• Title/Summary/Keyword: 분류속도

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Frequency Domain-based Hierarchical Part-Image Classification System (주파수 영역 기반의 계층적 부품영상 분류 시스템)

  • Ahn, Sung-Gyu;Lee, Woo-Sun;Jung, Sung-Hawn
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.923-926
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    • 2000
  • 부품영상이 가지고 있는 특징을 잘 반영하기 위해서는 많은 양의 정보가 필요하며, 대부분 기존의 부품영상 분류 시스템들은 가지고 있는 영상들에 대하여 각각의 특징정보를 직접 비교해야 했다. 따라서 부품영상의 종류가 많을 수록 많은 계산량이 요구된다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 주파수 영역 기반의 계층적 부품영상 분류 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 부품영상의 주파수 성분을 분해하여 계층적으로 구성되어 있는 분류기에 입력한다. 본 시스템은 주파수 영역을 바탕으로 계층구조를 유연하게 조정할 수 있으며 분류에 필요한 전체적인 계산량을 줄일 수 있다. 190 종의 부품영상 1,900 개를 본 시스템에 적용하여 실험한 결과, 높은 검색율을 유지하면서 비계층적인 구조를 가진 시스템에 비하여 약 4배 정도의 속도향상을 얻을 수 있었다.

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Dynamic Filter Pruning for Compression of Deep Neural Network. (동적 필터 프루닝 기법을 이용한 심층 신경망 압축)

  • Cho, InCheon;Bae, SungHo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.675-679
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    • 2020
  • 최근 이미지 분류의 성능 향상을 위해 깊은 레이어와 넓은 채널을 가지는 모델들이 제안되어져 왔다. 높은 분류 정확도를 보이는 모델을 제안하는 것은 과한 컴퓨팅 파워와 계산시간을 요구한다. 본 논문에서는 이미지 분류 기법에서 사용되는 딥 뉴럴 네트워크 모델에 있어, 프루닝 방법을 통해 상대적으로 불필요한 가중치를 제거함과 동시에 분류 정확도 하락을 최소로 하는 동적 필터 프루닝 방법을 제시한다. 원샷 프루닝 기법, 정적 필터 프루닝 기법과 다르게 제거된 가중치에 대해서 소생 기회를 제공함으로써 더 좋은 성능을 보인다. 또한, 재학습이 필요하지 않기 때문에 빠른 계산 속도와 적은 컴퓨팅 파워를 보장한다. ResNet20 에서 CIFAR10 데이터셋에 대하여 실험한 결과 약 50%의 압축률에도 88.74%의 분류 정확도를 보였다.

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Development of Predicting Models of the Operating Speed Considering on Traffic Operation Characteristics and Road Alignment Factors In Express Highways (고속도로 교통운영 특성 및 도로선형요소를 반영한 주행속도 예측모형 개발)

  • Lee, Jeom-Ho;Hong, Da-Hui;Lee, Su-Beom
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.24 no.5 s.91
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    • pp.109-121
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    • 2006
  • The road should be designed in the consistent alignment which the driver can drive safely. Also, proper highway environments in order to maintain optimal operational speeds on highway sections should be provided In design stage, for highway environments, it is essential for an operational speed estimation model to different highway environments. If a method which could evaluate the status of the road safety is developed through this operational speed estimation model, it is possible to provide safe and more comfortable highways to road users. In the study factors to effect on operational speeds are classified into three groups horizontal & vertical alignments and traffic operation characteristic factors. Factors are chosen to effect on operational speeds by using collation analysis as classifications of tangent sections, horizontal curve sections and vertical curve sections. In order to develop operational speed estimation models in express highways, multi-regression analysis has been used in this study using the selected factors. This study has meaning that the developed estimation models for operational speeds and evaluation of degree of safety to horizontal and vortical alignments simultaneous. In order to represent whole area of the country with the developed models, the models should be re-analyzed with vast data related with road alignment factors in the near future.

