• 제목/요약/키워드: 판별모델

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칼만필터의 잔류오차에 최소적응알고리즘을 적용한 이동로봇의 위치추정오차 검출기법 (Abrupt Error Detection of Mobile Robot Using LMS Algorithm to Residuals of Kalman Filter)

  • 이연석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.1332-1337
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    • 2006
  • 이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.

CNN 기반 독성 식물 판별 시스템 (CNN-Based Toxic Plant Identification System)

  • 박성현;임병연;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권8호
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    • pp.993-998
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    • 2020
  • 현재 인테리어의 기술은 세계적으로 발전하고 있다. 다양한 연구가 진행됨에 따라 가정 인테리어도 환경 조성을 위해 식물을 활용하는 경우가 증가하고 있다. 그러나 활용되는 식물들의 증가에 비해 해당 식물들의 성질을 제대로 인지하지 못하여 예상치 못한 사고가 발생하고 있다. 이에 따라 특정 식물들의 위험성에 대해 다양한 매체를 통해 알리고 있지만 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 우리 주변에서 흔하게 접할 수 있는 대중적인 독성 식물을 판별하는 합성곱 신경망 모델 기반의 독성 식물 판별 시스템을 제안하였다. 이를 위해 독성 식물 판별을 진행하기 앞서 네 종류의 모델을 구축하였고 각 모델들을 비교 분석하였다. 분석한 모델들에 대해 높은 정확성을 갖는 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 이를 통하여 독성 식물들을 판별할 수 있으며, 독성 식물로 인한 안전사고를 줄일 수 있다고 사료된다.

Distance LSTM-CNN with Layer Normalization을 이용한 음차 표기 대역 쌍 판별 (Verification of Transliteration Pairs Using Distance LSTM-CNN with Layer Normalization)

  • 이창수;천주룡;김주근;김태일;강인호
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.76-81
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    • 2017
  • 외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.

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Sent2Vec 문장 임베딩을 통한 한국어 유사 문장 판별 구현 (Implementation of Korean Sentence Similarity using Sent2Vec Sentence Embedding)

  • 박상길;신명철
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.541-545
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    • 2018
  • 본 논문에서는 Sent2Vec을 이용한 문장 임베딩으로 구현한 유사 문장 판별 시스템을 제안한다. 또한 한국어 특성에 맞게 모델을 개선하여 성능을 향상시키는 방법을 소개한다. 고성능 라이브러리 구현과 제품화 가능한 수준의 완성도 높은 구현을 보였으며, 자체 구축한 평가셋으로 한국어 특성을 반영한 모델에 대한 P@1 평가 결과 Word2Vec CBOW에 비해 9.25%, Sent2Vec에 비해 1.93% 더 높은 성능을 보였다.

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단어와 문장의 의미를 고려한 비속어 판별 방법 (Swearword Detection Method Considering Meaning of Words and Sentences)

  • 이명호;임명진;신주현
    • 스마트미디어저널
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    • 제9권3호
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    • pp.98-106
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    • 2020
  • 현재 인터넷 사용자가 증가하면서 비속어 사용이 무분별하게 증가하고 있다. 이에 따른 청소년들의 사이버폭력도 매우 심각하게 증가하고 있으며 그중에서도 사이버 언어폭력이 가장 심각하게 대두되고 있다. 사이버 언어폭력을 근절하기 위해 비속어 판별 연구가 계속 진행되고 있으나 단어의 의미와 문맥의 흐름을 보고 비속어를 판별하는 방법은 정확도가 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 고의로 변형한 비속어와 비속어로 잘못 판별된 표준어를 문맥의 흐름을 보고 정확하게 판별할 수 있도록 FastText 모델과 LSTM 모델을 활용하여 비속어를 판별하는 방법을 제안한다.

한국어 문장 표절 유형을 고려한 유사 문장 판별 (A Detection Method of Similar Sentences Considering Plagiarism Patterns of Korean Sentence)

  • 지혜성;조준희;임희석
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.79-89
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    • 2010
  • 본 논문은 한국어 표절 검사를 위해서 표절의 유형을 분석하여, 유형별 분석 결과를 기반으로하여 유사 문장 판별 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 한국어 문장에 대한 표절 유형 분석 결과를 토대로 LSA와 N-gram을 이용한 유사 문장 검색을 통하여 여러 유형의 표절로부터 견고한 유사 문장 판별 모델을 구현하였다. 제안한 모델의 성능 분석을 위해서 학생들이 인위적으로 작성한 표절 리포트와 표절한 첨부 문서로 실험 데이터를 구축하였다. 성능 비교를 위해서는 기존의 N-gram 모델, 벡터모델, LSA 모델이 사용되었으며, 실험 결과 제안한 모델이 정확률, 재현율, 그리고 F값 척도에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

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종합 - 2

  • (사)한국여성발명협회
    • 발명하는 사람들
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    • 9호
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    • pp.6-6
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    • 2003
  • 특허침해 판별법 - 비즈니스 모델 특허출원 줄었다 - 가짜 이메일 주소 판별 솔루션, 특허 획득 - `가문(家門) 컨설팅` 특허 출원

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딥러닝 기반 카메라 모델 판별 (Camera Model Identification Based on Deep Learning)

  • 이수현;김동현;이해연
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제8권10호
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    • pp.411-420
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    • 2019
  • 멀티미디어 포렌식 분야에서 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 연구가 지속되어 왔다. 점점 고도화되는 범죄 중에 불법 촬영 등의 범죄는 카메라가 소형화됨에 따라 피해자가 알아차리기 어렵기 때문에 높은 범죄 발생 건수를 차지하고 있다. 따라서 특정 영상이 어느 카메라로 촬영되었는지를 특정할 수 있는 기술이 사용된다면 범죄자가 자신의 범죄 행위를 부정할 때, 범죄 혐의를 입증할 증거로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 영상을 촬영한 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 4개의 컨볼루션 계층과 2개의 전연결 계층으로 구성되었으며, 데이터 전처리를 위한 필터로 High Pass Filter를 사용하였다. 제안한 모델의 성능 검증을 위하여 Dresden Image Database를 활용하였고, 데이터셋은 순차분할 방식을 적용하여 생성하였다. 제안하는 모델을 3 계층 모델과 GLCM 적용 모델 등 기존 연구들과 비교 분석을 수행하여 우수성을 보였고, 최신 연구 결과에서 제시하는 수준의 98% 정확도를 달성하였다.

집단지성 및 집단감성을 활용한 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델 (A Discrimination System Model of Harmful Contents using Collective Intelligence and Collective Emotions)

  • 윤미선;김보라;김명주;문영빈
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.37-45
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    • 2012
  • 아동 청소년도 이용 가능한 국내 인터넷신문에 불법 유해 광고가 난무하고 있어 대책이 시급한 실정이다. 이에 자율규제 실현 장치로서, 집단의 지성과 감성을 활용한 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델을 제안한다. 유해 콘텐츠 판별 시스템 모델은 이미지의 내용(스토리)과 형식(크기), 텍스트(카피), 심상(감정과 연상)을 집단검사의 판별 요소로 사용하여 유해 콘텐츠에 대한 레벨을 구축한다. 구축된 레벨은 다시 일반화 과정을 거쳐 유해 콘텐츠 판별의 기준으로 확립된다. 본 유해 콘텐츠 판별 시스템은 유해성 판별이 모호한 인터넷신문 광고 배너를 집단지성과 집단감성을 활용하여 판단할 수 있는 장점을 가진다.

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