We propose a hierarchical architecture of ART2 Network for performance improvement and fast pattern classification model using fitness selection. This hierarchical network creates coarse clusters as first ART2 network layer by unsupervised learning, then creates fine clusters of the each first layer as second network layer by supervised learning. First, it compares input pattern with each clusters of first layer and select candidate clusters by fitness measure. We design a optimized fitness function for pruning clusters by measuring relative distance ratio between a input pattern and clusters. This makes it possible to improve speed and accuracy. Next, it compares input pattern with each clusters connected with selected clusters and finds winner cluster. Finally it classifies the pattern by a label of the winner cluster. Results of our experiments show that the proposed method is more accurate and fast than other approaches.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
/
v.20
no.4
/
pp.98-106
/
2006
This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the cower and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and f-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization controller is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. It is shown that the current components which directly govern the torque production have been very well regulated by the efficiency optimization control scheme. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent(HAI) controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
/
v.21
no.5
/
pp.1-9
/
2007
This paper is proposed an efficiency optimization control algorithm for a synchronous reluctance motor which minimizes the coner and iron losses. The design of the speed controller based on adaptive fuzzy-neural networks(AFNN) controller that is implemented using fuzzy control and neural networks. There exists a variety of combinations of d and q-axis current which provide a specific motor torque. The objective of the efficiency optimization controller is to seek a combination of d and q-axis current components, which provides minimum losses at a certain operating point in steady state. The proposed algorithm allows the electromagnetic losses in variable speed and torque drives to be reduced while keeping good torque control dynamics. The control performance of the hybrid artificial intelligent controller is evaluated by analysis for various operating conditions. Analysis results are presented to show the validity of the proposed algorithm.
Airborne Gamma Ray Spectrometry (AGRS) with its important applications such as gathering radiation information of ground surface, geochemistry measuring of the abundance of Potassium, Thorium and Uranium in outer earth layer, environmental and nuclear site surveillance has a key role in the field of nuclear science and human life. The Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), with its advanced numerical unconstrained nonlinear optimization in collaboration with Artificial Neural Networks (ANNs) provides a noteworthy opportunity for modern AGRS. In this study a new AGRS system empowered by ANN-BFGS has been proposed and evaluated on available empirical AGRS data. To that effect different architectures of adaptive ANN-BFGS were implemented for a sort of published experimental AGRS outputs. The selected approach among of various training methods, with its low iteration cost and nondiagonal scaling allocation is a new powerful algorithm for AGRS data due to its inherent stochastic properties. Experiments were performed by different architectures and trainings, the selected scheme achieved the smallest number of epochs, the minimum Mean Square Error (MSE) and the maximum performance in compare with different types of optimization strategies and algorithms. The proposed method is capable to be implemented on a cost effective and minimum electronic equipment to present its real-time process, which will let it to be used on board a light Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The advanced adaptation properties and models of neural network, the training of stochastic process and its implementation on DSP outstands an affordable, reliable and low cost AGRS design. The main outcome of the study shows this method increases the quality of curvature information of AGRS data while cost of the algorithm is reduced in each iteration so the proposed ANN-BFGS is a trustworthy appropriate model for Gamma-ray data reconstruction and analysis based on advanced novel artificial intelligence systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
/
v.42
no.1
/
pp.9-26
/
2005
In the pursuit of ever higher levels of performance, recent computer systems have made use of deep pipeline, dynamic scheduling and multi-issue superscalar processor technologies. In this situations, branch prediction schemes are an essential part of modem microarchitectures because the penalty for a branch misprediction increases as pipelines deepen and the number of instructions issued per cycle increases. In this paper, we propose a novel branch prediction scheme, direction-gshare(d-gshare), to improve the prediction accuracy. At first, we model a neural network with the components that possibly affect the branch prediction accuracy, and analyze the variation of their weights based on the neural network information. Then, we newly add the component that has a high weight value to an original gshare scheme. We simulate our branch prediction scheme using Simple Scalar, a powerful event-driven simulator, and analyze the simulation results. Our results show that, compared to bimodal, two-level adaptive and gshare predictor, direction-gshare predictor(d-gshare. 3) outperforms, without additional hardware costs, by up to 4.1% and 1.5% in average for the default mont of embedded direction, and 11.8% in maximum and 3.7% in average for the optimal one.
