• Title/Summary/Keyword: 모듈라 학습

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Character Recognition in Vehicle Number Plate using Modular Neural Network (모듈라 신경망을 이용한 자동차 번호판 문자인식)

  • 박창석;김병만;이광호;최조천;오득환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.568-570
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    • 2002
  • 최근, 분류기 쪽에서는 모듈라 학습을 이용한 방법들에 대해서 상당한 관심이 모아지고 있다. 모듈라 학습 방법은 divide and conquer 개념에 바탕을 두고 있기 때문에 복잡한 문제에 대해서 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 단일 분류기에 비해 좋은 결과들을 나타내고 있다. 인공신경망을 이용한 분류 방법 쪽에서도 이러한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 간단한 형태의 모듈라 신경망을 제안하고 이의 성능을 평가하였다. 실험 결과, 일반적인 차량 번호판의 영상에서 성공적인 결과를 보였으며, 잡음에 의한 훼손된 번호판도 좋은 인식 결과를 보였다. 또한 인식률 측면 뿐만 아니라 학습 속도 면에서도 상당한 이득이 있었다.

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Performance Evaluation of Clustering Methods of Feature Vectors in Vehicle Plate Recognition Systems based on Modular Neural Network (모듈라 신경망에 기반한 번호판 인식시스템의 특징벡터 클러스터링 방법에 따른 성능평가)

  • 박창석;김병만;서병훈;이광호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.313-315
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    • 2003
  • 분할 및 합병 개념에 바탕을 둔 모듈라 신경망이 자동차 번호판 문자 인식에서 단일 신경망 사용 보다 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 모듈라 신경망 구성 시, 특징 벡터 클러스터링 방법에 따른 모듈라 신경망의 성능을 평가하였다. K-means Clustering 알고리즘을 이용하여 유사한 특징 벡터를 그룹핑하는 방법과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 유사하지 않는 특징 벡터들을 그룹핑하는 방법 각각을 구현하여 실험하였다. 실험결과, 유사하지 않는 특징 벡터들로 모듈라 신경망을 구성할 경우가 그렇지 않은 경우보다 좋은 인식 결과를 보였다.

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Learning for Environment and Behavior Pattern Using Recurrent Modular Neural Network Based on Estimated Emotion (감정평가에 기반한 환경과 행동패턴 학습을 위한 궤환 모듈라 네트워크)

  • Kim, Seong-Joo;Choi, Woo-Kyung;Kim, Yong-Min;Jeon, Hong-Tae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.14 no.1
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    • pp.9-14
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    • 2004
  • Rational sense is affected by emotion. If we add the factor of estimated emotion by environment information into robots, we may get more intelligent and human-friendly robots. However, various sensory information and pattern classification are prescribed for robots to learn emotion so that the networks are suitable for the necessity of robots. Neural network has superior ability to extract character of system but neural network has defect of temporal cross talk and local minimum convergence. To solve the defects, many kinds of modular neural networks have been proposed because they divide a complex problem into simple several subproblems. The modular neural network, introduced by Jacobs and Jordan, shows an excellent ability of recomposition and recombination of complex work. On the other hand, the recurrent network acquires state representations and representations of state make the recurrent neural network suitable for diverse applications such as nonlinear prediction and modeling. In this paper, we applied recurrent network for the expert network in the modular neural network structure to learn data pattern based on emotional assessment. To show the performance of the proposed network, simulation of learning the environment and behavior pattern is proceeded with the real time implementation. The given problem is very complex and has too many cases to learn. The result will show the performance and good ability of the proposed network and will be compared with the result of other method, general modular neural network.

