• 디지털융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.173-181
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• 2017

본 논문에서는 현재와 이전의 영상 프레임 뿐 만 아니라 영상의 축척과 이전 위치에 주어진 객체의 비율과 위치 추정에 대한 학습 문제로서 사람 추적 문제를 다룬다. 본 논문에서는 회선 신경망 분류기를 이용한 사람 검출방법을 제안한다. 제안하는 방법은 신경망을 정규화하고 검출 작업을 위한 특징 표현을 자동으로 최적화함으로써 사람 검출의 정확성을 향상시킨다. 제안하는 방법에서는 감시 영상 시스템에서 실시간 영상이 들어오면 제일 먼저 위치를 추정하는 작업을 수행하기 위하여 회선신경망을 학습시킨다. 기존의 다른 학습 방법과 달리 회선신경망은 두쌍의 연속된 영상 프레임으로부터 공간적이고 시간적인 특징을 모두 공동으로 학습시킨다. 회선 신경망에 의해 학습된 특징을 이용하는 SVM 분류기의 정확성은 회선 신경망의 정확성과 일치한다. 이것은 자동적으로 최적화된 특징의 중요성을 확인시켜 준다. 그러나, 회선 신경망을 이용한 사람 객체의 분류에 대한 계산 시간은 사용된 특징의 타입과 관계없이 SVM의 것보다 약 40분의 1정도로 작다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권12호
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• pp.116-123
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• 1994

A modified Hybrid learning rule(MHLR) is proposed, which is derived from combining the Back Propagation algorithm that is known as an excellent classifier with modified Hebbian by changing the orginal Hebbian which is a good feature extractor. The network architecture of MHLR is multi-layered neural network. The weights of MHLR are calculated from sum of the weight of BP and the weight of modified Hebbian between input layer and higgen layer and from the weight of BP between gidden layer and output layer. To evaluate the performance, BP, MHLR and the proposed Hybrid learning rule (HLR) are simulated by Monte Carlo method. As the result, MHLR is the best in recognition rate and HLR is the second. In learning speed, HLR and MHLR are much the same, while BP is relatively slow.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.2707-2715
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• 1999

Recently, there have been researches to automate processing and analysing images in the medical field using image processing technique, a fast communication network, and high performance hardware. In this paper, we propose a system to be able to analyze morphological abnormality of red-blood cells for peripheral blood image using image processing techniques. To do this, we segment red-blood cells in the blood image acquired from microscope with CCD camera and then extract UNL fourier features to classify them into 15 classes. We reduce the number of multi-variate features using PCA to construct a more efficient classifier. Our system has the best performance in recognition rate, compared with two other algorithms, LVQ3 and k-NN. So, we show that it can be applied to a pathological guided system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.25-33
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• 2019

In this paper, we propose an intelligent CCTV technology which is applied to a recent attracted attention real-time object detection technology in a disaster alarm system. Natural disasters are rapidly increasing due to climate change (global warming). Various disaster alarm systems have been developed and operated to solve this problem. In this paper, we detect object through Neuron Network algorithm and test the difference from existing SVM classifier. Experimental results show that the proposed algorithm overcomes the limitations of existing object detection techniques and achieves higher detection performance by about 15%.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제58권3호
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• pp.459-473
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• 2016

Various vague and unstructured problems encountered the civil engineering/designers that persuaded by their experiences. One of these problems is the structural failure of the reinforced concrete (RC) building determination. Typically, using the traditional Limit state method is time consuming and complex in designing structures that are optimized in terms of one/many parameters. Recent research has revealed the Artificial Neural Networks potentiality in solving various real life problems. Thus, the current work employed the Multilayer Perceptron Feed-Forward Network (MLP-FFN) classifier to tackle the problem of predicting structural failure of multistoried reinforced concrete buildings via detecting the failure possibility of the multistoried RC building structure in the future. In order to evaluate the proposed method performance, a database of 257 multistoried buildings RC structures has been constructed by professional engineers, from which 150 RC structures were used. From the structural design, fifteen features have been extracted, where nine features of them have been selected to perform the classification process. Various performance measures have been calculated to evaluate the proposed model. The experimental results established satisfactory performance of the proposed model.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.70-77
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• 2019

