This paper presents a system which recognizes the Korean Sign Language(KSL) and translates into normal Korean speech. A sign language is a method of communication for the deaf-mute who uses gestures, especially both hands and fingers. Since the human hands and fingers are not the same in physical dimension, the same form of a gesture produced by two signers with their hands may not produce the same numerical values when obtained through electronic sensors. In this paper, we propose a dynamic gesture recognition method based on feature analysis for efficient classification of hand motions, and on a fuzzy min-max neural network for on-line pattern recognition.
본 논문은 다치(MVL:Multiple Valued Logic) 신경망의 BP(Backpropagation) 학습 알고리즘을 이용하여 패턴 인식에 이용하는 방법을 제안한다. MVL 신경망을 이용하여 패턴 인식에 이용함으로서, 네트워크에 필요한 시간 및 기억 공간을 최소화할 수 있고 환경 변화에 적응할 수 있는 가능성을 제시하였다. MVL 신경망은 다치 논리 함수를 기반으로 신경망을 구성하였으며, 입력은 리터럴 함수로 변환시키고, 출력은 MIN과 MAX 연산을 사용하여 구하였고, 학습을 하기 위해 다치 논리식의 편 미분을 사용하였다.
본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드는 퍼지 신경망 알고리즘을 이용하여 인식한다. 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크에 의해 수직 에지를 찾고, 차량 번호판에 관한 특성 정보를 이용하여 잡음을 제거한 추에 차량 번호판 영역과 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드를 인식하기 위해 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층간의 학습 구조에는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
Unsupervised deep learning methods have shown impressive results for the challenging monocular depth estimation task, a field of study that has gained attention in recent years. A common approach for this task is to train a deep convolutional neural network (DCNN) via an image synthesis sub-task, where additional views are utilized during training to minimize a photometric reconstruction error. Previous unsupervised depth estimation networks are trained within a fixed depth estimation range, irrespective of its possible range for a given image, leading to suboptimal estimates. To overcome this suboptimal limitation, we first propose an unsupervised adaptive depth estimation method guided by minimum and maximum (min-max) depth priors for a given input image. The incorporation of min-max depth priors can drastically reduce the depth estimation complexity and produce depth estimates with higher accuracy. Moreover, we propose a novel network architecture for adaptive depth estimation, called the AdaMM-DepthNet, which adopts the min-max depth estimation in its front side. Intensive experimental results demonstrate that the adaptive depth estimation can significantly boost up the accuracy with a fewer number of parameters over the conventional approaches with a fixed minimum and maximum depth range.
퍼지 최소 최대 신경망(Fuzzy Max Neural Network)은 많은 장점을 가진 분류기로 널리 사용되고 있다. 그러나 최초의 퍼지 최소 최대 신경망은 몇 가지 단점을 가지고 있으며 그 중에 학습 결과가 학습 파라 미터에 민감한 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 최소 최대 신경망의 학습에 영향을 주는 학습 파라 미터를 사용하지 않고 강화 학습을 이용하여 신경망을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 학습 파라 미터 없이 하이퍼 박스의 수와 잘못 분류된 결과에 따라 보답(reward)을 주는 강화 학습을 이용하여 퍼지 최소 최대 신경망을 학습시킨다 결과로는 학습 데이터에 대해 오분류가 없고 최초의 학습 방법의 결과 보다 작은 하이퍼 박스 수를 갖는 퍼지 최소 최대 신경망이 얻어졌다. 이는 학습 파라미터를 이용한 학습 방법으로 생긴 많은 수의 하이퍼 박스로 인한 일반화 능력의 감소를 막고 하드웨어 구현 시 많은 하이퍼 박스로 인한 어려움을 덜어 줄 수 있다.
