• Journal of Digital Convergence
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.123-130
• /
• 2019

One of the most commonly used methods of web recommendation techniques is collaborative filtering. Many studies on collaborative filtering have suggested ways to improve accuracy. This study proposes a method of movie recommendation using Word2Vec and an ensemble convolutional neural networks. First, in the user, movie, and rating information, construct the user sentences and movie sentences. It inputs user sentences and movie sentences into Word2Vec to obtain user vectors and movie vectors. User vectors are entered into user convolution model and movie vectors are input to movie convolution model. The user and the movie convolution models are linked to a fully connected neural network model. Finally, the output layer of the fully connected neural network outputs forecasts of user movie ratings. Experimentation results showed that the accuracy of the technique proposed in this study accuracy of conventional collaborative filtering techniques was improved compared to those of conventional collaborative filtering technique and the technique using Word2Vec and deep neural networks proposed in a similar study.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.11
• /
• pp.1630-1636
• /
• 2022

The results of current method of traffic sign detection gets hindered by environmental conditions and the traffic sign's condition as well. Therefore, in this paper, we propose a method of improving detection performance of damaged traffic signs by utilizing Hopfield Network and Fuzzy Max-Min Neural Network. In this proposed method, the characteristics of damaged traffic signs are analyzed and those characteristics are configured as the training pattern to be used by Fuzzy Max-Min Neural Network to initially classify the characteristics of the traffic signs. The images with initial characteristics that has been classified are restored by using Hopfield Network. The images restored with Hopfield Network are classified by the Fuzzy Max-Min Neural Network onces again to finally classify and detect the damaged traffic signs. 8 traffic signs with varying degrees of damage are used to evaluate the performance of the proposed method which resulted with an average of 38.76% improvement on classification performance than the Fuzzy Max-Min Neural Network.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2008.06a
• /
• pp.149-154
• /
• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.521-524
• /
• 2004

본 논문에서는 기존의 FMM 신경망의 학습 단계 중 하이퍼박스 축소 단계에서 발생하는 정보의 왜곡 현상을 보완하여, 패턴분류 성능을 향상시키는 방법론을 제안하고 그 유용성을 고찰한다. 제안된 학습방법에서는 기존 FMM 신경망의 하이퍼박스 생성, 확장, 축소의 3 가지 학습 과정 중 축소과정을 생략하고, 각 특징 범위와 빈도를 고려한 학습으로 대치함으로써 축소과정에서 나타나는 부작용을 보완할 수 있도록 하였다. 이는 가중치 개념을 통해 각 특징값의 상대적 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있도록 하며 하이퍼박스 중첩영역에서 발생하는 분류 오류를 최소화한다. 본 연구에서는 개선된 학습기법의 이론을 제시하고, 이를 아이리스 데이터 분류 실험에 적용하여 그 유용성을 고찰하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.529-534
• /
• 2002

출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.33 no.4
• /
• pp.440-448
• /
• 2006

Self-Organizing Map (SOM) is an unsupervised learning neural network and it is used for preserving the structural relationships in the data without prior knowledge. SOM has been applied in the study of complex problems such as vector quantization, combinatorial optimization, and pattern recognition. This paper proposes a new usage of SOM as a tool for schema transformation hoping to achieve more efficient genetic process. Every offspring is transformed into an isomorphic neural network with more desirable shape for genetic search. This helps genes with strong epistasis to stay close together in the chromosome. Experimental results showed considerable improvement over previous results.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.336-343
• /
• 2006

