개개의 망막신경절세포는 자신이 담당하고 있는 망막의 특정부위에 빛자극이 가해지면 그 빛자극의 특징을 활동전위의 형태로 인코딩하게 된다. 이때 개개의 망막신경절세포가 담당하고 있는 망막의 특정부위를 감수야(receptive field)라 부른다. 그러므로 망막신경절세포의 전기적 특성을 파악하기 위해서는 감수야의 위치를 규정하는 작업이 반드시 필요하다. 그 이유는 감수야의 배열 상태를 알게 되면 신경절세포가 어떻게 시각자극을 인코딩하는지 그 메커니즘에 관한 통찰이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 무작위 바둑판 자극을 MEA의 개개 채널에 독립적으로 인가함과 동시에 여러 망막신경절세포의 흥분파를 기록하였다. 이후 오프라인에서 망막신경절세포의 파형을 추출하고 ON-cell, OFF-cell, ON/OFF-cell로 분류한 후 개개의 망막신경절세포의 감수야를 WATLAB을 이용하여 구현하여 보았다. 이런 방식으로 재구성된 ON-cell과 OFF-cell의 감수야의 예를 제시한다.
본 논문은 흑백 사진으로만 남아 있는 한국의 전통 고궁 사진을 적대적 생성 신경망 기법의 하나인 Pix2Pix를 활용하여 컬러 사진으로 복원하기 위한 학습 모델 구조를 제시한다. Pix2Pix는 합성 이미지를 생성기와 합성 여부를 판정하는 판별기의 학습 모델 조합으로 구성된다. 본 논문은 판별기의 수용 영역을 조절하여 인공지능 모델을 학습하고 그 결과를 고궁 사진이 가지는 특성을 고려하여 분석하는 내용을 다룬다. 기존에 흑백 사진 복원에 사용하는 Pix2Pix의 수용 영역은 주로 고정된 크기로 사용하였으나 이미지의 변화가 다양한 고궁 사진을 복원함에 있어서는 고정된 수용 영역을 일률적으로 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 고궁의 특성을 반영할 수 있는 판별기의 수용 영역을 확인하기 위해 기존의 고정된 수용 영역의 크기를 변화시켜 나타나는 결과를 관찰하였다. 실험은 사전에 준비한 고궁 사진을 기반으로 판별기의 수용 영역을 조정하고 모델의 학습을 진행하였다. 판별기의 수용 영역 변화에 따른 모델의 손실을 측정하고 최종 학습한 학습 모델을 복원 대상 흑백 사진에 대입하여 복원 결과를 확인한다.
본 논문에서는 U-네트에서 수용 영역을 다양화하여 기존의 모델보다 정확도가 개선된 새로운 혀 영역 분할을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 수용 영역 다양화를 위하여 병렬 컨볼루션, 팽창된 컨볼루션, 상수 채널 증가 등의 방법을 사용하였다. 제안된 딥러닝 모델에 대하여, 학습 영상과 테스트 영상이 유사한 TestSet1과 그렇지 않은 TestSet2의 두 가지 테스트 데이터에 대해 혀 영역검출 실험을 진행하였다. 수용 영역이 다양화됨에 따라 혀 영역 분할 성능이 향상되는 것을 실험결과에서 확인할 수 있었다. 제안한 방법의 mIoU 값은 TestSet1의 경우 98.14%, TestSet2의 경우 91.90%로 U-net, DeepTongue, TongueNet 등 기존 모델의 결과보다 높았다.
