• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.10a
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• pp.159-165
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• 1995

본 연구에서는 비선형 동적장치에 의해 발생하는 비안정 신호의 비선형 적응 예측을 위한 효과적 방법을 서술한다. 이 방법을 실제 원자력 발전소의 데이타를 이용하여 이상연상(hetero-association) 방식의 예측을 수행하였다. 다입력/다출력의 신경망은 이러한 비선형 예측에 이용할 수 있으나 학습되지 않은 상황에 대한 예측에는 어려움이 있었다. 본 연구에서 서술한 방법은 학습과 실행이 동시에 가능한 형태로 역전파 학습 (backpropagation learning) 알고리듬을 이용한 다층 인식자 (multilayer perceptron) 신경망과 비교하여 비성형 비안정 신호에 대한 우수한 예측 능력을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.592-595
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• 2003

미세 먼지(PM-10)는 인체에 깊은 영향을 미치는 대기 오염원 중의 하나로써, 발생 원인에 대한 규명이 어렵고 기초 자료의 부족으로 통계적 분석 역시 어려워 예보가 지난한 실정이다. 본 연구에서는 기상 및 환경 인자들과 PM-10과의 상관 관계를 분석하고, 다층 인식자 신경망 모델을 이용하여 미세 먼지 예경보 시스템을 구축하였다. 실험 결과 RMSE가 0.04～0.09로 매우 정확한 성능을 보였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.8
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• pp.589-596
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• 2008

In this paper, Artificial Neural Network(ANN) is applied to automatic berthing control for a ship. ANN is suitable for a maneuvering such as ship's berthing, because it can describe non-linearity of the system. Multi-layer perceptron which has more than one hidden layer between input layer and output layer is applied to ANN. Using a back-propagation algorithm with teaching data, we trained ANN to get a minimal error between output value and desired one. For the automatic berthing control of a containership, we introduced low speed maneuvering mathematical models. The berthing control with the structure of 8 input layer units in ANN is compared to 6 input layer units. From the simulation results, the berthing conditions are satisfied, even though the berthing paths are different.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.137-142
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• 1995

코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Map)온 빠른 검증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 그러나 기본적으로 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실재 문제에 적용하기가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문에서는 패턴에 대한 사전 정보없이 복잡한 패턴공간을 적응적으로 분할하기 위해 구조적응되는 자기조직화 신경망을 소개하고 이를 인쇄체 한글 문자의 인식에 적용한 결과를 보여준다. 여기에서 제안하는 신경망은 SOFM의 각 셀이 좀더 자세한 SOFM으로 확장될 수 있도록하며, 확률분포가 0인 셀을 제거함으로써 패턴 공간에 보다 근사한 분류를 가능하게 한다. 실제로 이러한 방식이 한글과 같은 복잡한 분류 문제에서 어떻게 작동하는지 설명하고, 한글 완성형 2350자에 대해 실험한 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.298-300
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• 2001

본 논문에서는 구조적응 자기구성 지도 모델을 사용하여 인간 행동의 성별을 분류하는 인식기를 제안하였다. 26명의 사람이 '화난 상태' 혹은 '보통 상태'의 두가지 정서 하에서 '문 두드리기', '손 흔들기', '물건 들어올리기'의 세가지 동작을 수행하는 동안, 행위자 관절점의 속도나 위치 정보로부터 성별을 분류하였다. 또한 SASOM의 성능 비교 분석을 위하여 전통적인 SOM, 다층 퍼셉트론과 거의 두 가지 결합 모델, SASOM와 의사결정트리 결합 모델, 단일 의사 결정트리, $textsc{k}$-최근접 이웃 등의 인식기를 구현하여 성능을 비교분석 하였다. 실험 결과 SASOM 분류기가 가장 높은 이식률을 보였으며 분류기로서 유용함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.11a
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• pp.202-205
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• 2009

체력이나 건강을 위한 트레이닝이나 심장 질환자의 생체신호 모니터링을 위해 다양하게 사용되는 심전도는 현재 여러가지 장비형태로 사용되고 있다. 최근에는 착용자가 인식하지 않고 손쉽고 편안한 방법으로 측정하거나 모니터링 할 수 있는 형태의 생체신호 모니터링 의복에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 20대 남성의 체표면 분석을 통해 심전도 검출이 가능한 일체형 의복을 설계하고 제작된 시제품의 착의평가를 진행하였다. 심전도 측정이 가장 효과적인 흉부 부분을 중심으로 심전도 데이터 추출 정확성을 위해 다층구조로 센서를 설계하고, 흉부의 움직임을 최소화하여 노이즈를 감소할 수 있는 디자인을 제안한 결과, 심전도 데이터 추출 정확성 및 편의성은 향상되고 노이즈는 감소하는 결과를 도출하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.437-443
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• 2015

This paper presents face recognition based on the fusion of visible image and thermal infrared (IR) texture estimated from the face image in the visible spectrum. The proposed face recognition scheme uses a multi- layer neural network to estimate thermal texture from visible imagery. In the training process, a set of visible and thermal IR image pairs are used to determine the parameters of the neural network to learn a complex mapping from a visible image to its thermal texture in the low-dimensional feature space. The trained neural network estimates the principal components of the thermal texture corresponding to the input visible image. Extensive experiments on face recognition were performed using two popular face recognition algorithms, Eigenfaces and Fisherfaces for NIST/Equinox database for benchmarking. The fusion of visible image and thermal IR texture demonstrated improved face recognition accuracies over conventional face recognition in terms of receiver operating characteristics (ROC) as well as first matching performances.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.5
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• pp.472-481
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• 1992

In this paper, we proposed a method of segmenting speech signal by neural network and its validity is proved by computer simulation. The neural network Is composed of multi layer perceptrons with one hidden layer. The matching accuracies of the proposed algorithm are measured for continuous vowel and place names. The resulting average matching accuracy is 100% for speaker-dependent case, 99.5% for speaker-independent case and 94.5% for each place name when the neural network 1,; trained for 6 place names simultaneously.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.354-356
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• 1998

축약 분산 기억 장치는 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 주목받고 있다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴론이 선형의 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합하므로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴론은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로 해 공간이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고 해결 방안으로써 개선된 축약 분산 기억 장치를 제안한다. 아울러 새로운 모델의 적용 예를 ATM 호 수락 제어 과정을 통해 보인다.

• Korean Journal of Social Welfare Studies
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• v.47 no.3
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• pp.187-221
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• 2016

This study examines determining factors of effectiveness and satisfaction of Veteran Medical Service Delivery System. Especially, the association between the relevant variables of the effectiveness of the Veteran Medical Service Delivery System and the variables of the satisfaction from the perspective of beneficiaries was studied. Multi-level analysis was utilized to separate results of the evaluation of effectiveness in organizational-level and the evaluation of satisfaction in individual-level. This study tests key posited hypothesis by using survey data collected from 5 medical center of country(Seoul, Busan, Daejeon, Daegu, Gwangju). In terms of the result of the hypothesis testing on the effectiveness variable, integrity(${\beta}=.156$), accountability(${\beta}=.376$, financial sufficiency(${\beta}=.109$), and adequacy (${\beta}=.367$) are the determinants among various factors in evaluating veteran medical service delivery system, statistically reflecting the perception of directors of the veteran medical service delivery facilities on effectiveness. In other word, professionalism variable(${\beta}=0.99$) and effectiveness variable(${\beta}=-1.09$) are statistically reflecting the perception of directors of the beneficiaries satisfaction with employee. The findings suggests that the theoretical and practical implications will improve Effectiveness and Satisfaction of Veteran Medical Service Delivery System.