• Title/Summary/Keyword: 확률신경망

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Locating Car License Plates with Neural Networks (신경망을 이용한 자동차 번호판 추출)

  • 김갑기;김광인;김항준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.476-478
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    • 1999
  • 본 논문에서는 신경망을 이용하여 자동차 번호판을 찾는 방법을 제안한다. 신경망은 영상의 윈도우들을 분석하기 위한 필터로 사용되며 이 윈도우가 번호판을 포함하는지의 여부를 결정한다. 후 처리기는 필터링된 영상들로부터 번호판의 최종 위치를 지정한다. 신경망을 이용한 필터링 방법은 잡음이 많은 영상과 해상도가 ?은 영상을 처리할 때 유용하다. 주차장과 도로상에서 자동차 영상들을 실험한 결과 각각 96%와 92.0%의 확률로 번호판을 추출했다. 이 실험결과에서는 제안된 방법이 현실 세계의 상황에 유용함을 제시한다.

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Adaptive Call Admission Control Based on Resource Prediction by Neural Network in Mobile Wireless Environments (모바일 무선환경에서 신경망 자원예측에 의한 적응 호 수락제어)

  • Lee, Jin-Yi
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.13 no.2
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    • pp.208-213
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    • 2009
  • This paper presents an adaptive call admission control(CAC) algorithm based on a target handoff call dropping probability in mobile wireless environments. This method uses a neural network for predicting and reserving the bandwidth demands for handoff calls and new calls. The amount of bandwidth to be reserved is adaptively adjusted by a target value of handoff call dropping probability(CDP). That is, if the handoff CDP exceeds the a target CDP value, the bandwidth to be reserved should be increased to reduce the handoff dropping probability below a target value. The proposed method is intended to prevent from increasing handoff call dropping probability when bandwidth to be reserved is not enough for handoff calls due to an uncertain prediction. Our simulations compare the handoff CDP in proposed CAC with that of an existing CAC. Results show that the proposed method sustains handoff call dropping probability below our target value.

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The Role of Slow Inhibitory Neurons in a Stochastic Neural Network Model with IF Neurons (확률적 신경망 모델에서 느린 금지뉴런의 역할)

  • C.J. Park;In Sun Shin;Kwang Suk Park
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.23 no.4
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    • pp.329-332
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    • 2002
  • We have investigated the role of slow inhibitory neurons in spontaneous activity using a model network controlled by stochastic mean field theory based on Integrated-and-Fire excitatory and fast inhibitory neurons. It is found that inputting slow inhibitory neurons to such network induces stable spontaneous activity at a much lower threshold than without slow inhibitory neurons in the network. This threshold range is low enough to be considered as biological threshold of cortical neurons. Only slow inhibitory neurons can give adjustable negative feedback in the network keeping lower rate and lower threshold.

A Classification Analysis using Bayesian Neural Network (베이지안 신경망을 이용한 분류분석)

  • Hwang, Jin-Soo;Choi, Seong-Yong;Jun, Hong-Suk
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.12 no.2
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    • pp.11-25
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    • 2001
  • There are several algorithms for classification in modeling relations, patterns, and rules which exist in data. We learn to classify objects on the basis of instances presented to us, not by being given a set of classification rules. The Bayesian learning uses the probability distribution to express our knowledge about unknown parameters and update our knowledge by the law of probability as the evidence gathered from data. Also, the neural network models are designed for predicting an unknown category or quantity on the basis of known attributes by training. In this paper, we compare the misclassification error rates of Bayesian Neural Network method with those of other classification algorithms, CHAID, CART, and QUBST using several data sets.

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Machine Learning-based Multiple Fault Localization with Bayesian Probability (베이지안 확률을 적용한 기계학습 기반 다중 결함 위치 식별 기법)

  • Song, Jihyoun;Kim, Jeongho;Lee, Eunseok
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.01a
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    • pp.151-154
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    • 2017
  • 소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

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Option Pricing using Differentiable Neural Networks (미분가능 신경망을 이용한 옵션 가격결정)

  • Chi, Sang-Mun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.25 no.4
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    • pp.501-507
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    • 2021
  • Neural networks with differentiable activation functions are differentiable with respect to input variables. We improve the approximation capability of neural networks by using the gradient and Hessian of neural networks to satisfy the differential equations of the problems of interest. We apply differential neural networks to the pricing of financial options, where stochastic differential equations and the Black-Scholes partial differential equation represent the differential relation of price of option and underlying assets, and the first and second derivatives of option price play an important role in financial engineering. The proposed neural network learns - (a) the sample paths of option prices generated by stochastic differential equations and (b) the Black-Scholes equation at each time and asset price. Experimental results show that the proposed method gives accurate option values and the first and second derivatives.

