• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.880-887
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• 2005

This paper presents a fault diagnosis(detection and isolation) approach for the Ammunition Transport Automation system(ATAS). Due to limited time and information available during its cyclic operation, the on-line fault detection algorithm consists of sequential test logics referring to the normal states, which can be considered as a kind of expert system. If a failure were detected, the off-line isolation algorithm finds the fault location through trained ART2 neural network. By the results of simulations and some on-line field test, it has been shown that the presented approach is effective enough and applicable to related automation systems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.9-15
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• 2018

Policy polls, which investigate the degree of support that the policy has for policy implementation, play an important role in making decisions. As the number of Internet users increases, the public is actively commenting on their policy news stories. Current policy polls tend to rely heavily on phone and offline surveys. Collecting and analyzing policy articles is useful in policy surveys. In this study, we propose a method of analyzing comments using deep learning technology showing outstanding performance in various fields. In particular, we designed various models based on the recurrent neural network (RNN) which is suitable for sequential data and compared the performance with the support vector machine (SVM), which is a traditional machine learning model. For all test sets, the SVM model show an accuracy of 0.73 and the RNN model have an accuracy of 0.83.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.268-273
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• 2021

In this paper, we propose a sentiment analysis model that improves performance on small-scale data. A sentiment analysis model for small-scale data is proposed and verified through experiments. To this end, we propose Bagging-Bi-GRU, which combines Bi-GRU, which learns GRU, which is a variant of LSTM (Long Short-Term Memory) with excellent performance on sequential data, in both directions and the bagging technique, which is one of the ensembles learning methods. In order to verify the performance of the proposed model, it is applied to small-scale data and large-scale data. And by comparing and analyzing it with the existing machine learning algorithm, Bi-GRU, it shows that the performance of the proposed model is improved not only for small data but also for large data.

• 전자공학회논문지A
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• 제33A권7호
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• pp.44-54
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• 1996

In DS/SS systems it is necessary to synchronize the locally generated despreading signal with the received spreading signal to demodulate the received signal. The synch process between the two signals is usually accomplished in two steps : first acquisition then tracking. In this paper, an acquisition system aided by the neural network is proposed for the rapid and exact acquisition in DS/SS. the neural netowrk is composed o fthree-layered perpecptrons and trained by the backpropagation algorithm. The performance of the proposed system is analyzed and compared with ones of conventional systems using the sequential estimation technique under an additive while gaussian noisy channel. In all of th econsidered simulations, the proposed system outperforms conventional systems.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.98-101
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• 2004

Linear Programming(LP) is the term used for defining a wide range of optimization problems in which the objective function to be minimized or maximized is linear in the unknown variables and the constraints are a combination of linear equalities and inequalities. LP problems occur in many real-life economic situations where profits are to be maximized or costs minimized with constraint limits on resources. While the simplex method introduced in a later reference can be used for hand solution of LP problems, computer use becomes necessary even for a small number of variables. Problems involving diet decisions, transportation, production and manufacturing, product mix, engineering limit analysis in design, airline scheduling, and so on are solved using computers. This technique is called Sequential Linear Programming (SLP). This paper describes LP's problems and solves a LP's problems using the neural networks.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.11-18
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• 2023

최근 음성 감정 인식(Speech Emotion Recognition, SER)분야는 음성 특징과 모델링을 활용하여 인식률을 개선하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 음성 감정 인식의 정확도를 높이기 위한 모델링 연구 이외에도 음성 특징을 다양한 방법으로 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 음성 감정이 시간 흐름과 연관이 있음을 착안하여 시계열 방식으로 음성파일을 시간 구간별로 분리한다. 파일 분리 이후, 음성 특징인 Mel, Chroma, zero-crossing rate (ZCR), root mean square (RMS), mel-frequency cepastral coefficients (MFCC)를 추출하여서 순차적 데이터 처리에 사용하는 순환형 신경망 모델에 적용하여 음성 데이터에서 감정을 분류하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 librosa를 사용하여 음성 특징들을 모든 파일에서 추출하여, 신경망 모델에 적용하였다. 시뮬레이션은 영어 데이터 셋인 Interactive Emotional Dyadic Motion Capture (IEMOCAP)을 이용하여 recurrent neural network (RNN), long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit(GRU)의 모델들의 성능을 비교 및 분석하였다.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권1호
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• pp.28-41
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• 1997

This paper describes a parallel implementation of a neurla network ensemble developed for object recognition on the connection machine CM-2. The implementation ensures that multiple networks are implemented simultaneously starting from different initial weights and all training samples are applied to each network by one sample per a copy of each network. When compared with a sequential implementation, this accelerates the computation speed by O(N.m.n) where N, m, and n are the network, respectively. The speedup in the computation time and the convergence characteristics of sthe modified backpropagation learning precedure were evaluated by two-dimensional object recognition problem.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.698-702
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• 2017

자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권7호
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• pp.440-445
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• 2017

전자상거래 발전에 따라 온라인 쇼핑을 이용하는 사람들이 증가하였고 제품 또한 다양해지고 있다. 이러한 추세로 구매자가 만족할 수 있는 정확한 추천시스템의 중요성이 증대되었으며 정확도를 높이기 위한 새로운 방법의 연구가 계속되고 있다. 순환신경망은 시퀀스 학습에 적합한 딥 러닝 방법 중 하나이며 본 연구에서는 추천시스템의 정확도를 높이는 방법으로 구매자의 제품 접근순서를 순환신경망에 적용하여 알고리즘 성능평가를 하였다. 알고리즘 성능평가에는 대표적인 순환신경망 알고리즘과 최적화 알고리즘으로 진행하였다. 순환신경망 알고리즘으로는 RNN, LSTM, GRU 그리고 최적화 알고리즘으로는 Adagrad, RMSProp, Adam optimizer를 사용하였다. 실험 도구로는 구글의 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우를 사용하였고 데이터는 RecSys Challenge 2015에서 제공하는 e-commerce session 데이터를 활용하였다. 실험 결과 실험 데이터에 적합한 최적의 하이퍼파라미터를 발굴하고 적용하여 RecSys Challenge 2015 참가자들의 결과와 비교하였다. 상품 접근 순서만을 학습시킨 결과이기 때문에 등수가 높지는 않았지만 기존 추천시스템에 접목한다면 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.