• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.213-217
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• 2003

이 논문에서는 MLP(Multilayer Perceptron)가 지닌 잡음 강건성에 대한 통계학적 분석을 하였다. 또한, MLP의 잡음 강건성을 향상시키기 위한 선형적 전처리 단계로써, ICA(independent component analysis)와 PCA(principle component analysis)를 고려하여, 이들이 지닌 잡음처리 효과를 분석한후, MLP와 접목시 나타나는 잡음 강건성의 향상 여부를 필기체 숫자 인식의 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.159-166
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• 2009

이 논문에서는 다층퍼셉트론(MLP:Multilayer Perceptron)에서 입력에 잡음이 섞인 경우 출력노드의 확률밀도 함수를 유도하고, 이의 적분으로 잡음에 의하여 패턴이 오인식될 확률을 유도하였다. 그리고, 이를 향상시키는 선형적 방법을 제안하였다. 즉, 독립성분분석(ICA: independent component analysis)과 주성분분석(PCA: principle component analysis)를 적용하여, 이들이 지닌 잡음 처리 효과를 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 관점에서 분석하였다. 그리고 이들이 잡음을 처리한 후 MLP에 입력 시 나타나는 잡음 강건성을 필기체 숫자 인식의 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Contents
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• 제9권4호
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• pp.11-15
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• 2013

"Protein Folding Problem" is considered to be one of the "Great Challenges of Computer Science" and prediction of disordered protein is an important part of the protein folding problem. Machine learning models can predict the disordered structure of protein based on its characteristic of "learning from examples". Among many machine learning models, we investigate the possibility of multilayer perceptron (MLP) as the predictor of protein disorder. The investigation includes a single hidden layer MLP, multi hidden layer MLP and the hierarchical structure of MLP. Also, the target node cost function which deals with imbalanced data is used as training criteria of MLPs. Based on the investigation results, we insist that MLP should have deep architectures for performance improvement of protein disorder prediction.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.166-174
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• 2010

다층퍼셉트론이 충분한 중간층 노드 수를 지니면 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여, 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 일반적으로 입력층, 중간층, 출력층으로 이루어진 3층 구조의 다층퍼셉트론을 사용한다. 그렇지만, 이러한 구조의 다층퍼셉트론은 입력벡터가 여러 가지 성질로 이루어진 복잡한 문제의 경우 좋은 일반화 성능을 보이지 않는다. 이 논문에서는 입력 벡터가 여러 가지 정보를 지닌 데이터들로 구성되어 있는 문제인 경우에 계층적 구조를 지닌 다층퍼셉트론의 구성으로 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 입력데이터를 섭-벡터로 구분한 후 섭-벡터별로 다층퍼셉트론을 적용시키며, 이 섭-벡터별로 적용된 하위층 다층퍼셉트론으로부터 인식 결과를 받아서 최종 결정을 하는 상위 다층퍼셉트론을 구현한다. 제안한 방법의 효용성은 단백질의 구조를 예측하는 문제를 통하여 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제14권3호
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• pp.25-39
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• 2008

본 연구는 인공신경망을 이용하여 대대급 방어 작전에서 임의시점에서의 작전지속능력을 예측하는 데 있다. 전투결과에 대한 수학적 모델링은 이를 위한 많은 요인들이 가지는 시?공간적 가변성으로 인해 전투력을 평가하는데 많은 문제점이 있었다. 따라서 이번 연구에서는 대대 전투지휘훈련간 각 부대의 생존률을 전방향 다층 신경망(Feed-Forward Multilayer Perceptrons, MLP)과 일반 회귀신경망(General Regression Neural Network, GRNN)모형에 적용하여 임무달성 여부를 예측하였다. 실험 결과 매개변수들의 비선형적인 관계에도 불구하고 각각 82.62%, 85.48%의 적중률을 보여 일반회귀신경망 모형이 지휘관이 상황을 인식하고 예비대 투입 우선순위 선정 등 실시간 지휘결심을 하는데 도움을 줄 수 있는 방법임을 보여준다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.137-147
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• 1996

본 논문에서는 통계적 분류방법인 최대유사 분류법(MLC: maximum likelihood classifier)과 신경회로망을 이용한 분류법인 다층퍼셉트론(MLP: multiayer perceptron) 분류법간의 분류성능을 비교 평가하였으며, 또한 MLP 분류법에서 문제가 되고 있는 학습률(learning rate), 운동량 상수(,momentum constant), 은닉층의 노드수에 따른 MLP 분류법의 분류성능을 평가하였다. 부산지역에 대한 실제 인공위성 화상데이타인 Landsat TM 화상데이타를 사용하여 MLP 분류법과 MLC 분류법의 성능을 비교한 결과 MLP 분류법의 성능이 더 우사함을 확인할 수 있었으며, 학습률, 운동량 상수 및 은닉층의 노드수에 따른 분류성능도 평가하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제17권3호
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• pp.379-386
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• 1996

This paper describes an approach for classifying myoelectric patterns using a multilayer perceptrons (MLP's) and hidden Markov models (HMM's) hybrid classifier. The dynamic aspects of EMG are important for tasks such as continuous prosthetic control or vari- ous time length EMG signal recognition, which have not been successfully mastered by the most neural approaches. It is known that the hidden Markov model (HMM) is suitable for modeling temporal patterns. In contrasts the multilayer feedforward networks are suitable for static patterns. Ank a lot of investigators have shown that the HMM's to be an excellent tool for handling the dynamical problems. Considering these facts, we suggest the combination of MLP and HMM algorithms that might lead to further improved EMG recognition systems.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제14권3호
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• pp.601-608
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• 2007

Lee, et al. (1999) proposed a unique but universal robust objective function replacing the square objective function for the radial basis function network, and demonstrated some advantages. In this article, the robust objective function in Lee, et al. (1999) is adapted for a multilayer perceptron (MLP). The shape of the robust objective function is formed by the scale parameter. Another method of determining a proper value of that parameter is proposed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.48-57
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• 2003

본 연구는 hidden Markov model(HMM)과 유전알고리 즘을 갖는 MLP(multilayer perceptron) 합성 분류기를 이용한 근전 신호의 인식에 관한 연구이다. 제안된 기법에서 유전알고리즘은 전역적인 탐색으로 신경회로망의 최적의 초기 연결강도를 선택하는데, 이로 인하여 학습속도 및 인식률이 향상되게 된다. 근전 신호의 동적 특성은 연속 운동 인식처럼 신호의 길이 및 시작점과 끝점이 일정치 않고 시변성이 큰 경우에 반드시 고려되어야 하나, 일반 신경회로망에서는 이의 적용이 용이하지 않다. 따라서, 본 연구에서는 신호의 동적 특성에 대한 적응성을 갖는 HMM과 MLP 신경회로망을 결합시킨 구조를 갖는 인식기를 제안한다. 이러한 구조는 인식기의 입장에서 볼 때 HMM의 신호의 동적 특성에 대한 적응성과, MLP의 정적인 신호에 대한 우수한 분류력이 결합되어 동적인 신호에도 높은 인식율을 갖는 특성을 갖는다.