• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.585-591
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• 2002

다층 신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 기존의 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만 학습에 비교적 많은 시간을 요구한다. 이 점은 화자증명 시스템의 인식방법으로서 다층 신경망을 사용할 경우 등록시간이 길어지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 채택한 화자군집 방법을 응용하여 다층 신경망 학습에 필요한 배경화자 수를 줄임으로써 화자등록 시간을 단축하는 방법을 제안하고, 지속음을 인식단위로 하는 다층 신경망 화자증명 시스템에 이 방법을 적용한 실험결과를 통해 그 효과를 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권10호
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• pp.887-895
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• 2014

졸음운전은 전체 교통사고 원인 중 큰 비중을 차지하며 그 위험성이 음주운전보다도 크다고 알려져 있다. 따라서 운전자의 졸음을 판단하고 경고하는 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 뇌파를 분석하는 것이 운전자의 피로와 졸음을 감지하는데 효과적이라는 연구결과들이 발표되었다. 본 논문은 짧은 시간에 높은 해상도를 가지는 auto-regressive 모델 기법 중 잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를 결합한 졸음 감지 시스템은 기존의 LPC와 MLP를 이용한 시스템에 대해 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제9권4호
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• pp.11-15
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• 2013

"Protein Folding Problem" is considered to be one of the "Great Challenges of Computer Science" and prediction of disordered protein is an important part of the protein folding problem. Machine learning models can predict the disordered structure of protein based on its characteristic of "learning from examples". Among many machine learning models, we investigate the possibility of multilayer perceptron (MLP) as the predictor of protein disorder. The investigation includes a single hidden layer MLP, multi hidden layer MLP and the hierarchical structure of MLP. Also, the target node cost function which deals with imbalanced data is used as training criteria of MLPs. Based on the investigation results, we insist that MLP should have deep architectures for performance improvement of protein disorder prediction.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제22권4호
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• pp.369-375
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• 2001

The statistical regression model is one of the most frequently used clinical analysis methods. It has basic assumption of linearity, additivity and normal distribution of data. However, most of biological data in medical field are nonlinear and unevenly distributed. To overcome the discrepancy between the basic assumption of statistical model and actual biological data, we propose a new analytical method based on artificial neural network. The newly developed multilayer perceptron(MLP) is trained with 120 data set (60 normal, 60 patient). On applying test data, it shows the discrimination power of 0.76. The diabetic risk factors were also identified from the MLP neural network model and the logistic regression model. The signigicant risk factors identified by MLP model were post prandial glucose level(PP2), sex(male), fasting blood sugar(FBS) level, age, SBP, AC and WHR. Those from the regression model are sex(male), PP2, age and FBS. The combined risk factors can be identified using the MLP model. Those are total cholesterol and body weight, which is consistent with the result of other clinical studies. From this experiment we have learned that MLP can be applied to the combined risk factor analysis of biological data which can not be provided by the conventional statistical method.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권6호
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• pp.765-778
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• 2020

The present study intends to find a proper solution for the estimation of the physical behaviors of enlarged piles through a combination of small-scale laboratory tests and a hybrid computational predictive intelligence process. In the first step, experimental program is completed considering various critical influential factors. The results of the best multilayer perceptron (MLP)-based predictive network was implemented through three mathematical-based solutions of dragonfly algorithm (DA), whale optimization algorithm (WOA), and ant lion optimization (ALO). Three proposed models, after convergence analysis, suggested excellent performance. These analyses varied based on neurons number (e.g., in the basis MLP hidden layer) and of course, the level of its complexity. The training R² results of the best hybrid structure of DA-MLP, WOA-MLP, and ALO-MLP were 0.996, 0.996, and 0.998 where the testing R² was 0.995, 0.985, and 0.998, respectively. Similarly, the training RMSE of 0.046, 0.051, and 0.034 were obtained for the training and testing datasets of DA-MLP, WOA-MLP, and ALO-MLP techniques, while the testing RMSE of 0.088, 0.053, and 0.053, respectively. This obtained result demonstrates the excellent prediction from the optimized structure of the proposed models if only population sensitivity analysis performs. Indeed, the ALO-MLP was slightly better than WOA-MLP and DA-MLP methods.

• 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.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.137-147
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• 1996

본 논문에서는 통계적 분류방법인 최대유사 분류법(MLC: maximum likelihood classifier)과 신경회로망을 이용한 분류법인 다층퍼셉트론(MLP: multiayer perceptron) 분류법간의 분류성능을 비교 평가하였으며, 또한 MLP 분류법에서 문제가 되고 있는 학습률(learning rate), 운동량 상수(,momentum constant), 은닉층의 노드수에 따른 MLP 분류법의 분류성능을 평가하였다. 부산지역에 대한 실제 인공위성 화상데이타인 Landsat TM 화상데이타를 사용하여 MLP 분류법과 MLC 분류법의 성능을 비교한 결과 MLP 분류법의 성능이 더 우사함을 확인할 수 있었으며, 학습률, 운동량 상수 및 은닉층의 노드수에 따른 분류성능도 평가하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.213-217
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• 2003

이 논문에서는 MLP(Multilayer Perceptron)가 지닌 잡음 강건성에 대한 통계학적 분석을 하였다. 또한, MLP의 잡음 강건성을 향상시키기 위한 선형적 전처리 단계로써, ICA(independent component analysis)와 PCA(principle component analysis)를 고려하여, 이들이 지닌 잡음처리 효과를 분석한후, MLP와 접목시 나타나는 잡음 강건성의 향상 여부를 필기체 숫자 인식의 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2977-2979
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• 2000

A Fuzzy Hybrid-Multilayer Perceptron (FH-MLP) Structure is proposed in this paper. proposed FH-MLP is not a fixed architecture. that is to say. the number of layers and the number of nodes in each layer of FH-MLP can be generated to adapt to the changing environment. FH-MLP consists of two parts. one is fuzzy nodes which each node is operated as a small fuzzy system with fuzzy implication rules. and its fuzzy system operates with Gaussian or Triangular membership functions in premise part and constants or regression polynomial equation in consequence part. the other is polynomial nodes which several types of high-order polynomial such as linear. quadratic. and cubic form are used and is connected as various kinds of multi-variable inputs. To demonstrate the effectiveness of the proposed method. time series data for gas furnace process has been applied.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권3호
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• pp.33-39
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• 2024

In this paper, we explore the application of Kodaly hand signs in enhancing children's music education, performances, and auditory assistance technologies. This research focuses on improving the recognition rate of Multilayer Perceptron (MLP) models in identifying Kodaly hand sign scales through the integration of Artificial Neural Networks (ANN). We developed an enhanced MLP model by augmenting it with additional parameters and optimizing the number of hidden layers, aiming to substantially increase the model's accuracy and efficiency. The augmented model demonstrated a significant improvement in recognizing complex hand sign sequences, achieving a higher accuracy compared to previous methods. These advancements suggest that our approach can greatly benefit music education and the development of auditory assistance technologies by providing more reliable and precise recognition of Kodaly hand signs. This study confirms the potential of parameter augmentation and hidden layers optimization in refining the capabilities of neural network models for practical applications.