• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
• /
• pp.803-805
• /
• 2014

다층 퍼셉트론 분류기는 그 패턴 분류 성능이 훌륭하여 오랜 기간 동안 여러 응용분야에서 사용되어 왔다. 그러나 다른 분류기보다 학습시간이 오래 소요된다는 점이 문제로 지적받아 왔다. 따라서 본 논문은 회전하는 객체의 분류를 위하여 다층 퍼셉트론의 학습시간을 줄이는 효율적인 신경망 시스템을 제안한다. 주성분 분석법을 이용하여 원 데이터의 정보를 가장 잘 잘 나타내도록 변환한 뒤, 그 결과를 다층 퍼셉트론 분류기의 입력으로 사용하였다. 제안하는 시스템은 기존 다층 퍼셉트론 분류기와 비교하였을 때 학습시간을 줄이면서 좀 더 높은 인식률을 보였다.

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

• 한국지리정보학회지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.24-33
• /
• 2004

원격탐사(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 위성 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터량이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역 수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분 변환법이다. 본 논문에서는 주성분 변환법에 대한 처리과정에 대해 논하였으며, 위성 영상데이터를 주성분 변환한 결과인 주성분 영상데이터를 분석하였다. 분석결과 실험 영상데이터의 경우, 3개의 주성분($PC_1$, $PC_2$, $PC_3$)의 누적 백분율 분산 값이 99.1%로 이는 3개의 주성분이 거의 대부분의 정보를 가지고 있음을 알 수 있었다. 3개의 주성분 영상데이터만을 사용한다면 데이터 저장을 위한 메모리 용량이나 데이터 전송시간 및 처리시간을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 본 논문에서는 주성분 영상데이터를 최대유사분류법과 신경회로망을 이용한 다층 퍼셉트론 분류법으로 분류하고 결과를 평가한 후, 주성분 변환법이 갖는 차원축소 효과를 분석하였다. 분석결과 주성분 3개를 사용한 분류결과와 주성분 6개를 사용한 분류결과간의 분류정답률이 크게 차이가 나지 않았다. 이는 분류에 사용하는 영상데이터 수를 6개 차원에서 3개 차원으로 줄여도 비슷한 분류성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
• /
• pp.158-161
• /
• 2005

본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 가스 터빈 엔진의 결함 진단을 시도하였다. SVM은 벡터 공간에서 임의의 비선형 경계인 Hyperplane을 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 이진 분류용 SVM을 다층으로 결합하여 가스 터빈의 결함을 정량적으로 판단해 내는 방법을 제안하였으며 기존의 Multi Layer Perceptron(MLP)보다 빠르고 신뢰성 있는 진단 결과를 보여주었음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.60-68
• /
• 1994

본 논문에서는 다층구조 순방향 신경회로망에 적용될 수 있는 것으로 입력의 특징 추출기능(Feature Extractor)이 우수한 Hebb 학습 규칙과 패턴 분류 기능(Classifier)이 우수한 BP 알고리듬을 결합한 Hybrid학습 규칙을 제안하고자 한다. 오차역전파 학습법칙을 적용한 다층구조퍼셉트론(MLP)과는 달리, 다층구조에 오차역전파 학습법칙과 Hebb학습법칙이 동시에 적용될 수 있는 Hybrid(Hebbian+BP)학습법칙은 학습시에 출력층의 연결강도를 제외한 모든 연결강도 계산에 적용되며 출력층에는 기존의 오차역전파법칙만이 적용된다. 출력층에 Hebb 학습법칙을 제외시킨것은 다층구조학습시에 학습의 수렴성에 대한 보장이 주어져 있지 않기 때문이다. 제안된 Hybrid 학습법칙의 성능평가를 위해 몇가지의 영역구분 문제에 적용한 결과 제안된 학습법이 기존의 BP보다 우수함을 보였다. 학습속도면에서는 기존의 BP법칙에 비해 훨씬 빠른 수렴속도를 보여 주었는데, 그중 한가지 예를 보면 제안된 Hybrid법칙에 의한 학습은 기존의 BP의 학습회수의 2/10만으로도 가능함을 보여주었다. 인식률에서도 제안된 법칙에 의한 결과가 BP에 의한 결과보다 최고 약 $0.77\%$ 우수하다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.77-85
• /
• 2011

