The modified neural net pattern recognition equations were attempted to apply to speech recognition. The proposed method has a dynamic process of self-organization that has been proved to be successful in recognizing a depth perception in stereoscopic vision. This study has shown that the process has also been useful in recognizing human speech. In the processing, input vocal signals are first compared with standard models to measure similarities that are then given to a process of self-organization in neural net equations. The competitive and cooperative processes are conducted among neighboring input similarities, so that only one winner neuron is finally detected. In a comparative study, it showed that the proposed neural networks outperformed the conventional HMM speech recognizer under the same conditions.
Kim, Hyeon T.;Choi, Hong L.;Lee, Dae W.;Yoon, Yong C.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
/
제18권8호
/
pp.1194-1198
/
2005
A computer vision system was designed and validated to recognize an individual Holstein cattle by processing images of their body patterns. This system involves image capture, image pre-processing, algorithm processing, and an artificial neural network recognition algorithm. Optimum management of individuals is one of the most important factors in keeping cattle healthy and productive. In this study, an image-processing system was used to recognize individual Holstein cattle by identifying the body-pattern images captured by a charge-coupled device (CCD). A recognition system was developed and applied to acquire images of 49 cattles. The pixel values of the body images were transformed into input data comprising binary signals for the neural network. Images of the 49 cattle were analyzed to learn input layer elements, and ten cattles were used to verify the output layer elements in the neural network by using an individual recognition program. The system proved to be reliable for the individual recognition of cattles in natural light.
본 연구는 한약재 중 우리 나라의 여러 지역에서 재배되고 있는 황기를 선택하여 유도결합 플라스마 분광분석법(inductively coupled plasma-atomic emission spectroscopy ; ICP-AES)을 이용한 미량성분을 분석하여 principal component analysis(PCA)와 pattern recognition의 원리를 이용한 chemometrics Analysis로 한약재에 함유된 미량 금속 성분 함량에 의한 원산지 판별의 가능성을 조사하였다. 황기와 토양시료는 각각 $HNO_3$와 $H_2O_2$ 그리고 $HNO_3$와 HCl를 첨가하여 microwave oven을 사용하여 전처리 하였다. ICP-AES를 사용하여 황기와 황기를 재배한 토양 속에 들어 있는 미량 금속 성분으로는 Mg, Al, K, Ca, Ti, Mn, Fe, Cu, Zn, and Ba 등이 있으며 그 중 Al과 Fe 그리고 Zn과 Ti의 함량으로는 PCA와 pattern recognition을 이용하여 각 재백지의 황기와 토양간의 연계성을 살펴보았다. 그 결과 국내산 황기와 중국산 황기를 PCA 방법으로 원산지 판별이 가능하였으며 구례, 예천, 제천, 그리고 정선의 국내산 황기의 원산지 판별이 가능하였다.
We propose a new approach to classifying a time series data into one of the autoregressive moving-average (ARMA) models. It is bases on two pattern recognition concepts for solving time series identification. The one is an extended sample autocorrelation function (ESACF). The other is a neural network-driven decision tree classifier(NNDTC) in which two pattern recognition techniques are tightly coupled : neural network and decision tree classfier. NNDTc consists of a set of nodes at which neural network-driven decision making is made whether the connecting subtrees should be pruned or not. Therefore, time series identification problem can be stated as solving a set of local decisions at nodes. The decision values of the nodes are provided by neural network functions attached to the corresponding nodes. Experimental results with a set of test data and real time series data show that the proposed approach can efficiently identify the time seires patterns with high precision compared to the previous approaches.
The Pulse Coupled Neural Network (PCNN) is a kind of neural network models that consists of spiking neurons and local connections. The PCNN was originally proposed as a model that can reproduce the synchronous phenomena of the neurons in the cat visual cortex. Recently, the PCNN has been applied to the various image processing applications, e.g., image segmentation, edge detection, pattern recognition, and so on. The method for the image matching using the PCNN had been proposed as one of the valuable applications of the PCNN. In this method, the Genetic Algorithm is applied to the PCNN parameter learning for the image matching. In this study, we propose the method of the similar image rating using the PCNN. In our method, the Genetic Algorithm based method is applied to the parameter learning of the PCNN. We show the performance of our method by simulations. From the simulation results, we evaluate the efficiency and the general versatility of our parameter learning method.
