• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2843-2852
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• 2013

중첩된 환경의 이동 네트워크에서 이동 노드는 여러 개의 이동 라우터 중 하나를 선정하여 정보를 교환하게 된다. 이동 노드에게 기존의 상향식 또는 하향식 방법으로 지정된 이동 라우터는 최적의 이동 라우터가 아닐 수 있다. 이러한 경우, 이동 노드는 빈번한 핸드오버 및 바인딩 갱신을 발생시켜 이동 노드의 QoS(Quality of Service)를 저해 할 수 있다. 본 논문에서는 중첩된 환경의 이동 네트워크에서 이동 노드의 이동 특성과 이동 라우터의 QoS 정보를 기반으로 최적의 이동 라우터를 선정하는 방안을 제시한 후, MLP(Multi-layered Perceptron)를 이용하여 중첩 이동 네트워크의 이동 라우터 선정 방안을 학습시킨다. 학습된 MLP의 학습 결과와 실제 선정 결과를 분석하여 제안한 MLP 구조가 대규모의 중첩된 환경의 이동 네트워크에서 사용 가능함을 증명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.279-286
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• 2005

본 연구에서는 캐피탈시장에서의 고객신용예측을 위한 모형으로 여러 가지 인공신경망(Neural Network) 모형들을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 통합한 신용예측모형을 제안하였다. 10개의 학습된 인공신경망 모형들을 유전자알고리즘을 이용하여 종류별로 통합하여 MLP (Multi-Layered Perceptron), Linear, RBF(Radial Basis Function) 세 가지의 대표모델을 얻고 이를 다시 하나의 인공신경망 모델로 통합하였다. 이를 통합되기 이전의 각각의 인공신경망 모형들과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 통합모형의 유효성과 통합방법의 타당성을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.111-118
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• 2001

본 연구에서는 패턴 인식용 다층 퍼셉트론 신경망을 순수 디지털 논리회로 모델로 구현할 수 있도록 새로운 논리뉴런의 구조, 디지털 정형 다층논리신경망 구조, 그리고 패턴인식의 응용을 위한 다단 다층논리 신경망 구조를 제안하고, 또한 제안된 구조는 매우 단순하면서도 효과적인 증가적인 가법적(Incremental Additive) 학습알고리즘이 존재함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제13권6호
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• pp.5-14
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• 1994

이 논문은 오차역전달(error back-propagation) 알고리듬을 갖는 다층구조 퍼셉트런(Multi-Layered Perceptron)을 사용하여 우리말 단어음성을 화자종속으로 기계 인식하는 실험에 관한 연구 결과다. 대상단어는 시외 자동전화 지역번호표에서 임의로 선택한 50개 지역명이며, 이 중 43개는 2음절로 구성되어있고 나머지 7개는 3음절이다. 단어를 음소나 음절별로 분리(segmentation)하지 않고, 단어의 각 부분에서 골고루 추출된 특징성분을 신경망에 입력하는 방법을 사용했다. 그렇게 함으로써 발음지속시간에 관계없는 결과를 얻을 수 있으며, 이 때 사용된 특징 성분은 선형예측분석으로 구해진 PARCOR계수다. 전체학습과 구분학습의 비교, 프레임 갯수와 PARCOR차수에 대한 인식률의 의존도, 중간층 뉴런의 갯수에 대한 인식률의 변동, 그리고 출력층 뉴런의 구성 방법에 따른 비교 등 4가지 실험을 통하여 가장 최량의 조건을 찾아보고자 하였다. 이 연구를 발전시킨다면 실시간의 화자독립 소규모어휘 음성인식이 가능해질 것으로 보인다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권2호
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• pp.56-64
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• 1998

Multi-layered perceptrons that are a nonlinear neural network model, have been widely used for various applications mainly thanks to good function approximation capability for nonlinear fuctions. However, for digital hardware implementation of the multi-layere perceptrons, the quantization scheme using "look-up tables (LUTs)" is commonly employed to handle nonlinear signmoid activation functions in the neworks, and thus requires large amount of storage to prevent unacceptable quantization errors. This paper is concerned with a new effective methodology for digital hardware implementation of multi-layered perceptrons, and proposes a "piecewise affine approximation" method in which input domain is divided into (small number of) sub-intervals and nonlinear sigmoid function is linearly approximated within each sub-interval. Using the proposed method, we develop an expression and an error backpropagation type learning algorithm for a multi-layered perceptron, and compare the performance with the quantization method through Monte Carlo simulations on XOR problems. Simulation results show that, in terms of learning convergece, the proposed method with a small number of sub-intervals significantly outperforms the quantization method with a very large storage requirement. We expect from these results that the proposed method can be utilized in digital system implementation to significantly reduce the storage requirement, quantization error, and learning time of the quantization method.quantization method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1657-1670
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• 2013

