• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4367-4385
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• 2016

With millions of people across the globe suffering from Parkinson's disease (PD), an objective, confirmatory test for the same is yet to be developed. This research aims to develop a system which can assist the doctor in objectively saying whether the patient is normal or under risk of PD. The proposed work combines the eye-hand co-ordination behaviour with the DaTscan images in order to determine the risk of this disorder. Initially, eye-hand coordination level of the patient is assessed through a hardware module. Then, the DaTscan image is analysed and used to extract certain geometrical parameters which shall indicate the presence of PD. These parameters are then finally fed into a Multi-Layer Perceptron Neural Network using Levenberg-Marquardt (LM) Back propagation training algorithm. Experimental results indicate that the proposed system exhibits an accuracy of around 93%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2365-2370
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• 2010

마이크로어레이를 기반으로 하는 암 분류 방법은 암 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 암 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 암을 분류하기 위해서는 특정 암과 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 난소 암 마이크로어레이 데이터를 이용하여 암에 영향을 미치는 가장 다르게 발현할 가능성이 있는 표지 유전자를 추출할 수 있는 시스템을 고안하고, 다층퍼셉트론 분류기를 이용하여 기존의 마이크로어레이 시스템과 분류 성능을 비교분석하였다. 그 결과 ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에서 98.61%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3965-3983
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• 2017

We propose a novel eye tracking method that can estimate 3D world coordinates using an infrared (IR) stereo camera for indoor and outdoor environments. This method first detects dark evidences such as eyes, eyebrows and mouths by fast multi-level thresholding. Among these evidences, eye pair evidences are detected by evidential reasoning and geometrical rules. For robust accuracy, two classifiers based on multiple layer perceptron (MLP) using gradient local binary patterns (GLBPs) verify whether the detected evidences are real eye pairs or not. Finally, the 3D world coordinates of detected eyes are calculated by region-based stereo matching. Compared with other eye detection methods, the proposed method can detect the eyes of people wearing sunglasses due to the use of the IR spectrum. Especially, when people are in dark environments such as driving at nighttime, driving in an indoor carpark, or passing through a tunnel, human eyes can be robustly detected because we use active IR illuminators. In the experimental results, it is shown that the proposed method can detect eye pairs with high performance in real-time under variable illumination conditions. Therefore, the proposed method can contribute to human-computer interactions (HCIs) and intelligent transportation systems (ITSs) applications such as gaze tracking, windshield head-up display and drowsiness detection.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.135-144
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• 2003

본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.139-146
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• 2014

본 논문에서는 얼굴 영상으로부터 자동으로 사람의 감정을 인식하는 효과적인 방법을 제안한다. 얼굴 표정으로부터 감정을 파악하기 위해서는 카메라로부터 얼굴영상을 입력받고, ASM (active shape model)을 이용하여 얼굴의 영역 및 얼굴의 주요 특징점을 추출한다. 추출한 특징점으로부터 각 장면별로 49차의 크기 및 변이에 강인한 특징벡터를 추출한 후, 통계기반 패턴분류 방법을 사용하여 얼굴표정을 인식하였다. 사용된 패턴분류기는 Naive Bayes, 다중계층 신경회로망(MLP; multi-layer perceptron), 그리고 SVM (support vector machine)이며, 이중 SVM을 이용하였을 때 가장 높은 최종 성능을 얻을 수 있었으며, 6개의 감정분류에서 50.8%, 3개의 감정분류에서 78.0%의 인식결과를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권1호
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• pp.23-28
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• 2021

최근 딥러닝을 활용한 데이터 분석 연구가 다양한 분야에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델인 MLP (Multi-Layer Perceptron)와 LSTM (Long Short-Term Memory) 모델을 통해 ZWD (Zenith tropospheric Wet Delay)을 추정함으로써 딥러닝을 활용한 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 기상 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델은 기상 데이터와 천정방향 대류권 총 지연, 건조지연을 통해 추정한 ZWD로 학습되었고, 학습에 사용되지 않은 기상 데이터를 학습된 모델에 적용하여 두 모델에서 센티미터 수준의 RMSE (Root Mean Square Error)로 ZWD 결과를 산출하였다. 추후 해안지역의 GNSS 데이터를 함께 사용하고 시간 해상도를 높여 다양한 상황에서도 ZWD가 추정될 수 있도록 추가적인 연구가 수행될 필요가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.639-645
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• 2006

FRP(Fiber Reinforced Polymer)는 부식의 저항성, 고강도, 피로저항 능력 및 성형성 등에서 우수한 건설 신소재이다. 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating; FBG) 센서는 전자기 저항, 작은 소재의 크기, 그리고 높은 내구성 등의 이점으로 smart sensor로서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만 FBG 센서의 변위 측정 기술 능력의 부족으로 현재까지는 변형률, 온도 등의 물리량 측정센서로서 활용되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 FRP와 FBG센서의 기능 복합화(Hybrid)를 통하여 smart FRP Rod를 개발 한 후 인장시험을 실시하였다. 또한, FBG센서에 의해 측정된 변형률 데이터를 신경망(Neural Network) 기법을 이용하여 변위 추정 모형을 개발함으로서 FBG 센서 단점인 변형률 계측만을 위한 센싱 역할을 극복하고자 한다. 인공신경망 모형은 MLP(Multi-layer Perceptron)로, 오차범위 0.001에 수렴 될 수 있도록 학습(training)을 실시하였다. 학습에는 비선형 목적함수와 역전파 학습(Back-propagation) 알고리즘을 적용하였으며 모형의 검증은 UTM에서 측정된 변위 값과 수치해석에 의한 결과 값을 비교함으로서 실시하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.34-37
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• 2005

An efficient and robust neural network-based scheme is introduced in this paper to perform automatic cloud detection. Unlike many existing cloud detection schemes which use thresholding and statistical methods, we used the artificial neural network methods, the multi-layer perceptrons (MLP) with back-propagation algorithm and radial basis function (RBF) networks for cloud detection from Geostationary satellite images. We have used a simple scene (a mixed scene containing only cloud and clear sky). The main results show that the neural networks are able to handle complex atmospheric and meteorological phenomena. The experimental results show that two methods performed well, obtaining a classification accuracy reaching over 90 percent. Moreover, the RBF model is the most effective method for the cloud classification.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권9호
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• pp.675-681
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• 2014

This paper proposes a fault diagnosis system for an induction motor. This system uses empirical mode decomposition(EMD) to extract fault signatures and multi-layer perceptron(MLP) neural network to facilitate an accurate fault diagnosis. EMD can not only decompose a signal adaptively but also provide intrinsic mode functions(IMFs) containing natural oscillatory modes of the signal. However, every IMF does not represent fault signature, an IMF selection algorithm based on harmonics and their energy of each IMF is proposed. The selected IMFs are utilized for fault classification using MLP and this system shows approximately 98 % diagnosis accuracy for the fault vibration signal of the induction motor.

• 전기학회논문지
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• 제66권5호
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• pp.870-876
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• 2017

In this paper, we proposed the automatic vision inspection system using multi-layer perceptron to detect the defects occurred on rail surface. The proposed system consists of image acquisition part and analysis part. Rail surface image is acquired as equal interval using line scan camera and lighting. Mean filter and dynamic threshold is used to reduce noise and segment defect area. Various features to characterize the defects are extracted. And they are used to train and distinguish defects by MLP-classifier. The system is installed on HEMU-430X and applied to analyze the rail surface images acquired from Honam-line at high speed up to 300 km/h. Recognition rate is calculated through comparison with manual inspection results.