This paper proposes the methods of short-term load forecasting using Kohonen neural networks and back-propagation neural networks. Historical load data is divided into 5 patterns for the each seasonal data using Kohonen neural networks and using these results, load forecasting neural network is used for next day hourly load forecasting. Normal days and holidays are forecasted. For load forecasting in summer, max-, and min-temperature data are included in neural networks for a better forecasting accuracy. To show the possibility of the proposed method, it was tested with hourly load data of Korea Electric Power Corporation. (1993-1997)
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
/
pp.864-869
/
1993
This paper presents the problem of automatically recognizing embossed or molded characters which are raised from the side wall on rubber tire. In the tire image objects have approximately the same gray-value as the background and because of the tire geometry, illumination of the surface is nonhomogenous. Therefore it is difficult to recognize the raised tire character. In this paper, for describing the process of processing three steps have been proposed: 1) MIN & MAX smoothing operation filter, 2) edge detection algorithm using modified laplacian operator, 3) noise rejection. Afterwards, segmentation is done to attain characters from tire image by projection method. The recognition of the characters in the segmented image is carried out by using multilayered neural network, which is insensitive to the noise.
최근 삶의 수준의 향상과 의학 기술의 발전으로 노인 인구가 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 노인 인구에 비례하여 신체적 노화로 거동이 어려운 노인의 수 또한 증가하는 추세이다. 실제로 많은 노인 인구가 거동이 불편해 정상적인 생활을 하지 못하고 있기 때문에 보행 시 적절한 힘을 보조해 줄 수 있는 보행 보조 장치의 개발이 필요하다. 이 같은 보행 보조 장치를 개발함에 있어 보행자의 보행 패턴이 고려된다면 보행자의 걸음걸이에 맞춰 자연스럽게 힘을 보조해 줄 수 있기 때문에 보행자의 보행 단계 분류에 관한 연구가 선행되어야 한다. 그래서 본 논문에서는 하지 근전도 신호를 이용해 보행 단계를 구분하는 방법을 제안하고자 한다. 근전도 신호는 근육이 움직일 때 발생하는 아주 작은 전기적인 신호이다. 근전도 신호는 작은 잡음에도 민감하며, 전극을 부착하는 근육의 위치에 따라서도 값의 차이가 크기 때문에 근전도 신호의 획득 및 처리 방법이 중요하다. 위를 위해 피실험자 별 근육의 위치와 보행 속도를 달리하여 근전도 신호를 획득하고 획득한 신호로부터 여러 특징 값을 추출한다. 그리고 새로운 데이터에 대해 적응성이 강하고 시간에 따라 변하는 근전도 신호의 특성을 잘 반영할 수 있으며 각 집합(class)의 비선형 분리가 가능한 퍼지 최대-최소 신경망(Fuzzy Min-Max Neural Network: FMMNN)을 이용해 보행 단계를 분류해 본다. 실험 결과를 통해 제안한 방법의 타당성을 검증해 보고 보행자, 보행속도, 근전도 측정을 위한 근육의 위치가 보행 패턴 분류에 미치는 영향을 알아본다.
본 연구에서 저장탄약 신뢰성평가(ASRP: Ammunition Stockpile Reliability Program)의 데이터 특성을 고려하여 입력변수를 줄이는 정규화기법을 제안함으로써 분류성능의 저하 없이 저장탄약 신뢰성분류 인경신경망모델의 학습 속도향상을 목표로 하였다. 탄약의 성능에 대한 기준은 국방규격(KDS: Korea Defense Specification)과 저장탄약 시험절차서(ASTP: Ammunition Stockpile reliability Test Procedure)에 규정되어 있으며, 평가결과 데이터는 이산형과 연속형 데이터가 복합적으로 구성되어 있다. 이러한 저장탄약 신뢰성평가의 데이터 특성을 고려하여 입력변수는 로트 추정 불량률(estimated lot percent nonconforming) 또는 고장률로 정규화 하였다. 또한 입력변수의 unitary hypercube를 유지하기 위하여 최소-최대 정규화를 2차로 수행하는 2단계 정규화 기법을 제안하였다. 제안된 2단계 정규화 기법은 저장탄약 신뢰성평가 데이터를 이용하여 비교한 결과 최소-최대 정규화와 유사하게 AUC(Area Under the ROC Curve)는 0.95 이상이었으며 학습속도는 학습 데이터 수와 은닉 계층의 노드 수에 따라 1.74 ~ 1.99 배 향상되었다.
에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.
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.