• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.41-53
• /
• 2018

최근 들어 머신 러닝 기술의 발달로 기존 영상 기반의 응용시스템에 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 맥락에서 화재 감지 분야에서도 CNN (Convolutional Neural Network)을 적용하는 시도들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 기존 전처리 방법과 특징 추출 방법이 CNN과 결합되었을 때 화재 탐지에 어떤 효과를 유발하는지를 검증하기 위해 인식 성능과 학습 시간을 평가해 보았다. VGG19 CNN 구조를 변경, 즉 컨볼루션층을 조금씩 늘리면서 실험을 진행한 결과, 일반적으로 전처리하지 않는 이미지를 사용한 경우가 성능이 훨씬 좋음을 확인할 수 있었다. 또한 성능적인 측면에서는 전처리 방법과 특징 추출 방법이 부정적인 영향을 미치지만 학습속도 측면에서는 많은 이득이 있음을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제2권1호
• /
• pp.100-106
• /
• 2004

In this paper, we present a novel, rapid approach for the detection of brain tumors and deformity boundaries in medical images using a genetic algorithm with wavelet based preprocessing. The contour detection problem is formulated as an optimization process that seeks the contour of the object in a manner of minimizing an energy function based on an active contour model. The brain tumor segmentation contour, however, cannot be detected in case that a higher gradient intensity exists other than the interested brain tumor and deformities. Our method for discerning brain tumors and deformities from unwanted adjacent tissues is proposed. The proposed method can be used in medical image analysis because the exact contour of the brain tumor and deformities is followed by precise diagnosis of the deformities.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.638-641
• /
• 2008

본 논문에서는 데이터를 사전처리 한 후 Fuzzy TAM을 이용하여 분류하는 방법을 개발하였다. 사전 처리 방식은 category형 특성인 경우는 그 특성을 이용하여 문제를 분해시키고, 계량형 특성의 경우는 클래스별 영역을 설정하고 겹치지 않는 특성 영역이 있다면 그 영역의 자료를 고정시켜 분류에서 제외시킨다. 이러한 사전 처리를 한 후 Fuzzy TAM을 이용하여 분류를 수행한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
• /
• pp.250-253
• /
• 1998

This paper presents a multi-modal neural network composed of a preprocessing module and a multi-layer neural network module in order to enhance the nonlinear characteristics of neural network. The former module is based on spectral method using Chebyschev polynomials and transforms input data into spectra. The latter module identifies the system using the spectra generated by the preprocessing module. The omnibus numerical experiments show that the method is applicable to many a nonlinear dynamic system in the real world, and that preprocessing using Chebyschev polynomials reduces the number of neurons required for the multi-layer neural network.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.1132-1140
• /
• 2000

The purpose of this paper was to present the method of progress efficiency of morphosyntaxical analyzer for French information processing in the view of multilingual information processing. This study indicated that he method prohibit the additional useless word type by decomposing word type by decomposing works which were created by morphological amalgamation. Findings also suggested the need of preprocessing in order to decrease the overload of morphosyntaxical analysis algorithm. In addition, general rules were proposed to divide word form and to decompose complex sentence.

• 한국공작기계학회논문집
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1-7
• /
• 2006

This paper presents the study in the development of optimal working method for an outer-hull preprocessing robot using a quaternion. The out-hull preprocessing robot consists of feathering and cleaning parts. This robot should be controlled correctly for feathering work because it is to be worked on a curved plate that can result in the errors of orientation. In this paper, we propose a control algorithm between given two orientations of the out-hull preprocessing robot by using a quaternion with spherical linear interpolation. The proposed control algorithm is shown to be effective in terms of motor angles and torques when compared to a conventional Euler angle interpolation, by using both $MATLAB^{\circledR}$ and $VisualNastran4D^{\circledR}$.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권11호
• /
• pp.257-264
• /
• 2014

효율적인 데이터베이스 마케팅을 위하여 고객들을 세분화하고, 새로운 지식을 탐색할 수 있는 데이터마이닝의 필요성이 증대되고 있다. 데이터마이닝 도구를 구축하기 위해서는 단계별 구현이 요구되어 지는데, 본 연구에서는 데이터마이닝을 위한 분산 환경에 적응 가능한 데이터 전처리 도구를 구성하였다. 기존의 데이터마이닝 도구인 앤서 트리, 클레멘타인, 엔터프라이즈 마이너, 캔싱턴, 웨카의 전처리 부분을 고찰하고, 분산 환경에서 효율적으로 사용할 수 있는 데이터 마이닝 전처리 도구를 구성하였다. 새로이 제안된 시스템은 엔터프라이즈 자바 빈즈와 XML을 기반으로 하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제41권6호
• /
• pp.629-636
• /
• 2022

본 논문은 합성곱 신경망 기반 수중 표적 분류기의 성능 향상을 위한 최적의 전처리 기법을 제시한다. 실제 선박 수중신호를 수집한 데이터 세트의 주파수 분석을 통해 강한 저주파 신호로 인한 특성 표현의 문제점을 확인하였다. 이를 해결하기 위해 다양한 스펙트로그램 기법과 특성 스케일링 기법을 조합한 전처리 기법들을 구현하였다. 최적의 전처리 기법을 확인하기 위해 실제 데이터를 기반으로 합성곱 신경망을 훈련하는 실험을 수행하였다. 실험 결과, 로그 멜 스펙트로그램과 표준화 및 로버스트정규화 스케일링 기법의 조합이 높은 인식 성능과 빠른 학습 속도를 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.9-23
• /
• 1999

가시성 전처리는 렌더링을 위하여 실시간에 처리되어야 하는 다각형의 수를 줄여, 전체 랜더링 성능을 향상시키는 유용한 방법 중에 하나이다. 본 논문에서는 새롭고 효율적인 가시성 전처리 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 가상환경 내에서 네비게이션 가능한 지역들이 사전에 직육면체 형태의 셀들로 분할되어 있다고 가정한다. 분할된 하나의 셀에서 보일 가능성이 있는 다각형을 구하기 위해서는 적어도 면-대-면 가시성을 해결해야 한다. 이는 4차원의 가시성 정보를 다루어야 함을 의미한다. 제안된 방법에서는 이러한 4차원이라는 고차원의 가시성 정보를 보다 효율적으로 처리하기 위해서, 포괄적 가시성의 특성을 이용하여 4차원의 정보를 2차원의 평면들에 나타내고 이를 개념적으로 2진공간분할(Binary Space Partitioning) 트리와 유사한 3진트리로 표현하여 처리하였다. 제안된 방법은 건축물 내부환경뿐만 아니라, 도시환경과 같은 보다 일반적인 야외환경도 다룰 수 있으며, 여러 개의 다각형들이 협력적으로 가리는 다각형들도 제거할 수 있다. 제안된 방법은 O(nm)의 계산 시간과 O(n+m)의 공간을 요구한다. 적당한 m을 선택함으로써 사용자는 전처리시간과 계산결과사이에 적절한 선택을 할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권11C호
• /
• pp.1161-1168
• /
• 2003

본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.