본 연구에서는 공구의 파손 및 마멸량을 검출할 수 있는 시스템을 구축하고자 하였다. CCD(charge coupled device)카메라를 통해 공구형상의 영상을 얻고 이를 PC 로 분석하는 영상처리 기법과, 여기서 계산된 정보를 이용하여 패턴인식 기법으로 공 구의 상태를 판정하는 알고리즘을 개발하였다.
In this paper new back propagation algorithm which adds neurons to hidden layer is proposed. this proposed algorithm is applied to the pattern recognition of written number coupled with back propagation algorithm through omitting redundant learning. Learning rate and recognition rate of the proposed algorithm are compared with those of the conventional back propagation algorithm and the back propagation through omitting redundant learning. The learning rate of proposed algorithm is 4 times as fast as the conventional back propagation algorithm and 2 times as fast as the back propagation through omitting redundant learning. The recognition rate is 96.2% in case of the conventional back propagation algorithm, 96.5% in case of the back propagation through omitting redundant learning and 97.4% in the proposed algorithm.
예측신경회로망 모델은 패턴 예측에 의한 매우 효과적인 음성인식 모델이다. 그러나, 그러한 모델은 유사한 어휘간에서 변별력이 떨어지는 단점이 있다. 이 논문에서는 그러한 단점을 극복하기 위한 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최소 분류 오차 수식화와 GPD 알고리즘으로부터 유도외면 그에 따라서 인식 오차의 수를 직접 최소화하는 것이 가능하다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 기존의 알고리즘에서 발생하는 오인식의 30%를 줄일 수 있었다.
Yen, Nguyen Thi;Thu, Nguyen Van;Zhao, Bing Tian;Lee, Jae Hyun;Kim, Jeong Ah;Son, Jong Keun;Choi, Jae Sui;Woo, Eun Rhan;Woo, Mi Hee;Min, Byung Sun
Bulletin of the Korean Chemical Society
/
제35권7호
/
pp.1956-1964
/
2014
To provide the scientific corroboration of the traditional uses of Akebia quinata (Thunb.) Decne., a detailed analytical examination of A. quinata stems was carried out using a reversed-phase high performance liquid chromatography (RP-HPLC) method coupled to photodiode array detector (PDA) for the simultaneous determination of four phenolic substances; cuneataside D (1), 2-(3,4-dihydroxyphenyl)ethyl-O-${\beta}$-D-glucopyranoside (2), 3-caffeoylquinic acid (3) and calceolarioside B (4). Particular attention was focused on the main compound, 3-caffeoylquinic acid (3), which has a range of biological functions. In addition, 2-(3,4-dihydroxyphenyl)ethyl-O-${\beta}$-D-glucopyranoside (2) was considered as a discernible marker of A. quinata from its easy confuse plants. The contents of compounds 2 and 3 ranged from 0.72 to 2.68 mg/g and from 1.66 to 5.64 mg/g, respectively. The validation data indicated that this HPLC/PDA assay was used successfully to quantify the four phenolic compounds in A. quinata from different locations using relatively simple conditions and procedures. The pattern-recognition analysis data from 53 samples classified them into two groups, allowing discrimination between A. quinata and comparable herbs. The results suggest that the established HPLC/PDA method is suitable for quantitation and pattern-recognition analyses for a quality evaluation of this medicinal herb.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
/
pp.270-278
/
2000
A machine vision system using charge coupled device(CCD) camera for the weed detection in a radish farm was developed. Shape features were analyzed with the binary images obtained from color images of radish and weeds. Aspect, Elongation and PTB were selected as significant variables for discriminant models using the STEPDISC option. The selected variables were used in the DISCRIM procedure to compute a discriminant function for classifying images into one of the two classes. Using discriminant analysis, the successful recognition rate was 92% for radish and 98% for weeds. To recognize radish and weeds more effectively than the discriminant analysis, an artificial neural network(ANN) was used. The developed ANN model distinguished the radish from the weeds with 100%. The performance of ANNs was improved to prevent overfitting and to generalize well using a regularization method. The successful recognition rate in the farms was 93.3% for radish and 93.8% for weeds. As a whole, the machine vision system using CCD camera with the artificial neural network was useful to detect weeds in the radish farms.
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.