생물 및 의학계에서는 생물정보학(bioinformatics)의 데이터 중 혈청 단백질(proteome)에서 추출한 데이터가 질병의 진단에 관련된 정보를 가지고 있고, 이 데이터를 분류 분석함으로 질병을 조기에 진단 할 수 있다고 믿고 있다. 본 논문에서는 혈청 단백질(2-D PAGE: Two-dimensional polyacrylamide gel electrophoresis)로부터 암과 정상을 판별하는 새로운 복합분류기를 제안한다. 새로운 복합 분류기에서는 support vector machine(SVM)와 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron: MLP)와 k-최근 접 이웃(k-nearest neighbor: k-NN)분류기를 앙상블(ensemble) 방법으로 통합하는 동시에 다중 부스팅(boosting) 방법으로 각 분류기를 확장하여 부분류기(subclassifier)의 배열(array)으로서 복합분류기를 구성하였다. 각 부분류기에서는 최적 특성 집합 (feature set)을 탐색하기 위하여 유전 알고리즘(genetic algorithm: GA)를 적용하였다. 복합분류기의 성능을 측정하기 위하여 암연구에서 얻어진 임상 데이터를 복합분류기에 적용하였고 결과로서 단일 분류기 보다 높은 분류 정확도와 안정성을 보여 주었다.

• 대한후두음성언어의학회지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.16-25
• /
• 2003

후두암은 유병율이 높지만 조기에 발견하면 90% 이상의 치유율과 발성기능의 보존이 가능하며 현재 음성분석을 이용한 진단법이 시도되고 있으나 정립된 선별검사법은 없는 실정이다. 성문전도검사(electroglottography, EGG)는 성대의 진동양상을 알 수 있는 비침습적 검사로서 발성과 음성합성의 연구에 많이 사용되고 있다. 본 연구는 EGG에서 관찰되는 파라미터들을 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron)구조의 신경회로망(artificial neural network)으로 감별하는 기법을 이용하여 후두암 감별법에 대한 연구로서 부산대학교병원을 내원한 후두암 환자 10명과 양성후두질환 26명을 대상으로 새로 고안한 Electroglottograph(v1.0)를 이용하여 검사하고 이의 임상적 유용성을 평가하였다. EGG 파라미터인 closed quotient(CQ), speed quotient(SQ), speed index(SI), fundamental frequency(F0), Jitter, Shimmer 등은 MATLAB 6.5 (Mathwork, Inc.)로 작성한 분석 프로그램을 이용하여 추출하였다. 각 환자에서 추출된 EGG 파라미터들을 다층 퍼셉트론 구조의 신경회로망으로 감별하였다. CQ는 각 질환군 간에 유의한 차이가 없었지만 SQ, SI, Jitter, Shimmer 등은 성대질환의 특성에 따라 유의한 차이를 보였다. 신경회로망에서 감별한 결과 CQ를 제외한 SQ, SI, Jitter, Shimmer 등에서 71.3-90%의 후두암의 감별율을 보였다. 또한 SQ, SI, Jitter, Shimmer를 3개씩 조합한 실험에서는 SQ-Jitter-Shimmer와 SQ-SI-Shimmer의 후두암의 감별율이 93%로 가장 높았고, SQ-SI-Jitter 90.9%, SI-Jitter-Shimmer 88.6%로 전체적으로 85% 이상의 높은 감별율을 나타내었다. 이러한 결과는 EGG검사와 신경회로망을 이용한 양성과 악성 후두질환의 감별이 가능함을 시사한다. 향후 성대 질환의 병태생리를 대변할 수 있는 파라미터가 추가로 개발되고 분류 알고리듬이 개선된다면 EGG를 이용한 성대질환의 감별 진단이 보다 정확해질 것으로 사료되었다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제29권1호
• /
• pp.27-35
• /
• 2009

본 논문에서는 개선된 특징추출을 이용한 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 형태 분류에 대한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 4가지 축대칭 결함, 즉 I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태 결함을 고려한다. 유한요소법에 기초한 수치해석 프로그램을 이용하여 결함의 폭과 깊이를 변화시켜가면서 400개의 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성하였다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터 새로운 특징을 제안하였는데, 여기에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각과 최대임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스 값의 10%, 20%, 30%, 40%를 갖는 점사이의 위상각들이 포함된다. 또한, 결함형태를 분류하기 위하여 은닉층이 하나인 다층퍼셉트론을 사용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 최대오차와 평균제곱오차 측면에서 향상된 결함 분류 성능을 얻는다는 것을 보였다.