조기 유방암을 진단하기 위해서는 유방초음파 판독이 매우 중요하다. 초음파 검사는 초음파장비에 따라 화질의 차이가 심하게 나타날 뿐만 아니라 검사자의 경험과 숙련 정도에 따라 진단의 차이가 크게 나타난다. 따라서 정확한 진단과 치료를 위하여 객관적인 판단기준이 필요하다. 이에 본 연구에서는 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix) 알고리듬을 적용하여 질감 특성을 분석하고 특징파라미터들을 추출하여 신경망분류기를 이용하여 유방암을 진단하였다. 유방초음파 영상은 정상 조직과 양성, 악성 종양으로 분류하여 질감 특성 파라미터 6가지를 추출하였다. 유방초음파검사로 진단된 정상 영상, 악성 및 양성종양 영상 각각 14증례를 대상으로 추출된 6개의 파라미터들을 적용하여 다층 퍼셉트론 신경망구조 역전파 학습방법으로 학습을 시켰다. 학습된 모델에 정상 유방 영상 51증례, 양성종양 영상 62증례, 악성종양 영상 74증례의 영상을 사용하여 분류한 결과 95.2%의 분류율을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.958-964
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• 2016

본 논문에서는 여러 개의 이원 support vector machine (binary SVM)을 사용하여 세 개 이상의 클래스를 분류하는 multi-class SVM과 유사하게 다중의 판별 deep neural network (DNN) 모델을 사용하는 i-벡터 기반의 언어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 NIST 2015 i-vector Machine Learning Challenge 데이터베이스에 포함된 i-벡터들을 이용하여 학습 및 테스트 되었으며, 오픈 세트에서 기존의 cosine distance, multi-class SVM 및 단일 neural network (NN) 기반의 언어 인식 시스템에 비하여 높은 성능을 보임이 확인되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.673-681
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• 2005

원자력 발전소는 안정성 및 신뢰성 확보가 가장 중요하므로 고장의 감지 및 진단 시스템의 개발은 원전 자체가 구축하고 있: 다중의 하드웨어 중첩도(hardware redundancy)에도 불구하고 가장 중요한 문제로 취급되고 있다. 본 논문에서는 원저 PWR 증기발생기에서 발생한 고장을 진단하기 위한 알고리듬의 개발을 위해 시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류할 수 있는 ART2 시경회로망 기반 고장진단방법을 제안한다. 고장진단시스템은 발생한 고장을 감지하기 위한 고장감지부, 변화된 시스템파라미터를 추정하기 위한 파라미터 추정부 및 발생한 고장의 종류를 알아내기 위한 고장분류부로 구성된다. 고장분류부는 여러 경계인수를 갖는 ART2(adaptive resonance theory 2) 신경회로망을 이용한 고장분류기로 구성된다. 제안한 고장진단 알고리듬을 증기발생기의 고장진단문제에 적용하여 성능을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.136-141
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• 2012

운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권3호
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• pp.233-241
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• 1997

The research on chromosomes is very significant in cytogenetics since genes of the chromosomes control revelation of the inheritance plasma. The human chromosome analysis is widely used to study leukemia, malignancy, radiation hazard, and mutagen dosimetry as well as various congenital anomalies such as Down's, Klinefelter's, Edward's, and Patau's syndrome. The framing and analysis of the chromosome karyogram, which requires specific cytogenetic knowledge is most important in this field. Many researches on automated chromosome karyotype analysis methods have been carried out, some of which produced commercial systems. However, there still remains much room to improve the accuracy of chromosome classification and to reduce the processing time in real clinic environments. In this paper, we proposed a hierarchical artificial neural network(HANN) to classify the chromosome karyotype. We extracted three or four chromosome morphological feature parameters such as centromeric index, relative length ratio, relative area ratio, and chromosome length by preprocessing from ten human chromosome images. The feature parameters of five human chromosome images were used to learn HANN and the rest of them were used to classify the chromosome images. The experiment results show that the chromosome classification error is reduced much more than that of the other researchers using less feature parameters.