• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.471-477
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• 2018

As an important key technology using on electronic devices, face recognition has become one of the hottest technology recently. The traditional BP Neural network has a strong ability of self-learning, adaptive and powerful non-linear mapping but it also has disadvantages such as slow convergence speed, easy to be traversed in the training process and easy to fall into local minimum points. So we come up with an algorithm based on BP neural network but also combined with the PCA algorithm and other methods such as the elastic gradient descent method which can improve the original network to try to improve the whole recognition efficiency and has the advantages of both PCA algorithm and BP neural network.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.119-122
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• 2011

최근 활발히 연구되고 있는 스테레오 비전의 BP 알고리즘은 시차 정보 추출에 우수한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Belief Propagation(BP) 알고리즘과 영역 기반 정합 알고리즘을 이용하여 스테레오 이미지로부터 시차 지도를 추출하고, 두 알고리즘을 Middlebury 웹사이트에서 제공하는 2쌍의 스테레오 이미지를 사용하여 비교함으로써, BP 알고리즘을 사용한 정합 알고리즘의 정확성이 높음을 이론적으로 증명한다. 실험 결과 시차 지도의 오류율은 52.3%에서 2.3%로 감소하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1930-1932
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• 2004

SOM(Self Organizing Map) algorithm which has some advantages such as data accumulation ability and the degradation trend trace ability was compared with conventionally used BP(Back Propagation) algorithm. For the purpose, partial discharge data were acquired and analysed from the artificial defects in GIS. As a result, basically the pattern recognition rate of BP algorithm was found out to be better than that of SOM algorithm. However, SOM algorithm showed a great on-site-applicability such as ability of suggesting new-pattern-possibility. Therefore, through increasing pattern recognition rate it is possible to apply SOM algorithm to partial discharge analysis. Also, for the image processing method it is required the normalization of the PRPDA graph. However, due to the normalization both BP and SOM algorithm have shown worse results, so that it is required further study to solve the problem.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권9호
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• pp.49-61
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• 1996

Back-propagation(BP) algorithm needs a lot of time to train the artificial neural network (ANN) to get high accuracy level in classification tasks. So there have been extensive researches to process back-propagation algorithm on parallel processors. This paper prsents a linear systolic array which calculates forward-backward propagation of BP algorithm at the same time using effective space-time transformation and PE structure. First, we analyze data flow of forwared and backward propagations and then, represent the BP algorithm into data dapendency graph (DG) which shows parallelism inherent in the BP algorithm. Next, apply space-time transformation on the DG of ANN is turn with orthogonal direction projection. By doing so, we can get a snakelike systolic array. Also we calculate the interval of input for parallel processing, calculate the indices to make the right datas be used at the right PE when forward and bvackward propagations are processed in the same PE. And then verify the correctness of output when forward and backward propagations are executed at the same time. By doing so, the proposed system maximizes parallelism of BP algorithm, minimizes th enumber of PEs. And it reduces the execution time by 2 times through making idle PEs participate in forward-backward propagation at the same time.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.54-63
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• 2007

본 논문은 영상 완성(image completion)을 위해 계층적으로 적용되는 새로운 에너지 최적화 방식을 제안한다. 영상 완성의 목적은 영상의 특정 영역이 지워진 상태에서, 그 지워진 부분을 나머지 부분과 시각적으로 어울리도록 완성시키는 기법을 말한다. 본 논문에서는 전역적 특징의 탐지, 주변 환경 변화에 대한 유연성, 계산비용의 감소, 영상 인페인팅과 같은 관련기법들로의 확장성 문제들을 다룰 수 있도록 마르코프 랜덤 필드(Markov Random Field)로 모델링 된 예제 기반 방식(exampler-based mehtod) 접근법을 택한다. 그리고 MRF에서의 에너지 최적화를 위해 BP 알고리즘(Belief Propagation Algorithm)의 변형인 우선순위 BP 알고리즘(Priority-Belief Propagation Algorithm)을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 계층적 우선순위 BP 알고리즘(Hierarchical Priority-Belief Propagation Algorithm)은 MRF의 정점의 수를 줄이고 메시지를 계층적으로 전파한다. 이렇게 계층적 우선순위 BP 알고리즘을 영상 완성에 적용하여 여러 영상들에서 바람직한 결과를 얻었다.

