어 화자증명 시스템의 화자학습 및 인식 방법으로서 사용이 기대된다. 그러나 MLP의 학습은 학습에 이용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘의 저속 때문에 상당한 시간을 소요한다. 이 점은 화자증명 시스템에서 높은 화자인식률을 달성하기 위해서는 많은 배경화자가 필요하다는 점과 맞물려 시스템에 화자를 등록하기 위해 많은 시간이 걸린다는 문제를 낳는다. 화자증명 시스템은 화자 등록후 곧바로 증명 서비스를 제공해야 하기 때문에 이 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 EBP의 학습속도를 개선하는 방법과, 기존의 화자증명 방법에서 화자군집 방법을 도입한 배경화자 축소방법을 사용하여 MLP 기반 화자증명 시스템에서 화자등록에 필요한 시간의 단축을 시도한다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.48-53
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• 2001

본 논문에서는 에러 역전파 알고리듬에 기반한 다층 퍼셉트론의 학습 속도를 개선하기 위해 선택적 주의 학습방식을 제안한다. 제안된 방식은 학습 과정에서 세 가지 선택적 주의 기준을 적용하여 학습 데이터베이스 내의 일부 데이터만을 입력 패턴으로 사용하거나 주어진 입력 패턴에 대해 신경회로망내의 특정 영역만 선택적으로 학습이 이루어지도록 한다. 이러한 선택적 주의 기준은 다층 퍼셉트론의 출력층에서 계산된 평균 자승 에러와 은닉층의 각 노드에서 획득된 클래스 의존적인 적합도(relevance)를 이용하여 설정된다. 학습 속도의 개선은 학습 반복 횟수 당 계산량을 줄임으로써 이루어진다. 본 논문에서는 고립 단어 인식시스템에서의 화자 적응 문제에 대해 제안한 선택적 주의 학습방법을 적용하여 그 유효성을 알아보았다. 실험 결과로부터 제안한 선택적 주의 기법이 학습 속도를 평균 60%이상 개선시킬 수 있음을 확인하였다

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.515-523
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• 2018

다중시기의 위성영상에 대해 일관성 있는 변화탐지 결과를 획득하기 위해서는 전처리 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 특히, 분광값과 관련된 전처리 과정은 방사보정으로 수행될 수 있으며, 일반적으로 상대 방사보정이 활용되고 있다. 하지만, 대부분의 상대 방사보정은 두 영상간의 관계를 선형으로 가정하며, 생태학적 차이와 같은 비선형적인 분광특성은 고려되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 방사 및 생태학적 특성에 대한 복합적인 보정을 수행할 수 있는 비선형적인 관계를 가정한 상대 방사보정을 제안하였다. 제안된 방법은 입력영상 및 참조영상을 선정하고, no-change method를 통해 radiometric control set samples를 추출하였다. 또한, 충분한 정보를 고려하기 위하여 화소값뿐만 아니라 분광지수들이 추출되었고, 비선형적인 관계의 모델링은 다층 퍼셉트론을 통해 수행되었다. 최종적으로 기존의 상대 방사보정기법과 비교 분석을 수행하였고, 시각적 및 정략적으로 평가한 결과 제안된 방법이 기존의 상대 방사보정보다 우수한 것을 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제78권5호
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• pp.585-597
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• 2021

This paper presents a comparative study of analytical method, finite element method (FEM) and Multilayer Perceptron (MLP) for analysis of a contact problem. The problem consists of a functionally graded (FG) layer resting on a half plane and pressed with distributed load from the top. Firstly, analytical solution of the problem is obtained by using theory of elasticity and integral transform techniques. The problem is reduced a system of integral equation in which the contact pressure are unknown functions. The numerical solution of the integral equation was carried out with Gauss-Jacobi integration formulation. Secondly, finite element model of the problem is constituted using ANSYS software and the two-dimensional analysis of the problem is carried out. The results show that contact areas and the contact stresses obtained from FEM provide boundary conditions of the problem as well as analytical results. Thirdly, the contact problem has been extended based on the MLP. The MLP with three-layer was used to calculate the contact distances. Material properties and loading states were created by giving examples of different values were used at the training and test stages of MLP. Program code was rewritten in C++. As a result, average deviation values such as 0.375 and 1.465 was obtained for FEM and MLP respectively. The contact areas and contact stresses obtained from FEM and MLP are very close to results obtained from analytical method. Finally, this study provides evidence that there is a good agreement between three methods and the stiffness parameters has an important effect on the contact stresses and contact areas.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 1991년도 제6회 파동 및 레이저 학술발표회 Prodeedings of 6th Conference on Waves and Lasers
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• pp.29-34
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• 1991

An optoelectronic implementation of analog and non-volatile synaptic weights of neural networks is proposed by using the doping modulated amophous silicon multilayer. The persistent photoconductivity(PPC) of the multilayer induced by a short illumination is characterized in experiment and implemented to the non-volatile synaptic weights. An optoelectronic processor with the single layer perceptron algorithm is also proposed. Some learning equations of the processor and the results of simulation are presented.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.48-57
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• 2003

