• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.59-64
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• 2001

The objectives of the thesis are to propose a pattern classification method for remote sensing data using artificial neural network. First, we apply the error back propagation algorithm to classify the remote sensing data. In this case, the classification performance depends on a training data set. Using the training data set and the error back propagation algorithm, a layered neural network is trained such that the training pattern are classified with a specified accuracy. After training the neural network, some pixels are deleted from the original training data set if they are incorrectly classified and a new training data set is built up. Once training is complete, a testing data set is classified by using the trained neural network. The classification results of Landsat TM data show that this approach produces excellent results which are more realistic and noiseless compared with a conventional Bayesian method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.151-152
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• 2019

본 논문에서는 동물 이미지 분류를위한 작은 데이터 세트를 기반으로 개선 된 심층 학습 방법을 제안한다. 첫째, CNN은 소규모 데이터 세트에 대한 교육 모델을 작성하고 데이터 세트를 사용하여 교육 세트의 데이터 세트를 확장하는 데 사용된다. 둘째, VGG16과 같은 대규모 데이터 세트에 사전 훈련 된 네트워크를 사용하여 작은 데이터 세트의 병목을 추출하여 새로운 교육 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트로 두 개의 NumPy 파일에 저장하고, 마지막으로 완전히 연결된 네트워크를 새로운 데이터 세트로 학습한다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.71-80
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• 2020

사이버전 훈련 시스템에 현실감 있는 트래픽을 제공하기 위해서는 사전에 트래픽 유통계획 작성과 정상/위협 데이터셋을 이용한 훈련데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 사이버전 훈련 시스템에 실제 환경과 같은 배경 트래픽을 제공하기 위한 트래픽 유통계획 저작과 훈련데이터셋을 생성하는 방법의 설계와 구현 결과를 제시한다. 트래픽 유통계획은 트래픽을 유통할 훈련 환경의 네트워크 토폴로지와 실제 및 모의환경에서 수집한 트래픽 속성 정보를 이용하여 저작하는 방법을 제안한다. 트래픽 유통계획에 따라 훈련데이터셋을 생성하는 방법은 단위트래픽을 이용하는 방법과 프로토콜의 비율을 이용하는 혼합트래픽 양상 방법을 제안한다. 구현한 도구를 이용하여 트래픽 유통계획을 저작하고, 유통계획에 따른 훈련데이터셋 생성결과를 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.816-821
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• 2018

최근 감정 분석 및 질병 진단을 위한 뇌파 연구 분야에서 인공 신경망을 기반으로 한 기계학습 알고리즘이 분류기로 널리 사용되기 시작했다. 뇌파 데이터 분류를 위해 기계학습 모델을 사용하는 경우 유사한 특성을 가지는 데이터만으로 학습데이터가 구성되면 다른 그룹의 데이터에 적용했을 때 분류 성능이 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 준 지도학습 알고리즘을 사용해 여러 그룹의 데이터를 선택하여 학습데이터 세트를 구성하는 방법을 제안한다. 이후 제안하는 방법을 사용하여 구성한 학습데이터 세트와 유사한 특성을 가지는 데이터로 구성된 학습데이터 세트로 모델을 학습하여 두 모델의 성능을 비교하였다.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제2권2호
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• pp.71-85
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• 1995

Many research results conducted by neural network researchers have claimed that the classification accuracy of neural networks is superior to, or at least equal to that of conventional methods. However, in series of neural network classifications, it was found that the classification accuracy strongly depends on the characteristics of training data set. Even though there are many research reports that the classification accuracy of neural networks can be different, depending on the composition and architecture of the networks, training algorithm, and test data set, very few research addressed the problem of classification accuracy when the basic assumption of data monotonicity is violated, In this research, development project of automated credit evaluation system is described. The finding was that arrangement of training data is critical to successful implementation of neural training to maintain monotonicity of the data set, for enhancing classification accuracy of neural networks.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.27-33
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• 2017

인터넷을 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 데이터 센터에 가상화와 분산 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 IT 자원을 구성해야 한다. 본 논문은 폭넓은 분야에서 새로운 훈련 데이터가 언제라도 추가될 수 있고, 또한 언제라도 훈련 데이터에 새로운 속성이 추가될 수 있다는 문제에 특별히 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 기존 속성 집합들을 가지는 훈련 데이터로 생성된 규칙은 쓸모없게 된다. 더구나 새롭게 추가된 데이터나 속성을 가지는 새로운 데이터는 기존 규칙과 결합될 수 없다. 본 논문은 이와 같은 경우를 자연스럽게 처리할 수 있는 보다 진보된 새 추론 엔진을 제안한다. 이 방법에서 기존의 데이터로 부터 생성된 규칙은 개선된 규칙을 생성하기 위한 새로운 데이터 집합과 결합될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권6호
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• pp.369-376
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• 2002