Character Recognition of Vehicle Number Plate using Modular Neural Network (모듈라 신경망을 이용한 자동차 번호판 문자인식)

  • Park, Chang-Seok;Kim, Byeong-Man;Seo, Byung-Hoon;Lee, Kwang-Ho
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.13 no.4
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    • pp.409-415
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    • 2003
  • Recently, the modular learning are very popular and receive much attention for pattern classification. The modular learning method based on the "divide and conquer" strategy can not only solve the complex problems, but also reach a better result than a single classifier′s on the learning quality and speed. In the neural network area, some researches that take the modular learning approach also have been made to improve classification performance. In this paper, we propose a simple modular neural network for characters recognition of vehicle number plate and evaluate its performance on the clustering methods of feature vectors used in constructing subnetworks. We implement two clustering method, one is grouping similar feature vectors by K-means clustering algorithm, the other grouping unsimilar feature vectors by our proposed algorithm. The experiment result shows that our algorithm achieves much better performance.

Action Realization of Modular Robot Using Memory and Playback of Motion (동작기억 및 재생 기능을 이용한 모듈라 로봇의 다양한 동작 구현)

  • Ahn, Ki-Sam;Kim, Ji-Hwan;Lee, Bo-Hee
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.7 no.6
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    • pp.181-186
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    • 2017
  • In recent years, robots have been actively used for children's creativity learning and play, but most robots have a stereotyped form and have a high dependency on the program, making it difficult to learn creativity and play. In order to compensate for these drawbacks, We have created a robot that can easily and reliably combine each other. The robot can memorize the desired operation and execute the memorized operation by using one button. Also, in case multiple modules are combined, pressing the button once on any module makes it possible to easily adjust the operation of all the combined modules. In order to verify the actual operation, two, three, and five modules are combined to demonstrate the usefulness of the proposed structure and algorithm by implementing a gobbling motion and a walking robot. It is required to study intelligent modular robots that can control over the Internet by supplementing the wireless connection method.

The Intelligent Control System for Biped Robot Using Hierarchical Mixture of Experts (계층적 모듈라 신경망을 이용한 이동로봇 지능제어기)

  • Choi Woo-Kyung;Ha Sang-Hyung;Kim Seong-Joo;Kim Yong-Taek;Jeon Hong-Tae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.16 no.4
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    • pp.389-395
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    • 2006
  • This paper proposes the controller for biped robot using intelligent control algorithm. In order to simplify the complexity of biped robot control, manipulator of biped robot is divided into four modules. These modules are controlled by intelligent algorithm with Hierarchical Mixture of Experts(HME) using neural network. Also neural network having direct control method learns the inverse dynamics of biped robot. The HME, which is a network of tree structure, reallocates the input domain for the output by learning pattern of input and output. In this paper, as a result of learning HME repeatedly with EM algorithm, the controller for biped robot operating safety walking is designed by modelling dynamics of biped robot and generating virtual error of HME.

Learning of Mixtures of Experts Network Based on Kalman Filtering (칼만 필터링을 이용한 Mixtures of Experts network 학습)

  • 김병관;최우경;김성주;김종수;서재용;전홍태
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.65-68
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    • 2004
  • 복잡한 문제 학습을 위해 여러 가지 형태의 모듈라 네트워크의 구조가 제시되어 왔다. 그 중 엑스퍼트 네트워크와 게이팅 네트워크로 구성된 Mixtures of Experts network은 복잡한 문제를 단순한 문제들로 분해하고, 각각의 엑스퍼트 네트워크가 분해된 단순한 문제를 학습하여 결과를 도출함으로써, 국소적 지역해의 위험을 방지하고 보다 정확한 학습을 가능하게 한다. 그러나 엑스퍼트 네트워크의 수렴은 게이팅 네트워크의 수렴에 많은 영향을 받게 되고, 모든 복잡한 데이터에 대한 엑스퍼트 네트워크의 기여도를 학습하는 게이팅 네트워크는 역전파 알고리즘에 의한 학습 방법으로는 수렴 속도가 떨어진다. 본 논문에서는 게이팅 네트워크를 칼만필터로 학습하여 복잡한 문제에 대한 강건성은 유지하고 보다 빠른 수렴이 가능한 방법을 제시하고자한다.

