• 전자공학회논문지
• /
• 제50권11호
• /
• pp.90-98
• /
• 2013

지역적 정합방법을 이용한 스테레오 시스템은 알고리즘의 특성상 하드웨어 설계가 용이하여 많이 사용되나 낮은 정합률로 인해 정확한 깊이 영상을 얻기 힘들기 때문에 많은 응용 분야에 사용하기에 제한이 있다. 본 논문에서 제안한 스테레오 시스템은 픽셀의 변화도(gradient)를 기반으로 한 적응적인 가중치 알고리즘을 이용하여 높은 정합 성능을 보이며 하드웨어로 설계하였을 때 실시간처리가 가능하다. 일반적으로 적응적인 가중치 윈도우를 적용할 경우 중간 결과를 재사용하기 불가능하지만 행, 열을 분리하여 처리함으로써 데이터를 재사용할 수 있고 따라서 처리성능이 개선되었다. 알고리즘에 필요한 지수 및 아크탄젠트 함수를 구현하기 위해 선형(PWL, piecewise linear) 및 계단(step) 함수 등으로 근사화한 뒤 에러를 분석하여 최선의 파라미터를 선택하였다. 제안한 구조는 실시간처리를 위하여 9개의 프로세서를 사용하여 병렬처리를 하였으며, 동부하이텍 0.18um 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 350MHz(33 fps)와 424K 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타내었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제109권4호
• /
• pp.504-511
• /
• 2020

본 연구는 확률밀도함수를 이용한 목재수확예측기법으로 면적가중치법(AW), 면적비율가중치법(ARW), 표본면적변화율가중치법(SCRW)를 적용하여 전국 국유림의 산림경영계획 목표량 설정을 위한 벌채계획량을 추정하였다. 벌채계획량 추정을 위한 산림면적은 산림기본통계의 2010년, 2015년의 영급별 국유림면적을 이용하였으며, 5년간의 산림면적변화량을 벌채면적으로 가정하여 산출하였다. AW, ARW, SCRW를 이용한 벌기령의 평균은 각각 5.41, 5.56, 5.37로 V~VI영급수준으로 산출되었다. 벌채면적은 각각 594,462 ha, 586,704 ha, 580,852 ha로 SCRW가 실제 면적변화량과 가장 유사하였으며, Chi-square 검정도 SCRW이 가장 안정적으로 분석되었다. 산림경영계획의 목재수확예측을 위한 방법으로 SCRW가 AW와 ARW보다 적합한 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제33권5호
• /
• pp.761-773
• /
• 2023

본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.837-840
• /
• 2000

동영상에서 움직이는 객체 분할 및 모션 예측을 동시에 수행할 수 있는 연구는 다양한 방법으로 시도 되어 왔다. 실제 이미지를 서로 다른 움직임이나 서로 다른 공간적인 특정 영역으로 분리 될 수 있다고 가정 한다면 복수의 객체 또는 객체의 움직임으로 표현 할 수 있다. 객체 분할 측면에서 볼 때 효율적인 분할을 위해서는 특징 입력 벡터의 선택이 중요한 변수로 작용한다. 본 연구에서는 정밀한 객체 분할을 위해 밝기, 질감(Texture) 정보와 같은 정지영상의 특징 입력 벡터와 움직임 벡터 같은 동영상의 특징 입력 벡터를 동시에 사용한다. 분리된 객체는 각각의 클래스를 구성하게 되고 이를 위한 클래스 분류기로서 Median Radial Basis 신경 회로망을 사용한다. 객체 분할과 움직임 예측을 위해서 확률적 방법을 통한 에너지 함수를 구하고 비용함수를 도입한다. 신경 회로망의 각 Basis 함수는 영상의 특정한 영역에서 활성화되며 객체의 분류를 위해 신경 회로망 출력으로 가중치의 합으로서 나타나게 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
• /
• pp.117-120
• /
• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
• /
• pp.367-369
• /
• 1994

지금까지 다구치 방법에서는 다특성치 문제에 있어서 특성치들 간의 관계를 무시하고 특성치들은 서로 독립이라는 가정 하에, 각 특성치에 대한 최적공 정조건을 찾아 다특성치로 확장시키는 방법이 사용되었다. 그러나 현실적으 로 많은 다특성치 문제에서 특성치들 간의 상관관계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 특성치들 간의 상관관계를 고려한 새로운 평가척도를 제시하고 자 한다. 본 연구에서는 각 특성치와 특성치들 간의 상관관계에 가중치를 부 여하는 방법을 사용하였다. 다특성치 손실함수를 단일 특성치 종류의 조합에 따라 여섯개의 모형으로 구분하였고, 각 모형의 다특성치 손실함수는 특성치 자체에 의해 야기되는 손실과 특성치들간의 관계에 의해 야기되는 손실로 나누었다. 또한 새로운 평가척도로는 다특성치 손실함수의 각 항에 의해 야 기되는 기대손실의 합인 다특성치의 기대손실을 선택하였다. 본 연구의 타당 성에 대해서는 기존의 데이터를 이용. 분석하여 기존 논문과 비교하였다.