본 연구는 hidden Markov model(HMM)과 유전알고리 즘을 갖는 MLP(multilayer perceptron) 합성 분류기를 이용한 근전 신호의 인식에 관한 연구이다. 제안된 기법에서 유전알고리즘은 전역적인 탐색으로 신경회로망의 최적의 초기 연결강도를 선택하는데, 이로 인하여 학습속도 및 인식률이 향상되게 된다. 근전 신호의 동적 특성은 연속 운동 인식처럼 신호의 길이 및 시작점과 끝점이 일정치 않고 시변성이 큰 경우에 반드시 고려되어야 하나, 일반 신경회로망에서는 이의 적용이 용이하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 신호의 동적 특성에 대한 적응성을 갖는 HMM과 MLP 신경회로망을 결합시킨 구조를 갖는 인식기를 제안한다. 이러한 구조는 인식기의 입장에서 볼 때 HMM의 신호의 동적 특성에 대한 적응성과, MLP의 정적인 신호에 대한 우수한 분류력이 결합되어 동적인 신호에도 높은 인식율을 갖는 특성을 갖는다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.360-366
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• 2003

다층신경망 (multilayer perceptron)이 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 이점을 제공하지만 다층신경망에 기반한 화자증명 시스템은 낮은 증명오류를 달성하기 위한 대규모 배경화자로 인한 느린 등록속도의 문제를 안는다. 이 문제를 해결하기 위해 QnDCS(quantitative discriminative cohort speakers) 방법에서 화자군집 방법을 다층신경망 기반화자증명 시스템에 도입하여 화자등록에 필요한 배경화자의 수를 줄이려는 시도가 있었다. QnDCS 방법이 목적을 어느 정도 달성하긴 했지만 등록속도의 향상률이 만족할만한 수준이지 못했다. 본 논문에서는 보다 높은 등록속도 향상률을 달성하기 위한 방법으로서, 선택되는 배경화자의 수를 더욱 낮추는 정질에 기반한 기준을 도입한 QlDCS (qualitative discriminative cohort speakers) 방법을 제안한다. 두 방법에 대한 성능평가를 위해 다층신경망과 지속음에 기반한 화자증명 시스템과 음성 데이터베이스를 사용한 실험을 실시한다 그 결과 제안한 방법이 QlDCS에 비해 온라인 방식의 EBP (error backpropagation)에 대한 학습속도 향상률 면에서 2배 이상 더 짧은 시간 내에 화자를 등록하는 것으로 나타나 보다 높은 효율을 지녔음을 증명한다.

• Computers and Concrete
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• 제25권6호
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• pp.551-563
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• 2020

This paper investigates the artificial neural network (ANN) to predict the dimensionless parameters for the maximum contact pressures and contact areas of a contact problem. Firstly, the problem is formulated and solved theoretically by using Theory of Elasticity and Integral Transform Technique. Secondly, the contact problem has been extended based on the ANN. The multilayer perceptron (MLP) with three-layer was used to calculate the contact distances. External load, distance between the two quarter planes, layer heights and material properties were created by giving examples of different values were used at the training and test stages of ANN. Program code was rewritten in C++. Different types of network structures were used in the training process. The accuracy of the trained neural networks for the case was tested using 173 new data which were generated via theoretical solutions so as to determine the best network model. As a result, minimum deviation value (difference between theoretical and C++ ANN results) of was obtained for the network model. Theoretical results were compared with artificial neural network results and well agreements between them were achieved.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.1588-1593
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• 2008

This paper describes a real-time isometric pinch force prediction algorithm from surface electromyogram (sEMG) using multilayer perceptron (MLP) for human robot interactive applications. The activities of seven muscles which are observable from surface electrodes and also related to the movements of the thumb and index finger joints were recorded during pinch force experiments. For the successful implementation of the real-time prediction algorithm, an off-line analysis was performed using the recorded activities. Four muscles were selected for the force prediction by using the Fisher linear discriminant analysis among seven muscles, and the four muscle activities provided effective information for mapping sEMG to the pinch force. The MLP structure was designed to make training efficient and to avoid both under- and over-fitting problems. The pinch force prediction algorithm was tested on five volunteers and the results were evaluated using two criteria: normalized root mean squared error (NRMSE) and correlation (CORR). The training time for the subjects was only 2 min 29 sec, but the prediction results were successful with NRMSE = 0.112 ${\pm}$ 0.082 and CORR = 0.932 ${\pm}$ 0.058. These results imply that the proposed algorithm is useful to measure the produced pinch force without force sensors in real-time. The possible applications include controlling bionic finger robot systems to overcome finger paralysis or amputation.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.81-88
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• 2001

본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위해 다층 퍼셉트론을 이용한 인식시스템을 구현하였으며 음성인식 분야에서 일반적으로 널리 사용되는 여러 종류의 특징을 인식시스템의 입력으로 적용하여 각각의 인식 성능 및 특성을 알아보았다. 이를 위해 Mel-scale-Filterbank 계수, MFCC, LPCC, 그리고 PLP 계수를 입력 특징으로 사용하였다. 본 논문에서는 제한된 환경이 아닌 여러 종류의 잡음이 존재하는 일반적인 환경에서도 견실한 성능을 보일 수 있는 인식시스템을 구현하기 위해 잡음이 거의 포함되지 않은 음성 데이터뿐만 아니라 잡음이 첨가된 음성 데이터에 대해 인식 실험을 각각 수행하였다. 실험에서는 20개의 한국어 숫자음에 대한 인식 실험을 수행하였으며 그 결과로부터 Mel-scale Filterbank 계수가 잡음의 첨가 유무에 관계없이 화자 종속 및 화자 독립적인 음성 데이터에 대해 가장 견실한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.