화자 인증 시스템에서 입력 발성 길이의 변화는 성능을 하락시킬 수 있는 대표적인 요인이다. 이러한 문제점을 개선하기 위해, 몇몇 연구에서는 시스템 내부의 특징 가공 과정을 여러가지 서로 다른 경로에서 수행하거나 서로 다른 수용 영역(Receptive Field)을 가진 합성곱 계층을 활용하여 다양한 화자 특징을 추출하였다. 이러한 연구에 착안하여, 본 연구에서는 가변 길이 입력 발성을 처리하기 위해 보다 다양한 수용 영역에서 화자 정보를 추출하고 이를 선택적으로 통합하는 통합된 수용 영역 다양화 기법을 제안한다. 제안한 통합 기법은 입력된 특징을 여러가지 서로 다른 경로에서 다른 수용 영역을 가진 합성곱 계층으로 가공하며, 가공된 특징을 입력 발성의 길이에 따라 동적으로 통합하여 화자 특징을 추출한다. 본 연구의 심층신경망은 VoxCeleb2 데이터세트로 학습되었으며, 가변 길이 입력 발성에 대한 성능을 확인하기 위해 VoxCeleb1 평가 데이터 세트를 1 s, 2 s, 5 s 길이로 자른 발성과 전체 길이 발성에 대해 각각 평가를 수행하였다. 실험 결과, 통합된 수용 영역 다양화 기법이 베이스라인 대비 동일 오류율을 평균적으로 19.7 % 감소시켜, 제안한 기법이 가변 길이 입력 발성에 의한 성능 저하를 개선할 수 있음을 확인하였다.
The effects of GABA and glutamate on the horizontal cells were explored by an intracellular recording method to discern the mechanisms of receptive field formation by chemical coupling in the catfish outer retina. The results suggest that the horizontal cells of the catfish retina might use GABA as their transmitters and that the GABAergic system contributes to the formation of receptive fields of the horizontal cells. GABAC receptors may be involved in a chemical coupling between horizontal cells and concerned with the depolarizing actions by GABA on horizontal cells in the catfish retina. Since the chloride equilibrium potential is more positive than the dark membrane potential in horizontal cells, GABA released from a horizontal cell may depolarize the neighboring horizontal cells. Thus a chemical coupling between horizontal cells may be formed. $GABA_A$ receptors also may be involved in the negative feedback mechanism between photoreceptor and horizontal cell. And glutamate may be involved in connecting positive and negative feedback systems since it potentiated the GABA's actions. Therefore, it is presumed that large receptive fields in the catfish retina are formed not only by electrical coupling but also by chemical coupling between horizontal cells. And information travels laterally by pathways involving both electrical coupling composed of gap junctions and chemical coupling in the retinal network.
영상에서 잡영(noise)을 감소시키는 것은 영상의 품질 향상을 위하여 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 수용체 (receptive field)의 On/Off 공간적-시간적 구조를 영상에 적용하여 영상의 잡영을 감소시키는 새로운 기법에 대하여 논의한다. 또한 구 모양의 망막 구성, 수용체의 개량된 On/Off 공간적-시간적 구조, 반맹증을 실험할 수 있는 신경교차(chiasm) 등을 구성하여 구조적으로 향상된 인공 시각 시스템을 개발할 것을 제안한다.
시각신경계의 특정추출 기구인 수용영역 즉, RF(Receptive Field)모델을 이용하여 한자의 획의 분리 및 추출에 관한 방법을 제안한다. 한자의 복잡한 정보에 대한 분리 추출과 데이터베이스화 등은 더욱 명백한 처리과정을 필요로하고 있다. 본 기법의 특 징은 망막과 대뇌 시각영역의 특징추출 기구인 수용영역을 모델링 하였고 신경세포 입력 방식에 따라 국소적인 처리에서 얻어진 정보를 대국적인 처리로 통합 추출하는 것으로서 그 기능성과 유효성을 확인할 수 있었다.
The TAM (Topographic Attentive Mapping) network is a biologically-motivated neural network. Fuzzy rules are acquired from the TAM network by the pruning algorithm. In this paper we formulate a new input layer using Gabor function for TAU network to realize receptive field of human visual cortex.
This study proposes an automated assembly performance evaluation method for prefabricated steel structures (PSSs) using machine learning methods. Assembly component images were segmented using a modified version of the receptive field pyramid. By factorizing channel modulation and the receptive field exploration layers of the convolution pyramid, highly accurate segmentation results were obtained. After completing segmentation, the positions of the bolt holes were calculated using various image processing techniques, such as fuzzy-based edge detection, Hough's line detection, and image perspective transformation. By calculating the distance ratio between bolt holes, the assembly performance of the PSS was estimated using the k-nearest neighbors (kNN) algorithm. The effectiveness of the proposed framework was validated using a 3D PSS printing model and a field test. The results indicated that this approach could recognize assembly components with an intersection over union (IoU) of 95% and evaluate assembly performance with an error of less than 5%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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