• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.107-115
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• 2006

본 논문에서는 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘을 위한 새로운 클래스의 활성화 함수를 소개한다. 이 함수는 코사인으로 모듈화된 가우스 함수로서 편의상 이 활성화 함수를 코스가우스(CosGauss) 함수라고 칭하기로 한다. 이 함수는 기존의 시그모이드 함수(sigmoidal function), 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), 가우스 함수(gaussian function)에 비해서 등성이(ridge)를 더 많이 얻을 수 있다. 이러한 등성이들로 인하여 빠른 속도로 수렴하고 패턴인식 속도를 향상 시켜서 학습 능력을 향상시킬 수 있다. 캐스케이드 코릴레이션 네트워크에 이 활성화 함수를 사용하여 중요한 기준 문제(benchmark problem)의 하나인 이중나선 문제(two spirals problem)에 대하여 실험하여 다른 활성화 함수들과 결과 값을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.573-576
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• 2000

In this paper, analysis of operating characteristics of hybrid cascade multilevel PWM rectifier without bulky and heavy isolation transformers is presented. The multilevel PWM rectifier is analyzed by using the circuit DQ transformation whereby the static and dynamic characteristics and some useful design relationships are obtained. Then, the operating characteristics such as active/reactive power relationships with respect to control variables, DC voltages build up are presented. It will be shown that the DC voltages for the multilevel output generation may be directly built up from AC utility source. Finally, to confirm the validity of the analysis, MATLAB simulations are tarried out.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.477-480
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• 2018

Viola와 Jones의 객체 검출 알고리즘은 대표적인 얼굴 검출 알고리즘이다. 알고리즘은 얼굴 표현을 위해 하르-유사 특징들을 사용하고 분류를 위해 약분류기들의 선형 조합인 강분류기들로 구성된 cascade-Adaboost 알고리즘을 사용하고 있다. 이 알고리즘은 구현을 위해 몇 개의 변수 설정을 요구하고 설정된 값들이 알고리즘 성능에 영향을 준다. 본 논문은 알고리즘에 설정되는 변수에 따른 얼굴 검출 성능을 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.27-34
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• 2017

We propose a cascade lane detector that uses biased discriminant analysis (BDA) to work effectively even when there are various external factors on the road. The proposed cascade detector was designed with an existing lane detector and the detection module using BDA. By placing the BDA module in the latter stage of the cascade detector, the erroneously detected results by the existing detector due to sunlight or road fraction were filtered out at the final lane detection results. Experimental results on road images taken under various environmental conditions showed that the proposed method gave more robust lane detection results than conventional methods alone.

• 지능정보연구
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• 제4권2호
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• pp.1-21
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• 1998

귀납적 학습방법들의 분류성능을 비교 평가하기 위하여 대표적 분류문제의 하나인 신용평가 문제를 사용하였다. 분류기로서 사용된 귀납적 학습방법론들은 통계학의 다변량 판별분석(MDA), 기계학습 분야의 C4.5, 신경망의 다계층 퍼셉트론(MLP) 및 Cascade Correlation Network(CCN)의 4 가지이며, 학습자료로는 국내 3개 신용평가기관이 발표한 신용등급 및 공포된 재무제표를 사용하였다. 신용등급 예측의 정확도에 의한 분류성능을 평가하였는데 연도별 평가와 시계열 평가의 두 가지를 실시하였다. Cascade Correlation Network이 가장 좋은 분류성능을 보였지만 4가지 분류기들 사이에 통계적으로 유의한 차이는 발견되지 않았다. 이는 사용된 학습자료가 갖는 한계로 인한 것으로 추정되지만, 성능평가 과정에 있어 학습자료의 전처리 과정이 분류성과의 제고에 매우 유효함이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.33-36
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• 2021

본 논문에서는 인간의 표정과 목소리를 기반으로 한 감정 분석기를 제안한다. 제안하는 분석기들은 수많은 인간의 표정 중 뚜렷한 특징을 가진 표정 7가지를 별도의 클래스로 구성하며, DNN 모델을 수정하여 사용하였다. 또한, 음성 데이터는 학습 데이터 증식을 위한 Data Augmentation을 하였으며, 학습 도중 과적합을 방지하기 위해 콜백 함수를 사용하여 가장 최적의 성능에 도달했을 때, Early-stop 되도록 설정했다. 제안하는 표정 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss값이 0.94, val accuracy 값은 0.66이고, 음성 감정 분석 모델의 학습 결과는 val loss 결과값이 0.89, val accuracy 값은 0.65로, OpenCV 라이브러리를 사용한 모델 테스트는 안정적인 결과를 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.312-313
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• 2021

가짜뉴스가 사회연결망 상에서 빠르게 전파되면서 사회적 혼란을 야기하고 있어 가짜뉴스를 탐지하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 최근 가짜뉴스 탐지 연구에서 사회연결망의 전파 정보를 활용한 방법이 기존 뉴스 컨텐츠 기반 가짜뉴스 탐지 방법보다 효과적임을 보였다. 따라서 본 논문에서는 기존 CoAID 데이터셋을 기반으로 사회연결망상의 전파 데이터를 포함하는 COVID-19 Cascade 데이터셋을 소개한다. COVID-19 Cascade 를 활용하면 전파 기반 가짜뉴스 탐지 방법에도 적용이 가능하다. 이후 간단한 분석을 통해 진짜뉴스와 가짜뉴스의 차이를 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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• pp.469-472
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• 2002

본 논문에서는 카오스에 기반을 둔 ELM(Expanding Logistic Map) 암호화 알고리즘을 개선하기 위해 CELM(Cascade Expanding Logistic Map)을 제안한다. 제안된 암호화 시스템은 3차 방정식에 기반을 둔 ELM의 차수를 증가시켜 키의 범위를 확대하고, 서로 다른 Key 값과 초기 값의 함수를 Cascade연결하여 안정성을 높일 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.17-19
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• 2021

본 논문에서는 코로나19 사태에 대비하여 실시간으로 마스크를 제대로 쓴 사람과 제대로 쓰지 않은 사람을 구분하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하기 위하여 모델 학습 시에 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)를 사용한다. 학습된 모델을 토대로 영상에 적용 시 하르 특징 분류기(Haar Cascade Classifier)로 얼굴을 탐지하여 마스크 여부를 판단한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5116-5131
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• 2017

This paper studies the radio frequency to direct current (RF-DC) conversion efficiency of rectennas applicable to wireless power transfer systems, where multiple receive antennas are arranged in serial, parallel or cascaded form. To begin with, a 2.45 GHz dual-diode rectifier is designed and its equivalent linear model is applied to analyze its output voltage and current. Then, using Advanced Design System (ADS), it is shown that the rectifying efficiency is as large as 66.2% in case the input power is 15.4 dBm. On the other hand, to boost the DC output, three composite rectennas are designed by inter-connecting two dual-diode rectifiers in serial, parallel and cascade forms; and their output voltage and current are investigated using their respective equivalent linear models. Simulation and experimental results demonstrate that all composite rectennas have almost the same RF-DC conversion efficiency as the dual-diode rectifier, yet the output of voltage or current can be significantly increased; in particular, the cascade rectenna obtains the highest rectifying efficiency.