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Development of Front-End learning module Using ShockWave Technology (쇽웨이브기술을 이용한 Front-End 학습 모듈 개발)

  • 이근무
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.779-782
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    • 2003
  • 컴퓨터 관련기술의 눈부신 발전은 기술적인 분야뿐만 아니라 우리의 생활과 문화의 거의 모든 분야의 변화를 초래했다 그 중 하이퍼미디어 분야는 편이성과 오락성을 바탕으로 대중들에게 크게 어필하면서 전문가가 아닌 사용자에게도 컴퓨터에 대한 접근을 더욱 쉽게 유도하였다 이러한 하이퍼미디어의 가능성은 교육분야에도 광범위하게 적용되어 텍스트나 단순한 이미지만으로 학습하기 어려운 부분을 동영상과 사운드, 상호작용을 이용하여 보다 쉽고 편리하며 재미있게 학습할 수 있게 되었다. 본 연구에서 구현된 컴파일러 프론트 엔드 학습모듈은 이러한 하이퍼미디어의 장점을 최대한 살려 컴퓨터 관련학과 학생들에게도 난이도가 높은 '컴파일러'라는 과목을 보다 시각적이고 역동적인 화면과 사운드를 이용하여 학습효과를 극대화하는데 활용할 수 있을 것이다.

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Developing and Applying Environmental Education Learning Modules Using Goal-Based Scenario (목표기반시나리오를 활용한 환경교육 교수·학습모듈의 개발과 적용)

  • Kim, Minsung;Yoo, Soojin
    • Journal of the Korean association of regional geographers
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    • v.22 no.2
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    • pp.466-482
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    • 2016
  • The purpose of this study is to develop learning modules for environmental education using goal-based scenarios and to examine their pedagogical benefits at the elementary educational level. To enhance environmental knowledge, skills, attitudes, and behavior, this research developed learning modules relevant to three sub-dimensions of environmental education: education about environment, education in environment, and education for environment. In particular, this study provided useful educational strategies based on students' everyday lives. The developed modules consisted of three parts: 1) acquiring knowledge concerning the cause of global warming, 2) practicing and internalizing environmental knowledge in students' everyday lives, and 3) extending and disseminating environmental knowledge and awareness to other people. After applying the modules, the students acquired knowledge regarding the causes of global warming through discussions with their peers, and furthermore, exercised pro-environmental behaviors in their everyday lives. Moreover, the participants created UCC to urge other people to act for environment.

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2002년 월드컵 축구 예제를 활용한 수학 I 의 확률학습모형 개발

  • Park, Dong-Jun;Park, Gwang-Won
    • Communications of Mathematical Education
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    • v.12
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    • pp.265-280
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    • 2001
  • 고등학교 수학 I 의 확률 및 통계영역의 교육내용을 정리한 후, 고등학생들에게 확률 및 통계영역에 관한 흥미를 돋구기 위하여 2002년 월드컵을 소재로 한 문제들을 활용하여 비주얼 베이직으로 프로그램한 ‘확률상자’ 라는 확률모형을 개발하였다. 확률상자에는 확률의 역사, 경우의 수, 순열, 같은 것이 있는 순열, 원순열, 조합, 이항계수, 통계적 확률, 조건부 확률, 배반사건 등 모두 10가지 모듈을 포함한다. 확률상자의 초기화면에서 메뉴를 선택하면 선택된 내용에 관한 간단한 정의와 함께 문제가 제시되어 정답을 적도록 하였고, 오답일 때는 힌트를 누르면 정답을 이해할 수 있도록 풀이과정을 제시하였다. 특히, 메뉴가운데서 경우의 수, 순열, 같은 것이 있는 순열, 원순열, 조합, 통계적 확률의 경우에는 풀이과정 중에 애니메이션 또는 시뮬레이션이 실행되도록 하여 이해를 돕도록 하였다.

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