• 제어로봇시스템학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.22-26
• /
• 2011

신경회로망 기술은 다양한 공학적 및 과학적 문제에 적용되어 왔으며 복잡한 동특성을 갖는 시스템의 모델링에 특히 효율적인 것으로 알려져 있다. 신경회로망 학습은 신경회로망의 가중치 및 바이러스로서 주어지는 파라미터 벡터의 요소를 주어진 목적함수를 최소화하는 최적의 값으로 추정하는 연산과정을 의미한다. 따라서 신경회로망 파라미터 학습은 전체시스템의 성능을 직접적으로 좌우하는 매우 중요한 단계라 할 수 있으며 일반적으로 파라미터의 수정규칙 알고리즘을 도출한다. 이러한 수정규칙은 주로 최적화 기법을 적용하며 경사함수(gradient function)를 포함한다. 최근에는 이러한 경사함수를 포함하지 않는 학습 알고리즘이 많이 개발되고 있으며 특히 칼만 필터링 이론을 접목한 미분 신경회로망의 학습 알고리즘이 최근에 발표되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권5호
• /
• pp.99-106
• /
• 2010

다층퍼셉트론 혹은 전방향 신경회로망이 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여 많은 분야에 응용되고 있다. 이 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 여러 가지 파라미터 혹은 학습 방법 등을 결정하여야 한다. 이 논문에서는 패턴인식 문제에 다층퍼셉트론을 적용하는 경우에 실제 결정하여야 할 파라미터의 결정방법과 학습 방법에 대하여 논의한다. 이 논의는 각층의 노드 수 결정 방법, 다층 퍼셉트론의 가중치 초기화, 그리고, 성능향상을 위하여 학습에 사용되는 여러 가지 오차 함수, 데이터 불균형 문제의 학습, 깊은 구조 등을 다루었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.248-259
• /
• 2002

최근의 새로운 교수 학습 형태인 웹기반 교육에서의 가장 중요한 요소는 시.공간적으로 떨어져 있는 학습자의 학습 상황을 파악하고 분석하여, 학습자에게 적절한 학습내용과 과정을 제시하는 하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 웹기반 교수 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 적합한 학습 내용과 평가 문제를 제공하고, 그 평가 결과를 분석하여 반복학습 및 심화학습을 효과적으로 제공하고, 차기 학습을 할 경우에 이에 기초하여 적절한 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 이를 위해 코스웨어를 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련성과 각 항목의 가중치를 고려한 퍼지 함수에 의해 퍼지 소속성을 가진 퍼지 언어 변수로 각 프레임에 대한 수준을 표현한다. 또한, 학습의 평가도 문제의 난이도, 관련학습 자료의 난이도, 관련 학습목표의 중요도, 각각의 관련성을 고려하여 퍼지 함수에 의해 언어 변수로 평가된다. 이와 같이 퍼지 함수를 이용함으로써 학습자의 수준을 분석하고, 이에 적절한 학습 및 평가 내용을 제공하는데 여러가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있고 효과적인 교수 학습 방법이 될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2639-2641
• /
• 2003

유전자 알고리즘은 다윈의 자연선택설과 유전자의 진화 개념을 이용한 적응 탐색 알고리즘으로 적용하고자 하는 문제의 매개 변수를 유전자와 비슷한 데이터 구조로 부호화하고, 유전 연산자를 이용하여 문제의 해답을 찾는 알고리즘이다. 최근 유전자 알고리즘은 이러한 복수개의 목적 함수를 최적화 하기 위한 다중 최적화 문제를 위한 최적화 기술로서의 관심이 크게 다루어지고 있으며 전송 문제, 생산 공정 문제 계획 등과 같은 다목적 함수를 다루는 많은 응용 부분에 대해 적용되고 있다. 본 논문에서는 기본적인 다중 목적 함수용 예와 Gen과 Kim이 제안한 네트워크 신뢰도를 고려한 연결 비용과 메시지 지연을 고려한 이중 구속 통신망 설계 문제를 가지고 가중치 합과 여러 가지 파레토 방법들을 비교하고 연구 검토 하고자 한다.