• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.15-25
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• 2002

본 논문에서는 차량 번호판에서 추출된 문자영역의 DCT(Digital Cosine Transform) 계수와 LVQ(Learning Vector quantization) 신경회로망을 이용하여 상대적으로 간결한 구조로 잡음의 영향을 적게 받는 차량 번호판 인식 시스템을 제안하였다. 입력된 차량영상의 RGB칼라정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 추출된 번호판의 히스토그램과 문자의 상대적 위치정보를 병합하여 문자영역을 추출하였다. 이렇게 추출된 문자영역의 명암도 영상에 DCT를 적용하여 얻은 특징 벡터를 LVQ신경회로망의 입력으로 사용하여 인식 과정을 수행한다. 본 논문의 실험과정에서는 다양한 환경에서 촬영된 109대의 자가용 차량영상에 대하여 제안된 시스템을 실험하였으며 상대적으로 높은 번호판 영역 추출율과 인식률을 보였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권4호
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• pp.447-454
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• 2006

Hydraulic actuators are important in modern industry due to high power, fast response, and high stiffness. In recent years, hybrid actuation system, which combines electric and hydraulic technology in a compact unit, can be adapted to a wide variety of force, speed and torque requirements. Moreover, the hybrid actuation system has dealt with the energy consumption and noise problem existed in the conventional hydraulic system. Therefore, hybrid actuator has a wide range of application fields such as plastic injection-molding and metal forming technology, where force or pressure control is the most important technology. In this paper, the solution for force control of hybrid system is presented. However, some limitations still exist such as deterioration of the performance of transient response due to the variable environment stiffness. Therefore, intelligent switching control using Learning Vector Quantization Neural Network (LVQNN) is newly proposed in this paper in order to overcome these limitations. Experiments are carried out to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm with large variation of stiffness of external environment. In addition, it is understood that the new system has energy saving effect even though it has almost the same response as that of valve controlled system.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.290-295
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• 2005

Hydraulic actuators are important in modern industry due to high power, fast response, and high stiffness. In recent years, hybrid actuation system, which combines electric and hydraulic technology in a compact unit, can be adapted to a wide variety of force, speed and torque requirements. Moreover, the hybrid actuation system has dealt with the energy consumption and noise problem existed in the conventional hydraulic system. Therefore, hybrid actuator has a wide range of application fields such as plastic injection-molding and metal forming technology, where force or pressure control is the most important technology. In this paper, the solution for force control of hybrid system is presented. However, some limitations still exist such as deterioration of the performance of transient response due to the variable environment stiffness. Therefore, intelligent switching control using Learning Vector Quantization Neural Network (LVQNN) is newly proposed in this paper in order to overcome these limitations. Experiments are carried out to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm with large variation of stiffness of external environment. In addition, it is understood that the new system has energy saving effect even though it has almost the same response as that of valve controlled system.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권4호
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• pp.82-90
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• 2009

Pneumatic cylinder is one of the low cost actuation sources which have been applied in industrial and prosthetic application since it has a high power/weight ratio, a high-tension force and a long durability However, the control problems of pneumatic systems, oscillatory motion and compliance, have prevented their widespread use in advanced robotics. To overcome these shortcomings, a number of newer pneumatic actuators have been developed such as McKibben Muscle, Rubber Actuator and Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Manipulators. In this paper, one solution for position control of a robot arm, which is driven by two pneumatic artificial muscles, is presented. However, some limitations still exist, such as a deterioration of the performance of transient response due to the changes in the external load of the robot arm. To overcome this problem, a switching algorithm of the control parameter using a learning vector quantization neural network (LVQNN) is proposed in this paper. This estimates the external load of the pneumatic artificial muscle manipulator. The effectiveness of the proposed control algorithm is demonstrated through experiments with different external working loads.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.472-476
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• 2007

학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클래스들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클래스들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클래스의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.

