• 제목/요약/키워드: 구조적 패턴 특징

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뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴 분류시스템 구현 (An Implementation of Neuro-Fuzzy Based Land Convert Pattern Classification System for Remote Sensing Image)

  • 이상구
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제9권5호
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    • pp.472-479
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    • 1999
  • 본 논문에서는 뉴로-퍼지 알고리즘을 이용한 원격탐사 화상의 지표면 패턴분류기를 제안한다. 제안된 패턴 분류기는 일반적인 퍼지 인식기를 가지고 있는 3층 전방향 신경회로망 구조로 되어 있고 가중치들은 퍼지집합으로 구성된다. 이러한 퍼지-뉴로 패턴분류 시스템을 Visual C++ 환경을 구현한다. 성능평가를 위해 기존의 역전파 학습기능을 가진 신경회로망과 Maximum-likelihood 알고리즘을 이용해처리한 결과와비교분석한다. 대표적인 지표면 특징을 나타내는 8개의 클래스에 대해 훈련집합을 선정하고 각각의 분류 알고리즘에 같은 훈련집합을 사용하여 학습시킨 후 실험화상을 적용하여 지표면 특징을 8개의 클래스로 분류하였다. 실험결과 제안된 뉴로-퍼지 분류기는 여러개의 클래스로 혼합된 패턴에 대해서 기존의 분류기들에 비해 보다 더 좋은 성능을 보인다.

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RFID 미들웨어를 위한 질의 색인 기법에 관한 연구 (A Study of Query Indexing Scheme for RFID Middleware)

  • 박재관;홍봉희
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2005년도 추계학술대회
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    • pp.155-160
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    • 2005
  • 최근 이동체 또는 센서 데이터에 대한 연속 질의를 처리하기 위해 다양한 질의 색인 기법들이 연구되고 있다. 그러나 RFID 미들웨어는 이전 연구에서 고려되지 않은 특징이 존재한다. 첫째, 질의 색인에 삽입되는 질의는 Industry, Product, Serial의 세 부분으로 구성되며, 각 값은 범위 값으로 표현될 수 있기 때문에 색인 공간에서 비연속적인 간격의 조각들이 반복해서 나타난다. 둘째, TagID가 가지는 Industry, Product, Serial의 값은 포함관계를 가진다. 즉, 하나의 Industry에 여러 Product가 존재하며, 하나의 Product에 여러 Serial Item이 존재한다. 따라서 이러한 특징을 고려하지 못하는 기존의 질의 색인을 적용하면 다수의 질의 조각을 삽입하게 되어 색인의 성능이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 실시간 필터링 및 컬렉션을 위해서 Tag 스트림에 대한 질의 색인 기법을 제안한다. 이 논문은 ECSpec 필터링 범위의 3단계 계층구조 특징을 고려한 코드 분할(Code Segmented) 도메인을 제시하고 이를 위한 그리드 기반 색인 구조를 제안한다. 또한 ECSpec의 필터링 패턴 특징에 의해 나타나는 질의 조각의 반복 현상을 정의하고 이를 위한 질의 처리 기법을 제시한다.

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서울시 고급 주택지역의 형성요인과 분포 분석 (The Formation Factors and Distribution Analysis of High-Class Residential Areas in Seoul)

  • 김민회;김태현;홍선관;김홍규
    • 한국주거학회논문집
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    • 제16권6호
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    • pp.1-7
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    • 2005
  • 도시화는 현대사회의 가장 큰 특징이며 도시가 성장하면서 과거의 기능이 변화하고 도시내부의 공간구조가 점차 기능적으로 분화하는 경향이 있다. 그 중 가장 주목할 만한 것 중의 하나는 주거지역의 입지변화와 공간적 확산과정에서 나타나는 주거지 분화현상이다. 도시생태학자 Hoyt은 주거지 이동패턴에 대하여 도시 내의 주거지분포 패턴을 결정짓는 핵심적인 요인으로 최고지대를 지불할 수 있는 부유층의 주거입지 선택에 따라 전체 도시의 계층별 주거분포가 영향을 받게 된다고 주장하였다. 서울은 소규모로 계획된 역사도시에서 인구 1000만의 대도시로 성장하여 오면서 많은 구조적 변화를 경험하여 현재의 공간구조를 이루게 되었다. 현재 전체 서울의 주택지는 동일한 것이 아니고 각종 주위환경에 따른 성격과 특성을 달리하는 요소로 구성되어 있다. 이 특성을 달리하는 주택지들이 모여서 각기 상이한 역할을 수행하고 서로 기능적 관계를 맺으면서 주택지를 형성하고 있다. 선형이론(Hoyt's Sector theory)에 따르면 고급주택지역의 도시 공간구조에 많은 영향을 미치고 있다고 주장하였다. 그럼에도 불구하고 서울의 고급주택지역의 분포와 그 입지 특성에 관한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구의 목적은 서울시 고급주택지역의 분포를 형성하는 원인을 규명하는데 있다. 고급주택지의 지역적 분포를 파악하여 그 입지 성향과 특성을 알게 되면 도시의 토지이용계획, 특히 주거지계획에 도움이 될 수 있다.

