Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2022.11a
/
pp.123-125
/
2022
본 논문에서는 판별자를 활용하여 Image to Image translation(I2I) 분야에서 사용되는 적대적 생성 신경망(GAN)을 압축하는 방법을 제시한다. 우선, 잘 학습된 판별자와 생성자 사이의 adversarial loss 를 활용하여 생성자 내 필터들의 중요도 점수를 매겨준다. 그리고 생성자 내의 필터들을 중요도 점수를 기준으로 나열한 후 점수가 낮은 필터들을 제거하는 필터 프루닝을 한번 수행하여 적은 시간 비용으로 생성자를 압축한다. 마지막으로 지식 증류를 활용해 압축된 생성자를 학습시켜 기존의 생성자와 유사한 성능을 보이도록 하였다. 이 과정들을 통해 효과적이고 빠르게 GAN 모델을 압축할 수 있음을 확인하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
/
2021.10a
/
pp.300-304
/
2021
모어 판별이란 제 2 언어를 습득하는 학습자들이 생산한 목표 언어에 기반하여 학습자들의 제 1 언어를 자동적으로 확인하는 작업을 말한다. 모여 판별 과제를 성공적으로 수행하기 위한 방법을 다룬 다양한 연구들이 진행되어 왔으나, 한국어를 대상으로 진행된 모어 판별 연구는 그 수가 극히 적다. 본 연구에서는 한국어 학습자 텍스트를 대상으로 머신 러닝, 딥 러닝의 다양한 문서 분류 모델을 실험하고, 이를 통해 한국어 학습자 텍스트 모어 판별을 위해 적합한 모델을 구축하기 위해 필요한 조건을 찾아보고자 하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
/
v.23
no.3
/
pp.160-165
/
2022
Mutual distillation is a knowledge distillation method that guides a cohort of neural networks to learn cooperatively by transferring knowledge between them, without the help of a teacher network. This paper aims to confirm whether mutual distillation is also applicable to super-resolution networks. To this regard, we conduct experiments to apply mutual distillation to the discriminators of SRGANs and analyze the effect of mutual distillation on improving SRGAN's performance. As a result of the experiment, it was confirmed that SRGANs whose discriminators shared their knowledge through mutual distillation can produce super-resolution images enhanced in both quantitative and qualitative qualities.
The back propagation algorithm took a long time to learn the input patterns and was difficult to train the additional or repeated learning patterns. So Aleksander proposed the binary neural network which could overcome the disadvantages of BP Network. But it had the limitation of repeated learning and was impossible to extract a generalized pattern. In this paper, we proposed a dynamic 3 dimensional Neuro System which was consisted of a learning network which was based on weightless neural network and a feedback module which could accumulate the characteristic. The proposed system was enable to train additional and repeated patterns. Also it could be produced a generalized pattern by putting a proper threshold into each learning-net's discriminator which was resulted from learning procedures. And then we reused the generalized pattern to elevate the recognition rate. In the last processing step to decide right category, we used maximum response detector. We experimented using the MNIST database of NIST and got 99.3% of right recognition rate for training data.
본 논문에서는 유도전동기에서 발생되는 고장들 중에서 고정자 권선 단락 고장 특성 해석과 고장 판별에 대한 방법을 제시한다. 고정자 권선 단락을 판별하기 위해서 단락상태의 고정자를 모델링하여 3상 전류 불평형과 공극자속밀도에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석으로 얻어진 결과의 타당성을 입증하기 위해 실험을 통하여 전류와 공극자속에 대한 유기기전력 측정값을 비교하였다. 공극자속의 유기기전력을 측정하기 위해 고정자 슬롯에 자속센서를 취부하였다. 고정자 권선 단락 시 3상 전류는 불평형을 이루고 공극자속밀도가 감소되어 유도전동기의 고정자 고장을 판별하는 기초자료가 된다.
본 논문에서는 유도전동기에서 발생되는 고장들 중에서 고정자 권선 단락 고장 특성 해석과 고장 판별에 대한 방법을 제시한다. 고정자 권선 단락을 판별하기 위해서 단락상태의 고정자를 모델링하여 3상 전류 불평형과 공극자속밀도에 대한 유한요소해석을 수행하였다. 유한요소해석으로 얻어진 결과의 타당성을 입증하기 위해 실험을 통하여 전류와 공극자속에 대한 유기기전력 측정값을 비교하였다. 공극자속의 유기기전력을 측정하기 위해 고정자 슬롯에 자속센서를 취부하였다. 고정자 권선 단락 시 3상 전류는 불평형을 이루고 공극자속밀도가 감소되어 유도전동기의 고정자 고장을 판별하는 기초자료가 된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.14
no.9
/
pp.11-19
/
2009
A RAM-based Neural Net(RBNN) which has multi-discriminators is more effective than RBNN with a discriminator. Experience Sensitive Cumulative Neural Network and 3-D Neuro System(3DNS) that accumulate the features point improved the performance of BNN, which were enabled to train additional and repeated patterns and extract a generalized pattern. In recognition process of Neural Net with multi-discriminator, the selection of class was decided by the value of MRD which calculates the accumulated sum of each class. But they had a saturation problem of its memory cells caused by learning volume increment. Therefore, the decision of MRD has a low performance because recognition rate is decreased by saturation. In this paper, we propose the method which improve the MRD ability. The method consists of the optimum MRD and the matching ratio prototype to generalized image, the cumulative filter ratio, the gap of prototype response MRD. We experimented the performance using NIST database of NIST without preprocessor, and compared this model with 3DNS. The proposed MRD method has more performance of recognition rate and more stable system for distortion of input pattern than 3DNS.
성형외과에서는 웹 방문자를 늘리기 위하여 다양한 노력을 하고 있지만, 웹 사이트의 어떠한 속성이 웹 방문자 수를 증대시키는지에 대한 체계적인 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 방문자 수가 많은 성형외과 웹 사이트와 방문자 수가 적은 웹 사이트를 구분하는 속성을 규명하였다. 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법, 신경망 분석 기법을 이용하여 방문자의 다소 (多少)를 구분하는 속성들을 도출하였다. 웹 사이트의 속성 중 '가상성형프로그램', '정보추천' 등 소수의 속성이 방문자 수의 다소(多少)를 설명하는 것으로 드러났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
/
v.38
no.9
/
pp.1146-1149
/
2014
To discriminate polarities of stator windings for 3 phase induction motors terminal tags of which are not readable, it is possible to utilize the residual magnetic flux present at their rotors as well as to use the way based on external exciting current. The induced voltages are basically decided by parameters such as the quantity of residual flux, the rotator speed by hand force and the phase properties between stator windings. To adopt induced voltages by residual flux for polarity discrimination at sites, the measured voltages by multi-testers need to be readable in magnitude enough to discriminate winding condition with reasonable phase characteristics. This study focuses on the analysis of various connection cases in the expectation that the summing voltages induced by residual flux shall show zero in case of normal connections while the sum becomes greater indication if the connection is in wrong condition. The proposed method is applied to actual motors to disclose how effective it is for polarity discrimination at sites through comparison of output signals between normal and fault connections.
신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.