CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 심화 학습이 다양한 분야에서 진행되고 있으며 관련 연구들은 이미지 인식의 많은 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한글 인식을 위해 대규모 한글 데이터베이스를 학습할 수 있는 CNN 구조의 간소화된 GoogLeNet을 사용한다. 본 논문에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450개의 데이터로 구성되어 있다. 간소화된 GoogLeNet은 학습의 결과로 학습 종료 시점에서 PHD08에 대해 99% 이상의 Top-1 테스트 정확도를 보였으며 실험의 객관성을 높이기 위해 PHD08에 존재하지 않는 한글 폰트로 이루어진 한글 데이터를 제작하여 상용 OCR 프로그램들과 분류 성능을 비교하였다. 상용 OCR 프로그램들은 66.95%에서 83.17%의 분류 성공률을 보인 반면, 제안하는 간소화된 GoogLeNet은 평균 89.14%의 분류 성공률을 보여 상용 OCR 프로그램들보다 높은 분류 성공률을 보였다.
In our previous study, we investigated the use of ensemble models based on LeNet and MiniVGGNet to classify the images of transverse and longitudinal surfaces of five Korean softwoods (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch). It had accomplished an average F1 score of more than 98%; the classification performance of the longitudinal surface image was still less than that of the transverse surface image. In this study, ensemble methods of two different convolutional neural network models (LeNet3 for smartphone camera images and NIRNet for NIR spectra) were applied to lumber species classification. Experimentally, the best classification performance was obtained by the averaging ensemble method of LeNet3 and NIRNet. The average F1 scores of the individual LeNet3 model and the individual NIRNet model were 91.98% and 85.94%, respectively. By the averaging ensemble method of LeNet3 and NIRNet, an average F1 score was increased to 95.31%.
Deep learning using convolutional neural networks (CNNs) is being studied in various fields of image recognition and these studies show excellent performance. In this paper, we compare the performance of CNN architectures, KCR-AlexNet and KCR-GoogLeNet. The experimental data used in this paper is obtained from PHD08, a large-scale Korean character database. It has 2,187 samples of each Korean character with 2,350 Korean character classes for a total of 5,139,450 data samples. In the training results, KCR-AlexNet showed an accuracy of over 98% for the top-1 test and KCR-GoogLeNet showed an accuracy of over 99% for the top-1 test after the final training iteration. We made an additional Korean character dataset with fonts that were not in PHD08 to compare the classification success rate with commercial optical character recognition (OCR) programs and ensure the objectivity of the experiment. While the commercial OCR programs showed 66.95% to 83.16% classification success rates, KCR-AlexNet and KCR-GoogLeNet showed average classification success rates of 90.12% and 89.14%, respectively, which are higher than the commercial OCR programs' rates. Considering the time factor, KCR-AlexNet was faster than KCR-GoogLeNet when they were trained using PHD08; otherwise, KCR-GoogLeNet had a faster classification speed.
In our previous study, the LeNet3 model successfully classified images from the transverse surfaces of five Korean softwood species (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch). However, a practical limitation exists in our system stemming from the nature of the training images obtained from the transverse plane of the wood species. In real-world applications, it is necessary to utilize images from the longitudinal surfaces of lumber. Thus, we improved our model by training it with images from the longitudinal and transverse surfaces of lumber. Because the longitudinal surface has complex but less distinguishable features than the transverse surface, the classification performance of the LeNet3 model decreases when we include images from the longitudinal surfaces of the five Korean softwood species. To remedy this situation, we adopt ensemble methods that can enhance the classification performance. Herein, we investigated the use of ensemble models from the LeNet and MiniVGGNet models to automatically classify the transverse and longitudinal surfaces of the five Korean softwoods. Experimentally, the best classification performance was achieved via an ensemble model comprising the LeNet2, LeNet3, and MiniVGGNet4 models trained using input images of $128{\times}128{\times}3pixels$ via the averaging method. The ensemble model showed an F1 score greater than 0.98. The classification performance for the longitudinal surfaces of Korean pine and Korean red pine was significantly improved by the ensemble model compared to individual convolutional neural network models such as LeNet3.
