• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.119-129
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• 2007

본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상에서 인체의 실루엣을 이용하여 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하며, 이 특징들은 정적인 프레임에만 있느냐에 따라 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나뉜다. 추출된 특징들은 RBF 신경망을 훈련시키기 위해 사용된다. 제안된 신경망은 정적 특징을 입력층으로 보내고, 동적 특징은 인식을 위한 추가적인 특징으로 이용한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 인식 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분된다. 제안된 시스템은 동작교육을 위해 7가지 기본 동작을 학습시킨 신경망으로 성공적으로 동작 인식을 하였다. 제안된 시스템은 유아의 공간감각 계발을 위한 동작교육 시스템에 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.26-35
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• 1996

In this paper, some fundamental problems concerning RBF(radial-basis-function) networks and approximation of functions are addressed. First, a comprehensive introduction to RBF networks is given with typical RBF networks classified into three classes. Next, sharp conditions are given under which continuous functions of a finite number of real variables can be approximated arbitrarily well by a certain class of RBF networks. Finally, a related result is given concerning the representation of functions in the form of distributed RBF networks.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.547-553
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• 2008

본 논문에서는 2 단계 서류 레이아웃 분할 방법을 제안한다. 서류 분할의 1 차 단계는 top-down 계열의 영역 추출로서 모폴로지 기반의 거리 함수를 사용하여 주어진 영상 데이타를 사각형 영역들로 분할한다. 거리 사상 함수를 통한 예비 결과는 성능 개선을 위한 2 차 단계의 입력 변수로 작용한다. 서류 분할의 2차 단계로서 기계 학습 이론을 적용한다. 통계 모델을 따르는 RBF 신경망을 선택하였고, 은닉 층의 설계를 위해 코호넨 네트워크의 자기 조직화 성격을 활용한 데이타 군집화 기법을 기반으로 하였다. 본 논문에서는 300개의 영상에서 추출된 영역 데이타를 통해 학습된 신경망이 1차 단계에서 도출된 예비 결과를 개선함을 연구 결과로 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.529-534
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• 2002

출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.153-166
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• 1998

본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1262-1267
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• 2005

EBF(Elliptical basis function) 신경망은 비선형 처리를 가능하게 하며, 잡음에 강하고 빠른 수렴을 하는 장점이 있다. 또한 EBF는 설계가 간단하여 실시간 음성 구간 검출기(Voice Activity Detection, VAD)에 적용하기 용이하다. 따라서 전송 효율을 높이기 위해 사용되는 음성구간 검출기를 제안함에 있어 EBF 신경망을 이용하였다. EBF의 학습 알고리즘은 평균 클러스터링(K-means Clustering) 알고리즘과 선형 최소 제곱 방범(Least Mean Square error, LMS)을 사용하였다. G.729 Annex B 와 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용한 음성구간 검출기와 성능 비교에 있에서, G.729 Annex B 음성 검출기보다 $70\%$ 이상의 높은 성능재선을 나타냈고, RBF 신경망을 이용한 음성구간 검출기 보다 비음성 구간에서 $50\%$정도의 높은 효율을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권8호
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• pp.94-99
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• 1999

성 인식 알고리즘에서 높은 인식률을 보이는 방법은 hidden Markov mode1(HMM)과 신경망의 혼합 형태이다. 이것은 통계적인 모델과 신경망 모델의 장점을 혼용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 인식 알고리듬은 반연속 HMM과 radial basis function(RBF)의 새로운 형태의 혼합 구조로써 반연속 HMM 파라미터 중에서 관측 확률을 결정하는 가중치(혼합확률밀도함수계수)확률을 Baum-Welch 추정 이후 RBF로로써 재 추정하는 인식 모델을 제안한다. 제안한 방법은 RBF의 은닉층(hidden layer)의 기본 함수(basis function)와 반연속 HMM의 확률 밀도 함수의 유사함을 고려한 것으로 RBF의 학습 및 추정된 가중치로써 보다 음성 파형을 분별력 있게 구분하고자 하는 것이다. 모의 실험 결과는 반연속 HM만을 사용 할 때 보다 제안한 반연속 HMM/RBF 혼합 구조가 비 학습 화자에 대한 인식률을 개선함으로써 단순히 반연속 HMM만을 사용하는 것 보다 훨씬 분별력이 높은 방법임을 보여준다.

• 설비공학논문집
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• 제17권8호
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• pp.780-788
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• 2005

Two different types of algorithms were developed and applied to detect the partial faults of a multi-type air conditioning system. Partial faults include the compressor valve leakage, the refrigerant pipe partial blockage, the condenser fouling, and the evaporator fouling. The first algorithm was developed by using mathematical models and parity relations, and the second algorithm was developed by using mathematical models and a RBF neural network. Test results showed that the second algorithm was better than the first algorithm in detecting various partial faults of the system. Therefore, the algorithm developed by using mathematical models and a RBF neural network may be used for the detection of partial faults of an air-conditioning system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.547-550
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• 2003

본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.485-488
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• 2006

본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상을 통해 3차원 인체 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하여 이 특징들을 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나눈다. 모든 실루엣 특징은 RBF 신경망의 입력으로 이용되어 동작을 분류한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 추정 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분되고, 이 7 가지 기본 동작은 성공적으로 추정되었다.