Continuous wave (CW) Doppler radar has the advantage of being able to solve the privacy problem unlike camera and obtains signals in a non-contact manner. Therefore, this paper proposes a human activity recognition (HAR) system using CW Doppler radar, and presents the hardware design and implementation results for acceleration. CW Doppler radar measures signals for continuous operation of human. In order to obtain a single motion spectrogram from continuous signals, an algorithm for counting the number of movements is proposed. In addition, in order to minimize the computational complexity and memory usage, binarized neural network (BNN) was used to classify human motions, and the accuracy of 94% was shown. To accelerate the complex operations of BNN, the FPGA-based BNN accelerator was designed and implemented. The proposed HAR system was implemented using 7,673 logics, 12,105 registers, 10,211 combinational ALUTs, and 18.7 Kb of block memory. As a result of performance evaluation, the operation speed was improved by 99.97% compared to the software implementation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.14
no.6
/
pp.1249-1256
/
2019
In this paper, we propose a new algorithm to remove acoustic feedback and noise in hearing aids. Instead of using the conventional FIR structure, this algorithm is a deep learning algorithm using neural network adaptive prediction filter to improve the feedback and noise reduction performance. The feedback canceller first removes the feedback signal from the microphone signal and then removes the noise using the Wiener filter technique. Noise elimination is to estimate the speech from the speech signal containing noise using the linear prediction model according to the periodicity of the speech signal. In order to ensure stable convergence of two adaptive systems in a loop, coefficient updates of the feedback canceller and noise canceller are separated and converged using the residual error signal generated after the cancellation. In order to verify the performance of the feedback and noise canceller proposed in this study, a simulation program was written and simulated. Experimental results show that the proposed deep learning algorithm improves the signal to feedback ratio(: SFR) of about 10 dB in the feedback canceller and the signal to noise ratio enhancement(: SNRE) of about 3 dB in the noise canceller than the conventional FIR structure.
Since the damage from the torrential rain increases recently due to climate change and global warming, the significance of flood forecasting and warning becomes important in medium and small streams as well as large river. Through the preprocess and main processes for estimating runoff, diverse errors occur and are accumulated, so that the outcome contains the errors in the existing flood forecasting and warning method. And estimating the parameters needed for runoff models requires a lot of data and the processes contain various uncertainty. In order to overcome the difficulties of the existing flood forecasting and warning system and the uncertainty problem, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) technique has been presented in this study. ANFIS, a data driven model using the fuzzy inference theory with neural network, can forecast stream level only by using the precipitation and stream level data in catchment without using a lot of physical data that are necessary in existing physical model. Time series data for precipitation and stream level are used as input, and stream levels for t+1, t+2, and t+3 are forecasted with this model. The applicability and the appropriateness of the model is examined by actual rainfall and stream level data from 2003 to 2005 in the Tancheon catchment area. The results of applying ANFIS to the Tancheon catchment area for the actual data show that the stream level can be simulated without large error.
In this study, pneumonia identification networks with the small number of layers were constructed by using chest X-ray images. The networks had similar trainable-parameters, and the performance of the trained models was quantitatively evaluated with the modification of the network architectures. A total of 6 networks were constructed: convolutional neural network (CNN), VGGNet, GoogleNet, residual network with identity blocks, ResNet with bottleneck blocks and ResNet with identity and bottleneck blocks. Trainable parameters for the 6 networks were set in a range of 273,921-294,817 by adjusting the output channels of convolution layers. The network training was implemented with binary cross entropy (BCE) loss function, sigmoid activation function, adaptive moment estimation (Adam) optimizer and 100 epochs. The performance of the trained models was evaluated in terms of training time, accuracy, precision, recall, specificity and F1-score. The results showed that the trained models with the small number of layers precisely detect pneumonia from chest X-ray images. In particular, the overall quantitative performance of the trained models based on the ResNets was above 0.9, and the performance levels were similar or superior to those based on the CNN, VGGNet and GoogleNet. Also, the residual blocks affected the performance of the trained models based on the ResNets. Therefore, in this study, we demonstrated that the object detection networks with the small number of layers are suitable for detecting pneumonia using chest X-ray images. And, the trained models based on the ResNets can be optimized by applying appropriate residual-blocks.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.15
no.9
/
pp.129-136
/
2010
With mobile computing, wireless sensor network and sensor technologies, ubiquitous computing services are being realized and could satisfy the feasibility of ubiquitous healthcare to everyone. This u-Healthcare service can improve life quality of human since medical service can be provided to anyone, anytime, and anywhere. To confirm the vision of u-Healthcare service, we've implemented a healthcare system for heart disease patient which is composed of two components. Front-end collects various signals such as temperature, blood pressure, SpO2, and electrocardiogram, etc. As a backend, medical information server accumulates sensing data and performs back-end processing. To simply transfer these sensing values to a medical team may be too trivial. So, we've designed a model based on context awareness for more improved medical service which is based on artificial neural network. Through rigid experiments, we could confirm that the proposed system can provide improved medical service.
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.