In this study we apply Convolution Neural Network(CNN) to solar flare occurrence prediction with various parameter options using the 00:00 UT MDI images from 1996 to 2010 (total 4962 images). We assume that only X, M and C class flares correspond to "flare occurrence" and the others to "non-flare". We have attempted to look for the best options for the models with two CNN pre-trained models (AlexNet and GoogLeNet), by modifying training images and changing hyper parameters. Our major results from this study are as follows. First, the flare occurrence predictions are relatively good with about 80 % accuracies. Second, both flare prediction models based on AlexNet and GoogLeNet have similar results but AlexNet is faster than GoogLeNet. Third, modifying the training images to reduce the projection effect is not effective. Fourth, skill scores of our flare occurrence model are mostly better than those of the previous models.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
/
제4권1호
/
pp.35-43
/
2015
Over the past couple of years, tremendous progress has been made in applying deep learning (DL) techniques to computer vision. Especially, deep convolutional neural networks (DCNNs) have achieved state-of-the-art performance on standard recognition datasets and tasks such as ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC). Among them, GoogLeNet network which is a radically redesigned DCNN based on the Hebbian principle and scale invariance set the new state of the art for classification and detection in the ILSVRC 2014. Since there exist various deep learning techniques, this review paper is focusing on techniques directly related to DCNNs, especially those needed to understand the architecture and techniques employed in GoogLeNet network.
In this paper, we compare and analyze the classification performance of deep learning algorithm Convolutional Neural Network(CNN) ac cording to ensemble generation and combining techniques. We used several CNN models(VGG16, VGG19, DenseNet121, DenseNet169, DenseNet201, ResNet18, ResNet34, ResNet50, ResNet101, ResNet152, GoogLeNet) to create 10 ensemble generation combinations and applied 6 combine techniques(average, weighted average, maximum, minimum, median, product) to the optimal combination. Experimental results, DenseNet169-VGG16-GoogLeNet combination in ensemble generation, and the product rule in ensemble combination showed the best performance. Based on this, it was concluded that ensemble in different models of high benchmarking scores is another way to get good results.
CNN은 객체의 특징을 추출하는 과정에서 많은 계산량과 메모리를 요구하고 있다. 또한 사용자에 의해 네트워크가 고정되어 학습되기 때문에 학습 도중에 네트워크의 형태를 수정할 수 없다는 것과 컴퓨팅 자원이 부족한 모바일 디바이스에서 사용하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 우리는 사전 학습된 가중치 파일에 가지치기 방법을 적용하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이고자 한다. 이 방법은 3단계로 이루어져 있다. 먼저, 기존에 학습된 네트워크 파일의 모든 가중치를 각 계층 별로 불러온다. 두 번째로, 각 계층의 가중치에 절댓값을 취한 후 평균을 구한다. 평균을 임계값으로 설정한 뒤, 임계 값 이하 가중치를 제거한다. 마지막으로 가지치기 방법을 적용한 네트워크 파일을 재학습한다. 우리는 LeNet-5와 AlexNet을 대상으로 실험을 하였으며, LeNet-5에서 31x, AlexNet에서 12x의 압축률을 달성 하였다
심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.
최근 딥러닝을 기반으로 사용자의 손 제스처를 인식하여 가상현실 환경에서 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분 연구들은 손 정보를 얻기 위하여 별도 센서를 사용하거나 효율적인 학습을 위하여 전처리 과정을 거친다. 또한 조명의 변화나 손 일부가 가려지는 등과 같은 외부환경의 변화를 고려하지 못하고 있다. 본 논문은 일반 웹캠에서 얻어진 RGB 영상에서 별도의 전처리 과정없이 외부 환경에 강인한 딥러닝 기반 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 딥러닝 모델로 VGGNet과 GoogLeNet 구조를 개선하고, 각 구조의 성능을 비교한다. 조명이 어둡거나 손 일부가 가려지거나 시야에서 일부 벗어난 손 영상들이 포함된 데이터로 실험한 결과 본 연구에서 제시한 VGGNet과 GoogLeNet 구조는 각각 93.88%와 93.75%의 인식률을 보였고 메모리와 속도 측면에서 GoogLeNet이 VGGNet 보다 메모리를 약 3배 적게 사용하면서 처리속도는 10배 이상 우수함을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 실시간 처리가 가능하여 가상현실 환경에서 게임, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 손 제스처 인터페이스로 활용될 수 있다.
이메일무단수집거부
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.