A Study Threat Classification Schemes for Effective Management based on W-TMS(Wireless-Threat Management System) (W-TMS(Wireless-Threat Management System)에서의 효율적 관리를 위한 위협 분류기법에 관한 연구)

  • Seo, Jong-Won;Jo, Je-Gyeong;Lee, Hyung-Woo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.238-241
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    • 2006
  • 지난 10년 동안 인터넷은 빠른 속도로 모든 분야에 확산되어 왔으면 이와 비슷한 현상으로 최근 몇 년 동안 무선 네트워크의 확산 역시 타른 속도로 보급되고 있는 추세이다. 그리고 무선 네트워크 침입의 형태와 기술 또한 시간과 비례하여 그 다양성이 점차 증가되고 있으며 공격 시도 및 침입에 성공하는 공격의 횟수도 증가하고 있다. 기존 무선 보안 시스템인 Wireless-IDS는 사고 대응 계획이 설계되고 기획되지 않으면, 보안성을 거의 제공하지 않는다. 그리고 이벤트를 감시하고 사고에 대응하기 위한 인적 요소 비용이 크게 소요되는 단점을 가지고 있다. 기존의 TMS는 필요에 따라 자동화되고 능동적인 대응 수단을 제공하기도 하지만, 새롭게 생성되는 많은 무선 위협의 경우 사람이 막아야 하는 현실을 고려하고 있다. 그리하여 본 연구에서는 무선 상에서의 위협을 자동적으로 관리하는 Wireless-TMS의 효율적인 관리를 위해 수많은 무선 트래픽 중에 위협을 어떻게 분류할 것인가에 초점을 맞추어 연구를 진행한다.

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NUMERICAL ANALYSIS FOR 2-D FREE JET FLOW BY SMAC SCHEME (SMAC법에 의한 2차원 자유분류의 수치해석)

  • Jung, S.H.;An, Y.J.;Shin, B.R.
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 2009.04a
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    • pp.298-302
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    • 2009
  • Numerical analysis of two dimensional incompressible laminar free jet flow was carried out by using finite difference SMAC scheme. Flow characteristics of free jet flow such as jet width, similarity of jet velocity and hypothetical origin were investigated for different Reynolds numbers of Re=30 and 100. The reliability of predictions were confirmed by comparison with exact solution. Non-dimensional velocity distribution showed similarity of jet flow velocity after initial region. In the region of laminar flow, the location of hypothetical origin becomes more distant with Reynolds number.

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Weighting based User Behavior Pattern for Filtering Spam Mail (사용자 행동 패턴을 기반으로 가중치를 부여한 스팸 메일 필터링)

  • Han, A-Sung;Kim, Hyun-Jun;Jo, Geun-Sik
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06c
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    • pp.389-394
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    • 2007
  • 스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.

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Performance Enhancement of GPU Parallelism Algorithm including Memory Loading Time (메모리 로딩 시간을 고려한 GPU 병렬 알고리즘의 성능 개선 방안)

  • Bae, Byunggul;Lee, Jinwoo;Park, II-Nam;Im, Eun-Jin;Kang, Seung-Shik
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.119-120
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    • 2012
  • GPU를 이용한 병렬 알고리즘은 어떤 메모리를 사용하는지에 따라 시스템의 전체적인 성능이 달라진다. 본 논문은 GPU 환경에서 실행되는 CUDA 프레임워크에서 병렬처리를 이용하여 문서 분류 시스템의 속도를 향상시키고자 할 때 메모리 로딩 시간이 전체적인 시스템의 성능에 미치는 영항을 연구하였다. 기존의 CPU 환경에서 구현했을 때와 비교하여 어느 정도의 성능 향상이 있었는지 실험하였으며 이전 연구에서 고려하지 않았던 메모리를 읽는데 걸리는 시간을 고려하여 현실적인 실행 시간을 비교하였다. 실험 결과에 의하면 CPU 에서 구현했을 때의 연산 속도보다 GPU의 텍스쳐 메모리를 사용하여 구현하였을 때 문서분류 성능이 향상되는 효과가 있음을 알 수 있었다.