SPA 기반 다중 빔 패턴 고집적 안테나 개발 (Implementation of Multi-Beam Pattern Compact MIMO Antenna based on Switched Parasitic Antenna)

  • 윤상옥
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.219-224
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    • 2020
  • 본 논문에서는 협소 공간에서 다중 빔 패턴 생성 및 제어를 위한 고집적 안테나에 대하여 고찰하였다. SPA (: Switched Parasitic Antenna) 안테나 구조의 기본적인 Dipole SPA와 Monopole SPA 구조의 특징과 성능을 도시하였고, Monopole SPA 안테나를 직접 제작하여 챔버 내에서 802.11g를 시스템에 적용하여 그 성능을 실측하였다. 상용 안테나 대비 제작한 SPA 안테나를 사용하여 평균 전송 속도를 측정하였을 때 최대 8.7배 우수한 성능이 나타남을 확인하였다.

FMM 신경망에서 연관도요소를 이용한 규칙 추출 기법 (A Rule Extraction Method Using Relevance Factor for FMM Neural Networks)

  • 이승강;이재혁;김호준
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권5호
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    • pp.341-346
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    • 2013
  • 본 연구에서는 수정된 구조의 FMM 신경망으로부터 패턴 인식을 위한 규칙 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습데이터에서 특징값에 대한 빈도 요소를 반영하는 하이퍼박스 정의를 기반으로 하는데, 이로부터 특징과 패턴클래스 간의 상호 연관도 요소를 정의 하였다. 이는 기존의 모델에서 사용되는 하이퍼박스 중첩테스트 및 축소(contraction) 기법을 사용하지 않아도 하이퍼박스의 중첩에 의한 분류의 모호성을 해결할 수 있게 한다. 본 연구에서는 패턴 클래스의 각 차원별로 퍼지 분할을 기반으로 하는 수정된 하이퍼박스 멤버쉽 함수와 이를 사용하는 학습방법을 제시한다. 제안된 기법으로부터 특정패턴의 분류를 위한 자극성(excitatory) 특징 및 억제성(inhibitory) 특징을 구분하고 이들 정보는 규칙 생성과정에 적용된다. 수화 인식에 관한 실험에 제안된 방법론을 적용함으로써 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 고찰하였다.

표현 패턴에 의한 한국어-영어 기계 번역을 위한 개념 구성 (A Conceptual Framework for Korean-English Machine Translation using Expression Patterns)

  • 이호석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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    • pp.236-241
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    • 2008
  • 본 논문은 표현 패턴(expression patterns)을 이용한 한국어-영어 기계 번역 방법에 대하여 논의한다. 표현 패턴은 한국어-영어 기계 번역을 위하여 의미적이고 표현적인 관점에서 한국어 표현에 적합한 영어 표현을 대응하여 정의하였다. 그리고 새로운 한국어 파싱 방법을 개발할 것을 제안하였다. 한국어 파싱 방법은 한국어의 교착어로서의 특징, 표현 패턴 개념, 문장 분할 개념, 그리고 파싱 과정에 의미 구조를 포함하는 개념 등을 포함하여 개발할 것을 주장하였다. 논문의 마지막 부분에는 간단한 한국어 문법을 정의하여 새로운 한국어 구문 분석 방법의 가능성을 제시하였다.

