• Title/Summary/Keyword: 성능함수

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Performance Evaluation of Various Normalization Methods and Score-level Fusion Algorithms for Multiple-Biometric System (다중 생체 인식 시스템을 위한 정규화함수와 결합알고리즘의 성능 평가)

  • Woo Na-Young;Kim Hak-Il
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.16 no.3
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    • pp.115-127
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    • 2006
  • The purpose of this paper is evaluation of various normalization methods and fusion algorithms in addition to pattern classification algorithms for multi-biometric systems. Experiments are performed using various normalization functions, fusion algorithms and pattern classification algorithms based on Biometric Scores Set-Releasel(BSSR1) provided by NIST. The performance results are presented by Half Total Error Rate (WTER). This study gives base data for the study on performance enhancement of multiple-biometric system by showing performance results using single database and metrics.

A Study on Augmentation Method for Improving the Performance of the Knowledge Graph Based Attention Network Model (추천 분야에서의 지식 그래프 기반 어텐션 네트워크 모델 성능 향상 기법 연구)

  • Kim, Gyoung-Tae;Min, ChanWook;Kim, JinWoo;Ahn, JinHyun;Jun, Hee-Gook;Im, Dong-Hyuk
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.603-605
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    • 2022
  • 추천시스템은 개개인의 성향에 따른 맞춤화 추천이 가능하기 때문에 음악, 영상, 뉴스 등 많은 분야에서 관심을 받고 있다. 일반적인 추천시스템 모델은 블랙박스 모델이기 때문에 추천 결과에 따른 원인 도출을 할 수 없다. 하지만 XAI 의 모델은 이러한 블랙박스 모델의 단점을 해결하고자 제안되었다. 그 중 KGAT 는 Attention Score 를 기반으로 추천 결과에 따른 원인을 알 수 있다. 이와 같은 AI, XAI 등의 딥 러닝 모델에서 각각의 활성화 함수는 상황에 따라 상이한 성능을 나타낸다. 이러한 이유로 인해 데이터에 맞는 활성화 함수를 적용해보는 다양한 시도가 필요하다. 따라서 본 논문은 XAI 추천시스템 모델인 KGAT 의 성능 개선을 위해 여러 활성화 함수를 적용해보고, 실험을 통해 수정한 모델의 성능이 개선됨을 보인다.

Design of the residual generator using transfer function approaches (전달함수 접근 방법에 의한 잔차발생기구 설계)

  • Park, Tae-Geon;Lee, Kee-Sang
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2005.07d
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    • pp.2793-2795
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    • 2005
  • 고장검출식별시스템의 성능을 좌우하는 가장 중요한 요소는 잔차발생알고리즘이다. 잔차발생기구는 측정된 입출력변수 정보에 근거하여 설계되며 고장의 검출 및 식별이 가능하도록 감결합(decoupling) 특성을 가져야 한다. 본 논문에서는 전달함수 접근 방법 중 최근 제안된 최소차 다항식 기저(minimal polynomial basis)를 이용한 잔차발생기구 설계기법을 소개하고, 이를 VTOL의 센서 및 구동장치고장 검출에 적용하여 그 성능을 검토하였다.

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Optimization of Thinned Sensor Arrays Using A Weighted Leastd Square Method (계수 최소 자승 방법을 사용한 희소어레이의 최적화)

  • 장병건;전창대
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.117-120
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    • 1999
  • 본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 주빔 부근의 측면롭의 효과적인 제어를 위하여 지수 함수적인 계수를 제안하였으며 그 결과 측면롭의 수준이 전체적으로 균등하게 분포되는 패턴을 얻을 수 있었다. 이 결과는 입력잡음신호가 어레이 공간상에 균등하게 입사될 때 효과적으로 사용될 수 있다.