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A Machine Vision System for Inspection of Car Sunroof Using SVM Algorithm (SVM 학습 알고리즘을 이용한 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무 검사 장비)

  • Kim, Giseok;Lee, Saac;Cho, Jae-Soo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.289-292
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    • 2013
  • 본 논문은 SVM(Support Vector Machine) 학습알고리즘을 이용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 자동차 부품 검사 장비에 관한 것이다. 자동화 시스템은 높은 정밀도와 생산성을 위한 빠른 처리 속도를 요구한다. 이를 위해 본 논문에서는 선형 SVM 학습알고리즘을 활용하여 자동차 썬루프 장치의 볼트 유무를 검사하는 알고리즘을 개발하였다. SVM 알고리즘은 분류를 위한 알고리즘이지만 ROI(Region-Of-Interest) 내의 모든 윈도우에 대한 분류를 수행하여 검출기 역할을 할 수 있도록 한다. 볼트가 있는 경우와 볼트가 없는 경우가 아닌 네거티브 샘플을 확보하기 위해 검출 대상 물체 주변에서 다양한 네거티브 샘플들을 추출한다. 그 결과 물체가 예상 위치에서 다소 빗나가는 경우에도 볼트 유무를 판별할 수 있을 뿐 아니라 볼트의 위치까지 검출할 수 있고, 처리 속도에서 자동화 시스템이 요구하는 수준에 도달함을 실험 결과를 통해 검증한다.

Realization for Automatic Stock Cubic Measuring and Distributing Management Embedded System with 3D Ultrasonic Sensing (3D 초음파센싱 자동물류부피측정 및 분류관리 임베디드시스템 구현)

  • Lee, Eun-Eok;Ryu, Kwang-Rryol;Hur, Chang-Wu
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.285-288
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    • 2007
  • A realization for automatic stock cubic measuring and distributing management embedded system with 3 dimensional ultrasonic sensing is presented in this paper. The height and width of cubic are measured by comparing the 3 values from 3 ultrasonic sensors with reference when an object is passing the conveyer and length is calculated by the passing time and velocity, compensate cubic values for error to vary with the environment temperature, and reduce the error by averaging the sensing data not to be right posture of object. The system enables to classify and load a packed stocks at the store and transportation practically based on the rectangular hexahedral objects.

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Prediction of Slag Behavior in an Entrained Flow Coal Gasifier for IGCC (IGCC용 분류층 석탄가스화기 내부에서의 슬래그 거동 예측)

  • Chung, Jaehwa;Chi, Junhwa;Lee, Joongwon;Kim, Simoon;Seo, Seokbin;Park, Hoyoung
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2011.11a
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    • pp.75.2-75.2
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    • 2011
  • 고온고압에서 운전되는 IGCC용 분류층 석탄가스화기는 석탄에 포함된 회 성분을 대부분 용융 슬래그 형태로 가스화기 벽을 타고 흘러내리게 하여 가스화기 하부로 배출시킨다. 이러한 용융 슬래그를 원활하게 배출시키는 것은 가스화기의 안정적인 운전에 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 슬래그 층 내의 물질수지, 운동량 및 에너지 보존을 고려하여 석탄가스화기내의 슬래그 거동을 해석할 수 있는 모델 식을 유도하였다. 유도된 슬래그 거동 모델 식들을 적용하고 가스화기의 형상을 고려하여 가스화기 내부에서의 슬래그 거동을 해석하였다. 또한 슬래그 물성치들인 슬래그 점도, 슬래그 비열, 슬래그 밀도, 슬래그 열전달 계수 등을 슬래그의 조성 변화에 따라 별도로 산정하여 슬래그 해석의 입력 데이터로 사용하였다. 슬래그에 첨가되는 석회석의 비율을 해석의 주요 변수로 사용하여 가스화기 하부에서 용융 슬래그 및 고체 슬래그 두께, 용융 슬래그 층 내부에서의 슬래그 점도분포 및 슬래그 속도분포 등 슬래그 거동의 주요 특성들을 예측하였다. 해석결과로 석탄에 석회석의 첨가량을 증가시키면 슬래그의 임계점도온도(temperature of critical viscosity)와 점도가 낮아지므로 가스화기 벽면에서의 용융 슬래그의 유동속도는 빨라지며, 고체 슬래그와 용융 슬래그의 두께가 감소하는 것을 정량적으로 확인할 수 있었다.

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