The increase in the number of music files in smart phone and MP3 player makes it difficult to find the music files which people want. So, Query-by-Singing/Humming (QbSH) systems have been developed to retrieve music from a user's humming or singing without having to know detailed information about the title or singer of song. Most previous researches on QbSH have been conducted using musical instrument digital interface (MIDI) files as reference songs. However, the production of MIDI files is a time-consuming process. In addition, more and more music files are newly published with the development of music market. Consequently, the method of using the more common MPEG-1 audio layer 3 (MP3) files for reference songs is considered as an alternative. However, there is little previous research on QbSH with MP3 files because an MP3 file has a different waveform due to background music and multiple (polyphonic) melodies compared to the humming/singing query. To overcome these problems, we propose a new QbSH method using MP3 files on mobile device. This research is novel in four ways. First, this is the first research on QbSH using MP3 files as reference songs. Second, the start and end positions on the MP3 file to be matched are estimated by using multi-layered perceptron (MLP) prior to performing the matching with humming/singing query file. Third, for more accurate results, four MLPs are used, which produce the start and end positions for dynamic time warping (DTW) matching algorithm, and those for chroma-based DTW algorithm, respectively. Fourth, two matching scores by the DTW and chroma-based DTW algorithms are combined by using PRODUCT rule, through which a higher matching accuracy is obtained. Experimental results with AFA MP3 database show that the accuracy (Top 1 accuracy of 98%, with an MRR of 0.989) of the proposed method is much higher than that of other methods. We also showed the effectiveness of the proposed system on consumer mobile device.

• 대한전기학회논문지
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• 제39권10호
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• pp.1121-1232
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• 1990

A hierarchical neural network structure is described for robot PTP trajectory planning. In the first level, the multi-layered Perceptron neural network is used for the inverse kinematics with the back-propagation learning procedure. In the second level, a saccade generation model based joint trajectory planning model in proposed and analyzed with several features. Various simulations are performed to investigate the characteristics of the proposed neural networks.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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• pp.1003-1008
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• 1994

This paper is about an experiment of speaker-independent automation Korean spoken words recognition using Multi-Layered Perceptron and Error Back-propagation algorithm. The words were not segmented into syllables or phonemes, and some feature components extracted from the words in equal gap were applied to the neural network. This paper tried to find out the optimum conditions through various experiment which are comparison between total and pre-classified training.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권5호
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• pp.535-543
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• 2002

본 논문에서는 모니터 위에 설치된 카메라를 통해 입력된 사용자의 2차원 얼굴 영상을 이용하여, 사용자가 모니터 상에 쳐다보고 있는 응시 위치를 파악하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사용자의 눈동자 움직임은 고려하지 않고 얼굴의 회전 및 이동만을 고려하였다. 제안하는 방법은 얼굴의 회전에 의한 응시위치와 얼굴의 좌우상하 이동량을 각각 계산하여 이 둘을 결합함으로써 모니터상의 응시위치를 추정하는 것이다. 얼굴 특징점의 기하학적 형태변화를 입력으로 하는 신경망(다층 퍼셉트론)을 이용하여 얼굴의 회전에 의한 응시위치를 구하였으며 영상처리 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 실시간으로 얼굴의 이동량을 추정하였다. 실험결과 19인치 모니터를 사용하고 사용자가 모니터와의 거리를 50~70cm 정도 유지하며 얼굴의 이동 및 회전을 통하여 모니터를 바라볼 때 약 2.11인치의 응시 위치 추정 오차를 보이는 것으로 나타났다. 처리시간은 Pentium PC(233MHz)환경에서 320${\times}$240 화소 크기의 영상을 사용할 때 약 0.7초가 소요되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.169.2-169
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• 2001

In this paper, we propose the face recognition system using the neural network. A difficult procedure in constructing the entire recognition systems is the feature extraction from the face imga. And a key poing is the design of the matching function that relates the set of feature values to the appropriate face candidates. We use the length and angle values as feature values that are extracted from the face image normalized to the range of [0,1]. These features values are applied to the input layer of the neural network. Then, these multi-layered perceptron learns or gives otput result. By using the neural network we need not to design the matching function. This function may have nonlinear attributes considerably and would be ...