Evaluation Model for Lateral Flow on Soft Ground Using Commitee and Probabilistic Neural Network Theory (군집신경망과 확률신경망 이론을 이용한 연약지반의 측방유동 평가 모델)

  • Kim, Young-Sang;Joo, No-Ah;Lee, Jeong-Jae
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.23 no.7
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    • pp.65-76
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    • 2007
  • Recently, there have been many construction projects on soft ground with growth of industry and various construction problems concerning soft soil behavior also have been reported. Especially, foundation piles of abutments and (or) buildings which were constructed on the soft ground have been suffering from a lot of stability problems of inordinary displacement due to lateral flow of soft ground. Although many researches for this phenomena have been carried out, it is still difficult to assess the mechanism of lateral flow on soft ground quantitatively. And reliable design method for judgement of lateral flow occurrence is not established yet. In this study, PNN (probabilistic neural network) and CNN (committee neural network) theories were applied for judgment of lateral flow occurrence based on eat data compiled from Korea and Japan. Predictions of PNN and CNN models for new data which were not used during model development are compared with those predicted by conventional empirical methods. It was found that the developed PNN and CNN models can predict more precise and reliable judgment of lateral flow occurrence than conventional empirical methods.

Deep learning-based neural distinguisher for FF3block cipher (FF3 블록 암호에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자)

  • Duk-Young Kim;Hyun-Ji Kim;Kyung-Bae Jang;Se-Jin Lim;Yu-Jin Oh;Hwa-Jeong Seo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.151-153
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    • 2023
  • 구별자 공격은 암호 알고리즘이 특정 확률로 특정 차분 특성을 만족한다는 사실을 활용하여 랜덤 데이터들로부터 암호 데이터를 구별해내는 작업이며, 데이터에 대한 확률적인 예측을 수행하는 딥러닝 기술은 이에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 실제로 신경망 구별자에 대한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 형태 보존 암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 구별자 공격에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다. 본 논문에서는 형태 보존암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 최초로 제안하였다. 실험 결과, 0x08 (입력 차분)에 대해서는 숫자 도메인에서 8 라운드까지0.98 이상의 정확도를 달성하였으며, 소문자 도메인에서는 2라운드까지 구별이 가능하였다. 향후에는 또 다른 형태 보존 암호에 대한 신경망 구별자와 더 큰 도메인 및 높은 라운드에서도 동작 가능한 FF3 신경망 구별자를 구현할 예정이다.

A VLSI Pulse-mode Digital Multilayer Neural Network for Pattern Classification : Architecture and Computational Behaviors (패턴인식용 VLSI 펄스형 디지탈 다계층 신경망의 구조및 동작 특성)

  • Kim, Young-Chul;Lee, Gyu-Sang
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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    • v.33B no.1
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    • pp.144-152
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    • 1996
  • In this paper, a pulse-mode digital multilayer neural network with a massively parallel yet compact and flexible network architecture is presented. Algebraicneural operations are replaced by stochastic processes using pseudo-random pulse sequences and simple logic gates are used as basic computing elements. The distributions of the results from the stochastic processes are approximated using the hypergeometric distribution. A statistical model of the noise(error) is developed to estimate the relative accuracy associated with stochastic computing in terms of mean and variance. Numerical character recognition problems are applied to the network to evaluate the network performance and to justify the validity of analytic results based on the developed statistical model. The network architectures are modeled in VHDL using the mixed descriptions of gate-level and register transfer level (RTL). Experiments show that the statistical model successfully predicts the accuracy of the operations performed in the network and that the character classification rate of the network is competitive to that of ordinary Back-Propagation networks.

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A study on performance improvement of neural network using output probability of HMM (HMM의 출력확률을 이용한 신경회로망의 성능향상에 관한 연구)

  • 표창수;김창근;허강인
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2000.08a
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    • pp.157-160
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    • 2000
  • 본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 4.5%, 1.3%의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

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