• 기술사
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• 제29권2호
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• pp.71-79
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• 1996

This paper evaluates the clustering performance of a neural network and a statistical method. Algorithms which are used in this paper are the GLVQ(Generalized Loaming vector Quantization) for a neural method and the k -means algorithm for a statistical clustering method. For comparison of two methods, we calculate the Rand's c statistics. As a result, the mean of c value obtained with the GLVQ is higher than that obtained with the k -means algorithm, while standard deviation of c value is lower. Experimental data sets were the Fisher's IRIS data and patterns extracted from handwritten numerals.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.341-344
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• 2002

음성은 화자들의 특징을 가지고 있다. 이 논문에서는 신경망에 기초한 Incremental Learning을 이용하여 화자인식시스템을 소개한다. 컴퓨터를 통하여 녹음된 문장들은 FFT를 거치면서 Frequency 영역으로 바뀌고, 모음들의 특징을 가지고 있는 Formant를 이용하여 모음들을 추출한다. 추출된 모음들은 LPC처리를 통하여 화자의 특성을 가지고 있는 Coefficient값들을 얻는다. LPCC과정과 Vector Quantization을 통해 10개의 특징 점들은 학습을 위한 Input으로 들어가고 화자 수에 따라 증가되는 Hidden Layer와 Output Layer들을 가지고 있는 신경망을 통해 화자인식을 수행한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.255-262
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• 1998

This paper presents a translation, rotation and scale invariant methodology for the recognition of closed planar shape images using the bispectrum of a contour sequence and the learning vector quantization(LVQ) neural classifier. The contour sequences obtained from the closed planar images represent the Euclidean distance between the centroid and all boundary pixels of the shape, and are related to the overall shape of the images. The higher order spectra based on third order cumulants is applied to tihs contour sample to extract fifteen bispectral feature vectors for each planar image. There feature vector, which are invariant to shape translation, rotation and scale transformation, can be used to represent two0dimensional planar images and are fed into a neural network classifier. The LVQ architecture is chosen as a neural classifier because the network is easy and fast to train, the structure is relatively simple. The experimental recognition processes with eight different hapes of aircraft images are presented to illustrate the high performance of this proposed method even the target images are significantly corrupted by noise.

• 한국음향학회지
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• 제33권4호
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• pp.268-272
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• 2014

본 논문에서는 MSVQ(Multi-Section Vector Quantization)와 시간지연 회귀 신경회로망(TDRNN)을 이용한 하이브리드 구조의 음성인식 방법을 제안한다. MSVQ는 음성의 길이를 일정한 구간 수로 정규화한 코드북을 생성하고, 시간지연 회귀 신경회로망은 이 코드북을 이용하여 음성을 인식한다. 시간지연 회귀 신경회로망은 음성의 시계열 문맥정보를 잘 학습할 수 있는 구조로 구성되었다. 음성특징으로 인지선형예측(PLP) 계수가 사용되었다. 음성인식 실험을 수행한 결과 MSVQ/TDRNN 음성인식기는 97.9 %의 화자독립 음성 인식률을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.18-28
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• 1997

이 논문에서는 영상데이터를 여러개의 영상블록들로 나누고 이산 코사인변환 영역에서 물체의 에지에 해당하는 영상블록을 에지방향을 고려하여 적절히 분류함으로써 영상데이터를 효과적을 압축하였다. 벡터양자화에 의한 영상데이터의 압축은 높은 압축률을 실현할 수 있지만 영상내 물체의 에지부근이 손상되어 시각적인 화질이 저하되는 단점이 있다. 높은 압축률을 유지하면서도 시각적인 화질의 열화를 피하기 위하여 영상블록의 이산 코사인변환계수의 에너지 분포에 따라 에지블록을 8개의 부류로 분류하였다. 또한 이 분류과정을 통하여 얻어진 데이터를 가지고 신경회로망을 학습하여 구현한 에지블록의 분류과정과 성능을 비교하였다. 에너지분포에 의한 에지분류방법과 신경망으로 학습한 분류과정은 에지특성벡터에 의한 분류벡터양자화에 비해 더 높은 PSNR과 시각적으로 좋은 화질을 보여주었다.