• 제목/요약/키워드: XOR pattern classification

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비선형 패턴 분류를 위한 FPGA를 이용한 신경회로망 시스템 구현 (Implementation of a Feed-Forward Neural Network on an FPGA Chip for Classification of Nonlinear Patterns)

  • 이운규;김정섭;정슬
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제45권1호
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    • pp.20-27
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    • 2008
  • 본 논문에서는 비선형 패턴 분류를 위해 FPGA 칩에 신경회로망을 구현하였다. 병렬처리 연산을 위해 순방향 신경회로망이 구현 되었다. 신경망의 학습을 off-line으로 한 다음에 가중치 값들을 저장하여 사용한다. 예로서, AND와 XOR 논리의 패턴 구분이 수행된다. 실험결과를 통해 FPGA에 구현된 신경회로망이 잘 작동하는 것을 검증하였다.

비젼 검사시스템에서 XOR연산을 이용한 납땜형상의 패턴분류 (Solder Paste Pattern Classification Using the XOR Operation in Vision Inspection Machines)

  • 이창길;황정호;김민수
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2735-2737
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    • 2001
  • 비젼 검사시스템에서 기판에 존재하는 납 형상의 패턴을 분류함으로써 사전에 불량을 줄일 수 있다. 이러한 경우 대부분의 불량은 부정확한 납의 위치 및 두께로 인해 발생하게 되는데, 이러한 문제를 해결하기 위해 주어진 경계 내에 불분명하게 형성된 납의 형태 및 두께를 정상과 불량으로 분류하기 위해 무게중심점에 기초한 정합과 XOR연산을 이용한 비젼 검사시스템을 제안하였다. 제안한 비젼 검사시스템을 인쇄회로기판상의 납땜형상 패턴에 적용하여 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

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선형 활성화 함수를 이용한 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 (An Enhanced Fuzzy Single Layer Perceptron With Linear Activation Function)

  • 박충식;조재현;김광백
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.1387-1393
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    • 2007
  • 기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 XOR과 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지 소속 함수(Fuzzy Membership Function)를 적용하여 단층 구조로 XOR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입 한 개선된 델타규칙을 적용함으로써 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제와 패턴 분류에 적용하여 Epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

3D 인체 스캔 데이터를 이용한 11~15세 성장기 여성의 유방형태에 따른 유형 분류 (Classification of Breast Shape of Women Aged 11~15 Using 3D Body Scan Data)

  • 한정정;송화경;이규선
    • 한국의류산업학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.786-794
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    • 2017
  • The purpose of this study is to analyze and classify breast shape of women aged 11~15 using 3D body scan data. In this study, 250 women's body scans were selected from the 6th Size Korea dataset, and 30 items from each of the scan were measured using RapidForm XOR 3 program. The principal component analysis and cluster analysis were conducted using statistical program SPSS 17.0. The five principal components were identified; breast drooping and breast capacity, size from chest to under bust area, breast protrusion, breast height, and under breast angle & outer distance of breast. As the results of cluster analysis, woman's breast types were classified into four types. The breast type 1 was protrusion type (25.1%) which is considered as the breast maturity stage. The breast type 2 had the most drooped breast covering a large area (20.2%). The breast type 3 had the least prominent breast with a highest nipple point, which was considered as the early breast development stage (38.9%). The breast type 4 had the obesity of the chest and breast circumferences with the slightly prominent and the least drooped breast (15.8%). This study can provide fundamental information to develop sizing system and brassiere pattern for junior girls.