본 논문에서는 여권 영 상에서 PCA 알고리즘을 이용한 얼굴 인증과 개선된 퍼지 신경망을 이용한 여권 코드 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서는 여권영상에 대해 소벨 연산자를 이용하여 에지를 추출하고 에지가 추출된 영상을 수평 스미어링하여 여권코드 영역을 추출한다. 추출된 여권 코드 영역의 기울기를 검사하여 기울기 보정을 하고, 여권 코드 영역을 이진화 한다. 이진화된 여권 코드 영역에 대하여 8방향윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 여권 코드를 추출한다. 추출된 여권 코드는 퍼지 신경망을 개선하여 여권 코드 인식에 적용한다. 개선된 퍼지 신경 망은 입력층과 중간층 사이의 학습 구조로는 FCM 클러스터링 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층 사이의 학습은 일반화된 델타학습 방법을 적용한다. 그리고 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 가중치 조정에 적용되는 학습률을 동적으로 조정하기 위해 퍼지 제어 시스템을 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 ${\epsilon}$ 보다 적거나 같으면 정확으로 분류하고 크면 부정확으로 분류하여 정확의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 여권의 주어진 규격에 근거하여 사진 영역을 추출하고 추출된 사진 영역에 대하여 YCbCr와 RGB 정보를 이용하여 얼굴영역을 추출한다. 추출된 얼굴 영역을 PCA 알고리즘과 스냅샷(Snap-Shot) 방법을 적용하여 얼굴 영역의 위조를 판별한다. 제안된 방법의 여권 코드 인식과 얼굴 인증의 성능을 평가하기 위하여 실제 여권 영상에 적용한 결과, 기존의 방법보다 여권 코드 인식과 얼굴 인증에 있어서 효율적인 것을 확인하였다.s, whereas AVs provide much better security.크는 기준년도부터 2031년까지 5년 단위로 계획된 장래도로를 반영하여 구축된다. 교통주제도 및 교통분석용 네트워크는 국가교통DB구축사업을 통해 구축된 자료로서 교통체계효율화법 제9조의4에 따라 공공기관이 교통정책 및 계획수립 등에 활용할 수 있도록 제공하고 있다. 건설교통부의 승인절차를 거쳐 제공하며 활용 후에는 갱신자료 및 활용결과를 통보하는 과정을 거치도록 되어있다. 교통주제도는 국가의 교통정책결정과 관련분야의 기초자료로서 다양하게 활용되고 있으며, 특히 ITS 노드/링크 기본지도로 활용되는 등 교통 분야의 중요한 지리정보로서 구축되고 있다..20{\pm}0.37L$, 72시간에 $1.33{\pm}0.33L$로 유의한 차이를 보였으므로(F=6.153, P=0.004), 술 후 폐환기능 회복에 효과가 있다. 4) 실험군과 대조군의 수술 후 노력성 폐활량은 수술 후 72시간에서 실험군이 $1.90{\pm}0.61L$, 대조군이 $1.51{\pm}0.38L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.620, P=0.013). 5) 실험군과 대조군의 수술 후 일초 노력성 호기량은 수술 후 24시간에서 $1.33{\pm}0.56L,\;1.00{\ge}0.28L$로 유의한 차이를 보였고(t=2.530, P=0.017), 술 후 72시간에서 $1.72{\pm}0.65L,\;1.33{\pm}0.3L$로 유의한 차이를 보였다(t=2.540, P=0.016). 6) 대상자의 술 후 폐환기능에 영향을 미치는 요인은 성별로 나타났다. 이에 따

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.766-771
• /
• 2006

현재 많은 신경망의 하드웨어 구현은 부동 소수점 연산에 비해서 적은 면적과 빠른 수행시간을 가지는 고정소수점 연산을 많이 사용하지만, 소프트웨어에서는 일반적으로 높은 정확도를 가지는 부동소수점 연산을 사용한다. 신경망의 하드웨어 구현에서 많이 사용하는 고정소수점 연산은 부동소수점 연산에 비해서 빠른 처리속도와 적은 면적으로써 쉽게 하드웨어 구현에 용이하지만, 부동소수점 연산에 비해서 낮은 정확도와 기존의 부동소수점 연산을 사용하는 소프트웨어 신경망을 쉽게 적용할 수 없는 단점을 가진다. 본 논문에서는 부동소수점 연산을 사용하여 문자 추출 MLP의 데이터 변환 없이 적용할 수 있는 전체 파이프라이닝 설계 구조를 제안한다. 제안된 설계방법은 신경망의 전체 구조를 입력층과 은닉층을 링크 병렬화 방법과 은닉층과 출력층을 뉴런 병렬화 방법을 개선하여 쉽게 파이프라이닝 구조로 설계함으로써 신경망 처리는 은닉층 뉴런수와 동일한 주기로 처리되며, 기존의 문자추출 소프트웨어 신경망을 제안된 하드웨어 설계방법으로 구현하였을 때 11배의 빠른 성능을 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.299-302
• /
• 2006

본 논문에서는 다중필터와 복합형 신경망으로 구성된 얼굴 검출 시스템과 WFMM 신경망을 이용한 피부색 검출기법을 소개한다. 전처리 단계에 해당하는 다중필터는 대상 영역의 수를 감소 시켜 시스템의 속도를 개선한다. 다중필터에 속한 색상필터는 총 11 가지의 색상 공간에서 피부색의 특징 값을 추출하여 학습 데이터로 사용하며, 이 학습 데이터에 의해 생성된 하이퍼 박스를 통해 피부색을 분류한다. 또한 WFMM 신경망의 연관도 요소 특성을 이용하여 각 색상 공간의 상대적 중요도를 분석하여 피부색 검출에 유용한 색상 공간을 분석하고 추출 한다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망은 첫 단계에서 가보 변환을 사용하는 CNN 을 통해 특징 지도를 생성하고, WFMM 신경망으로 최종 얼굴패턴을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.353-356
• /
• 2000

본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.