• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 추계학술대회
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• pp.199-202
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• 1996

In this paper, we suggested the combination of HMM(Hidden Markov Model) and MLP (Multi-Layer Perceptron) with GA(genetic algorithm) for a recognition of EMG signals. To describe EMG signal's dynamic properties, HMM algorithm was adapted and due to its outstanding abilities in static signal classification MLP was connected as a real processor. We also used GA( Genetic Algorithm) for improving MLP's learning rate. Experimental results showed that the suggested classifier gave higher EMG signal recognition rates with faster learning time than other one.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.208-210
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• 2004

최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.803-805
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• 2014

다층 퍼셉트론 분류기는 그 패턴 분류 성능이 훌륭하여 오랜 기간 동안 여러 응용분야에서 사용되어 왔다. 그러나 다른 분류기보다 학습시간이 오래 소요된다는 점이 문제로 지적받아 왔다. 따라서 본 논문은 회전하는 객체의 분류를 위하여 다층 퍼셉트론의 학습시간을 줄이는 효율적인 신경망 시스템을 제안한다. 주성분 분석법을 이용하여 원 데이터의 정보를 가장 잘 잘 나타내도록 변환한 뒤, 그 결과를 다층 퍼셉트론 분류기의 입력으로 사용하였다. 제안하는 시스템은 기존 다층 퍼셉트론 분류기와 비교하였을 때 학습시간을 줄이면서 좀 더 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.920-922
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• 2018

This paper describes a method to classify simple circular artificial markers on surfaces of a box on the back of hand to detect the pose of user's hand for VR/AR applications by using a Leap Motion camera and two IMU sensors. One IMU sensor is located in the box and the other IMU sensor is fixed with the camera. Multi-layer Perceptron (MLP) algorithm is adopted to classify artificial markers on each surface tracked by the camera using IMU sensor data. It is experimented successfully in real-time, 70Hz, under PC environments.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.721-726
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• 2005

In this study, researchers classifying the artificial flaws in semiconductor. packages are performed by pattern recognition technology. For this purposes, image pattern recognition package including the user made software was developed and total procedure including ultrasonic image acquisition, equalization filtration, binary process, edge detection and classifier design is treated by Backpropagation Neural Network. Specially, it is compared with various weights of Backpropagation Neural Network and it is compared with threshold level of edge detection in preprocessing method for entrance into Multi-Layer Perceptron(Backpropagation Neural network). Also, the pattern recognition techniques is applied to the classification problem of defects in semiconductor packages as normal, crack, delamination. According to this results, it is possible to acquire the recognition rate of 100% for Backpropagation Neural Network.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.778-780
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• 2019

본 논문은 네트워크 트래픽에 대한 동적인 변화에 대응하기위해 기존의 네트워크 트래픽 데이터를 이용하여 기계 학습을 사용하여 학습시킴으로써 이후 네트워크 트래픽 동향에 대해 분류하여 예측하는 연구에 관한 논문으로, 기계 학습의 종류 중 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용하여 실험하였는데 MLP 의 구조와 학습 반복 횟수에 따른 정확도의 차이와 테스트 데이터 실험 결과를 정리하였다. 또한 이를 통해 얻어진 결과는 어떻게 사용 될 지와 정확도를 높이기 위해서는 어떤 요소가 영향을 끼치는지에 대해 논문의 방식과 비교하여 설명한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권2호
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• pp.87-93
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• 2019

This research deals with posture optimization for humanoid robot against external forces using genetic algorithm and neural network. When the robot takes a motion to push an object, the torque of each joint is generated by reaction force at the palm. This study aims to optimize the posture of the humanoid robot that will change this torque. This study finds an optimized posture using a genetic algorithm such that torques are evenly distributed over the all joints. Then, a number of different optimized postures are generated from various the reaction forces at the palm. The data is to be used as training data of MLP(Multi-Layer Perceptron) neural network with BP(Back Propagation) learning algorithm. Humanoid robot can find the optimal posture at different reaction forces in real time using the trained neural network include non-training data.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1067-1070
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• 2004

우리는 갈수록 지능화, 분산화, 자동화 되어 가고 있는 침입에 대해 효과적으로 대처하기 위해 신경망을 적용한 침입탐지 시스템을 설계 하였다. 본 논문은 신경망을 학습시키기 위해 학습 견본과 신경망 적용 인자를 정의 하였으며 학습 기법으론 MLP(Multi Layer Perceptron)을 이용 하였다. 새롭게 설계된 침입탐지 시스템의 탐지 모듈은 기존의 패턴 매치 방식의 모듈과 신경망 모듈이 적용되어 보다 정확한 침입 탐지가 가능하다.

• International Journal of Contents
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• 제14권4호
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• pp.57-64
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• 2018

Among many UNESCO world heritage sites in Korea, "Historic Village: Hahoe" is adjacent to Nakdong River and it is imperative to monitor the water level near the village in a bid to forecast floods and prevent disasters resulting from floods.. In this paper, we propose a recurrent neural network with multiple hidden layers to predict the water level near the village. For training purposes on the proposed model, we adopt the sixth-order error function to improve learning for rare events as well as to prevent overspecialization to abundant events. Multiple hidden layers with recurrent and crosstalk links are helpful in acquiring the time dynamics of the relationship between rainfalls and water levels. In addition, we chose hidden nodes with linear rectifier activation functions for training on multiple hidden layers. Through simulations, we verified that the proposed model precisely predicts the water level with high peaks during the rainy season and attains better performance than the conventional multi-layer perceptron.