본 논문에서는 매우 높은 차원을 가진 데이터에서 의미 있는 특징 벡터 추출하여 입력 공간의 차원을 줄이기 위하여 주성분 분석법을 사용하였다. 주성분 분석법을 이용하여 축소된 차원을 가진 입력 데이터를 이용하여 회귀 다항식의 입력벡터로 사용하는 모델과 패턴 분류기의 설계 방법을 제안하였다. 제안된 모델 및 패턴 분류기는 매우 단순한 구조를 가진 회귀다항식을 기반으로 설계하여 모델 및 패턴 분류기의 과적합 문제를 해결 하고자 하였다. 제안된 설계방법을 적용하여 설계된 모델과 패턴 분류기의 성능을 비교 및 평가하기 위하여, 다양한 기계 학습 데이터 집합을 사용하였다.
Recently, It is gradually raised necessity that thickness of thin film is measured accuracy and managed in industrial circles and medical world. Ultrasonic Signal processing method is likely to become a very powerful method for NDE method of detection of microdefects and thickness measurement of thin film below the limit of Ultrasonic distance resolution in the opaque materials, provides useful information that cannot be obtained by a conventional measuring system. In the present research, considering a thin film below the limit of ultrasonic distance resolution sandwiched between three substances as acoustical analysis model, demonstrated the usefulness of ultrasonic Signal processing technique using information of ultrasonic frequency for NDE of measurements of thin film thickness, sound velocity, and step height, regardless of interference phenomenon. Numeral information was deduced and quantified effective information from the image. Also, pattern recognition of a defected input image was performed by neural network algorithm. Input pattern of various numeral was composed combinationally, and then, it was studied by neural network. Furthermore, possibility of pattern recognition was confirmed on artifical defected input data formed by simulation. Finally, application on unknown input pattern was also examined.
신경망 모델에 기반한 TAM 네트워크는 특별히 패턴분석에 효과적인 모델이다. TAM 네트워크는 입력층, 카테고리층, 출력층으로 구성되어 있다. 입력 및 출력 데이터에 대한 퍼지룰은 TAM 네트워크에서 얻어진다. 각 층에서 링크와 노드를 감소하기 위한 3가지의 프루닝룰을 사용하는 TAM 네크워크를 퍼지 TAM 네트워크라고 한다. 본 논문에서는 퍼지 TAM 네트워크를 조직리더에 대한 리더십 유형의 패턴분석에 적용하고 그 유용성을 보인다. 여기서, 입력층의 평가기준은 이고그램의 성격유형 관련변수의 값이고, 출력층의 목표값은 에니어그램의 성격유형과 관련된 리더십이다.
사각 마이크로스트립 패치 안테나의 입력 임피던스와 방사패턴에 대한 공기 갭과 이방성 기판의 영향을 적분 방정식 공식에 사용하여 연구하였다. 갈러킨 모멘트법을 사용하여 적분 방정식을 해석함으로서 입력 임피던스와 방사패턴을 얻을 수 있다. 기저함수의 선택은 패치 위의 실제 전류밀도와 가장 유사한 형태인 정현적 기저함수를 선택하였다. 전사모의 실험결과로부터 공기 갭의 두께, 기판의 이방성 비와 이방성 기판의 비유전율 변화에 따른 입력 임피던스와 방사패턴의 변화를 나타내었다.
In this paper, a new method of Hangul recognition is proposed to solve the problems of misrecognition owing to the contacts of FCEs (Fundamental Character Elements) in a Hangul pattern. Structures of FCFs are represented with PAG(Programmed Array Grammar) to recognize an input pattern on 2-D. array of pels., and the unnecessary deformation of the conventional approach can be eliminated by using PEACE parsing which extracts primitives and computes attributes in the course of analyzing the structure of an input pattern. Also, primitive transformation at contacts can afford to confirm all the possible structures of an input pattern and solve the problem of misrecognition owing to the contacts of FCEs. The recognition rate of proposed method for printed Hangul characters shows 96.2% for 1978 Gothic-letters and 92.0% for 1920 Myng-style-letters, respectively.
PM2.5 concentration in Seoul could be predicted by deep neural network model. In this paper, the contribution of input factors to the model's prediction results is analyzed using the LRP(Layer-wise Relevance Propagation) technique. LRP analysis is performed by dividing the input data by time and PM concentration, respectively. As a result of the analysis by time, the contribution of the measurement factors is high in the forecast for the day, and those of the forecast factors are high in the forecast for the tomorrow and the day after tomorrow. In the case of the PM concentration analysis, the contribution of the weather factors is high in the low-concentration pattern, and that of the air quality factors is high in the high-concentration pattern. In addition, the date and the temperature factors contribute significantly regardless of time and concentration.
오늘날 인터넷은 하나의 거대한 분산 정보 서비스센터의 역할을 수행하며 여러 가지 많은 정보들과 이를 관리 운영하는 데이터 베이스 서버들은 분산된 네트워크 환경 속에서 광범위하게 존재하고 있다. 그러나 우리는 데이터 특성에 따라 입력 데이터를 처리할 서버를 결정하는데 여러 가지 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 분산 환경 속에 존재하는 수많은 데이터들 가운데 신경망을 이용해 입력 데이터 패턴을 가장 효율적으로 처리할 수 있는 목적지 서버를 마이닝하는 기법과 이를 기반으로 한 지능적 데이터 마이닝 시스템 구조를 설계하였다. 그 결과로서 새로운 입력 데이터패턴이 신경망으로 구현된 동적 바인딩 방법에 따라 목적지 서버를 결정한 후 처리됨을 보였다. 이 기법은 데이터 웨어하우스, 통신 및 전력부하패턴 분석, 인구센서스 분석, 의료데이터 분석에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.
생물학적으로 동기가 되는 신경망 모델에 기반한 TAM 네트워크는 특별히 패턴분석에 효과적인 모델이다. TAM 네트워크는 입력층, 카테고리층, 출력층으로 구성되어 있다. 입력 및 출력 데이터에 대한 퍼지룰은 TAM 네트워크에서 얻어진다. 각 층에서 링크와 노드를 감소하기 위한 3가지의 프루닝룰을 사용하는 TAM 네트워크를 퍼지 TAM 네트워크라고 한다. 본 논문에서는 퍼지 TAM 네트워크를 건설협력업체의 핵심역량모델의 패턴분석에 적용하고 그 유용성을 보인다.
본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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