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Performance Analysis of Noncoherent Transimit Diversity System over Correlated Nakagami Fading Channel (상관된 Nakagami 페이딩채널에서 비동기 송신 다이버시티 시스템 성능분석)

  • 여민기;한영열
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.25 no.12A
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    • pp.1796-1805
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    • 2000
  • 고속무선 이동 통신에서 가장 문제가 되는 것이 다중전송로에 의한 페이딩잡음이며, 이러한 페이딩의 문제점을 이동성을 보장하면서도 효율적으로 해결할 수 있는 방법이 최근 제안된 STTD(Space Time Transmitter Diversity) 기법이다. 본 논문에서는 상관된 Nakagami 페이딩 채널환경에서 적용될 수 있는 수신신호의 확률밀도함수를 유도하고 이 유도된 새로운 화률밀도함수를 이용하여 비동기 송신 다이버시티 시스템의 성능을 비교 분석한다.

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Modeling of Electron Density Non-Uniformity by Using Radial Basis Function Network and Genetic Algorithm (레이디얼 베이시스 함수망과 유전자 알고리즘을 이용한 플라즈마 전자밀도 모델링)

  • Gim, Su-Yeon;Kim, Byung-Whan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.1799-1800
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    • 2007
  • Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN모델을 일반 RBFN모델과 비교하였으며, 11%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

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Modeling of Electron Density Non-Uniformity by Using Radial Basis Function Network (레이디얼 베이시스 함수망을 이용한 플라즈마 전자밀도 균일도 모델링)

  • Kim, Ga-Young;Kim, Byung-Whan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.1938-1939
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    • 2007
  • Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 RBFN모델을 통계적인 회귀 모델과 비교하였으며, 59%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

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UAV Swarm Flight Control System Design Using Potential Functions and Sliding Mode Control (포텐셜 함수와 슬라이딩 모드 제어기법을 이용한 무인기 군집비행 제어기 설계)

  • Han, Ki-Hoon;Kim, You-Dan
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.36 no.5
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    • pp.448-454
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    • 2008
  • This paper deals with a behavior based decentralized control strategy for UAV swarming utilizing the artificial potential functions and the sliding mode control technique. Individual interactions for swarming behavior are modeled using the artificial potential functions. The motion of individual UAV is directed toward the negative gradient of the combined potential. For tracking the reference trajectory of UAV swarming, a swarming center is considered as the object of control. The sliding-mode control technique is adopted to make the proposed swarm control strategy robust with respect to the system uncertainties and the varying mission environment. Numerical simulation is performed to verify the performance of the proposed controller.

Audio Fingerprint Binarization by Minimizing Hinge-Loss Function (경첩 손실 함수 최소화를 통한 오디오 핑거프린트 이진화)

  • Seo, Jin Soo
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.32 no.5
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    • pp.415-422
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    • 2013
  • This paper proposes a robust binary audio fingerprinting method by minimizing hinge-loss function. In the proposed method, the type of fingerprints is binary, which is conducive in reducing the size of fingerprint DB. In general, the binarization of features for fingerprinting deteriorates the performance of fingerprinting system, such as robustness and discriminability. Thus it is necessary to minimize such performance loss. Since the similarity between two audio clips is represented by a hinge-like function, we propose a method to derive a binary fingerprinting by minimizing a hinge-loss function. The derived hinge-loss function is minimized by using the minimal loss hashing. Experiments over thousands of songs demonstrate that the identification performance of binary fingerprinting can be improved by minimizing the proposed hinge loss function.

A study on complexity of deep learning model (딥러닝 모형의 복잡도에 관한 연구)

  • Kim, Dongha;Baek, Gyuseung;Kim, Yongdai
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.28 no.6
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    • pp.1217-1227
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    • 2017
  • Deep learning has been studied explosively and has achieved excellent performance in areas like image and speech recognition, the application areas in which computations have been challenges with ordinary machine learning techniques. The theoretical study of deep learning has also been researched toward improving the performance. In this paper, we try to find a key of the success of the deep learning in rich and efficient expressiveness of the deep learning function, and analyze the theoretical studies related to it.