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Involute 구조물의 구조해석

  • 김유준;김형근;황태경;도영대
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 1999년도 제13회 학술강연논문집
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    • pp.22-22
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    • 1999
  • 로켓의 노즐의 확대부와 같은 내열특성 증진이 필요한 곳에 주로 적용되어온 Involute 구조는 얇은 두께의 fabric 프리 프레그룰 일정한 패턴에 맞추어 재단한 후 적층하여 제작되어진다. 이렇게 제작된 노즐 확대부와 같은 구조물은 내삭마 및 구조 특성이 향상되고, 적층 및 성형 중 발생하는 링클과 보이드도 많이 예방할 수 있는 장점을 가진 것으로 알려져 있다. 이와 같은 장점 때문에 60년대부터 제작되어 노즐 확대부에 적용되어온 Involute 구조는 기하학적 복잡성으로 인해서 본질적으로 구조물의 비등방성 및 비균질성을 수반하게 되며, 이에 따른 열 및 구조해석의 어려움이 존재하게 된다. 70년대 Pagano에 의해서 그 기하학적복잡성이 수학적으로 규명되기 시작하여 80년대 가장 활발한 구조해석이 수행되어 노즐의 설계에 적용되었으며, 90년대 들어와서는 비선형 해석 및 최적설계 기법을 도입한 Involute 구조물의 기하학적 형상 및 구조적 최적화가 진행되고 있다. 하지만 국내에서는 아직까지 Involute 구조의 구조해석이 생소한 분야로서, 앞에서 언급한 일련의 진행 과정과 특징 등을 요약 및 정리할 필요가 있다 따라서, 본 발표는 비등방성 및 비균질성의 Involute 구조물에 대한 구조해석 기법들을 파악하고 그 적용 방법을 생각해 보고자 한다.

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k-NN과 SVM을 이용한 유도전동기 고장 분류 (Fault Classification of Induction Motors by k-NN and SVM)

  • 박성무;이대종;권석영;김용삼;전명근
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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    • pp.109-112
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    • 2006
  • 본 논문에서는 PCA에 의한 특징추출과 k-NN과 SVM에 기반을 계층구조의 분류기에 의한 유도전동기의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 k-NN에 의해 선형적으로 분류 가능한 고장패턴을 분류한 후, 분류가 되지 않는 부분을 커널 함수에 의해 고차원 공간으로 입력패턴을 매핑한 후 SVM에 의해 고장을 진단하는 계층구조를 갖는다. 실험장치를 구축한 후, 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

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NFP-Algorithm 알고리즘을 기반한 텍스트 연관 패턴 추출 (Text Assocation Pattern Extraction using NFP-tree Algorithm)

  • 유수경;김교정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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    • pp.97-100
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    • 2004
  • 인터넷상에서 존재하는 많은 데이터베이스들 중 현실적으로 유용한 정보를 가지고 있는 것은 텍스트 데이타베이스이다. 텍스트 마이닝 기법에서 비구조적인 특징을 가진 텍스트 데이타로부터 유용한 정보를 분석하고 추출하여 연관된 패턴을 탐색하는 과정은 중요한 연구과제이다. 이에 본 논문은 인터넷에서 저장된 텍스트 데이터를 가지고 기존 텍스트 마이닝 기법 중 연관탐색 기법을 적용하여 사용자 중심의 연관된 패턴을 찾아서 의미있는 정보를 얻고자 한다. 탐색하기 위해 먼저 전처리 작업으로 용어의 객체를 추출하고. 추출된 각 객체들은 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관탐색 기법인 NFP-Algorithm(N-most interesting k-itemsets Using FP-tree and FP-Growth)을 적용시켜서 의미있는 정보를 추출했다. 또한 Apriori계 Algorithm, FP-Algorithm, NFP-Algorithm을 비교하여 NFP-Algorithm이 시간적면에서 효율적임을 보여주었다.

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신경회로망과 기억이론에 기반한 한글영상 인식과 복원 (The Hangeul image's recognition and restoration based on Neural Network and Memory Theory)

  • 장재혁;박중양;박재홍
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.17-27
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    • 2005
  • 본 논문에서는 문자인식과 복원을 위한 신경회로망 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 인식부와 연상부로 구성되었다. 인식부에서는 ART 신경회로망의 인식성능을 개선하기 위해 불필요한 하향틀의 생성과 변화를 제한하여 효과적인 패턴인식이 가능한 모델을 제안하였다. 또한, 한글의 구조적인 특징을 능동적으로 적용할 수 있게 구성된 위치특징 추출 알고리즘을 적용하였다. 연상부에서는 Hopfield 신경회로망으로, 입력된 이미지 패턴의 복원이 가능한 모델을 구성하였다. 제안하는 시스템은 그 성능을 확인하기 위해 각 부분별 실험을 하였다. 그 결과 인식율이 개선되고 복원이 가능함을 보였다.

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