• 경영과정보연구
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• 제2권
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• pp.75-93
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• 1998

In this paper, we propose a new algorithm(N_BP) to be capable of overcoming limitations of the traditional backpropagation(O_BP). The N_BP is based on the method of conjugate gradients and calculates learning parameters through the line search which may be characterized by order statistics and golden section. Experimental results showed that the N_BP was definitely superior to the O_BP with and without a stochastic term in terms of accuracy and rate of convergence and might surmount the problem of local minima. Furthermore, they confirmed us that the stagnant phenomenon of learning in the O_BP resulted from the limitations of its algorithm in itself and that unessential approaches would never cured it of this phenomenon.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.82-87
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• 2004

심전도 데이터는 심장의 전기적인 신호의 다양한 파형으로 이루어지며, 이와 같은 파형을 분석하고 분류하기 위하여 데이터마이닝 기법을 이용할 수 있다. 심전도신호를 분류하기 위한 기존의 연구들은 왜곡된 특징추출과 과적합 등 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 BP 알고리즘과 SVM을 이용하여 심전도 신호를 분류해 보았다 그 결과 SVM이 신경망에서 발생하는 과적합을 효과적으로 방지하고, 유일한 전역해를 보장함으로써, 일반화 성능에서 우수함을 보이고 있다는 사실을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제10권5호
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• pp.49-57
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• 2009

본 연구에서는 Levenberg-Marquardt(LM) 알고리즘 인공신경망을 통하여 지반공학 문제 중의 하나인 압축지수를 예측하였고, 예측된 결과는 현재 지반공학에 널리 사용되고 있는 Back Propagation(BP) 알고리즘 인공신경망의 예측 결과와 비교하여 LM 알고리즘의 지반공학 적용성을 평가하였다. 또한 두 알고리즘에 의한 예측치는 기존에 제안된 압축지수의 경험식들에 의하여 산정된 결과들과 비교를 통하여 예측결과의 정확성을 확인하였다. 경험식에 의한 압축지수의 산정치는 전반적으로 BP 알고리즘과 LM 알고리즘 인공신경망에 의한 예측치에 비하여 더 큰 오차를 나타냈다. LM 알고리즘에 의한 압축지수의 예측치는 BP 알고리즘의 예측치와 비교할 때 정확도는 비슷하나 수렴속도에서 더 좋은 결과를 보여 LM 알고리즘의 지반공학 적용성은 우수한 것으로 나타났다.

• 전기학회논문지P
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• 제59권1호
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• pp.53-57
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• 2010

Low-density parity-check (LDPC) codes with belief-propagation (BP) algorithm achieve a remarkable performance close to the Shannon limit at reasonable decoding complexity. Conventionally, each iteration in decoding process contains two steps, the horizontal step and the vertical step. In this paper, an efficient implementation of the adaptive offset min-sum (AOMS) algorithm for decoding LDPC codes using the single-step method is proposed. Furthermore, the performances of the AOMS algorithm compared with belief-propagation (BP) algorithm are investigated. The algorithms using the single-step method reduce the implementation complexity, speed up the decoding process and have better efficiency in terms of memory requirements.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2075-2076
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• 2006

In this paper, we propose a new architecture of Genetic Algorithms(GAs)-based Backpropagation(BP). The conventional BP does not guarantee that the BP generated through learning has the optimal network architecture. But the proposed GA-based BP enable the architecture to be a structurally more optimized network, and to be much more flexible and preferable neural network than the conventional BP. The experimental results in BP neural network optimization show that this algorithm can effectively avoid BP network converging to local optimum. It is found by comparison that the improved genetic algorithm can almost avoid the trap of local optimum and effectively improve the convergent speed.