본 연구에서는 공간 영상 자료의 감독 분류에 있어, 분석자에 의하여 선정된 분류 항목별 교사 자료를 분광 특징별로 다수의 군집으로 분리하고, 각각의 군집을 새로운 분류 항목의 교사 자료로서 설정함으로써 분류 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하고자 한다 특징 분리를 통하여 생성된 교사 자료는 비교적 작은 값의 밴드별 분산값을 가질 뿐 아니라 정규분포 형태의 자료 분포를 보이게 되어 통계적 감독 분류 기법의 적용에 적합한 교사 자료로서의 성격을 가지게 된다. 제안된 기법은 부산 지역에 대한 Landsat TM 영상 자료를 이용하여 그 적용성이 시험되었으며, 기존의 통계적 분류 기법들에 의한 결과와 그 성능이 정성적으로 비교되었다. 시험 적용 결과, 본 기법은 분석자가 선정한 교사 자료의 분광적인 분포 형태에 관계없이 우수한 분류 성능을 나타내는 것으로 판단되며, 따라서 분류 항목의 설정 및 항목별 교사 자료의 선정에 있어 교사 자료의 분광적 특징에 대한 동일성을 유지하기 위한 노력을 줄여줄 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.95-101
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• 1999

In this paper, a comparison between different methods to combine predictions from neural networks will be given. These methods are bagging, bumping, and balancing. Those are based on the analysis of the ensemble generalization error into an ambiguity term and a term incorporating generalization performances of individual networks. Neural Networks and AI machine learning models are prone to overfitting. A strategy to prevent a neural network from overfitting, is to stop training in early stage of the learning process. The complete data set is spilt up into a training set and a validation set. Training is stopped when the error on the validation set starts increasing. The stability of the networks is highly dependent on the division in training and validation set, and also on the random initial weights and the chosen minimization procedure. This causes early stopped networks to be rather unstable: a small change in the data or different initial conditions can produce large changes in the prediction. Therefore, it is advisable to apply the same procedure several times starting from different initial weights. This technique is often referred to as training ensembles of neural networks. In this paper, we presented a comparison of three statistical methods to prevent overfitting of neural network.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.88-90
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• 2022

Semi Supervised Learning 은 일부의 data 에는 labeling 을 하고 나머지 data 에는 labeling 을 안한채로 학습을 진행하는 방법이다. Object Detection 은 이미지에서 여러개의 객체들의 대한 위치를 여러개의 바운딩 박스로 지정해서 찾는 Computer Vision task 이다. 당연하게도, model training 단계에서 사용되는 data set 의 크기가 크고 객체가 많을 수록 일반적으로 model 의 성능이 좋아 질 것이다. 하지만 실험 환경에 따라 data set 을 잘 확보하지 못하던가, 실험 장치가 데이터 셋을 감당하지 못하는 등의 문제가 발생 할 수 있다. 그렇기에 본 논문에서는 semi supervised learning based object detection model 을 알아보고 data set 의 크기를 조절해가며 modle 을 training 시킨 뒤 data set 의 크기에 따라 성능이 어떻게 변화하는 지를 알아 볼 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제39권4호
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• pp.337-348
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• 2007

A fuzzy neural network model is presented to predict residual stress for dissimilar metal welding under various welding conditions. The fuzzy neural network model, which consists of a fuzzy inference system and a neuronal training system, is optimized by a hybrid learning method that combines a genetic algorithm to optimize the membership function parameters and a least squares method to solve the consequent parameters. The data of finite element analysis are divided into four data groups, which are split according to two end-section constraints and two prediction paths. Four fuzzy neural network models were therefore applied to the numerical data obtained from the finite element analysis for the two end-section constraints and the two prediction paths. The fuzzy neural network models were trained with the aid of a data set prepared for training (training data), optimized by means of an optimization data set and verified by means of a test data set that was different (independent) from the training data and the optimization data. The accuracy of fuzzy neural network models is known to be sufficiently accurate for use in an integrity evaluation by predicting the residual stress of dissimilar metal welding zones.