• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 춘계학술대회
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• pp.65-70
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• 1991

A hybrid model which uses a probabilistic model and a MLP(multi layer perceptron) model for pattern recognition of EMG(electromyogram) signals is proposed in this paper. MLP model has problems which do not guarantee global minima of error due to learning method and have different approximation grade to bayesian probabilities due to different amounts and quality of training data, the number of hidden layers and hidden nodes, etc. Especially in the case of new test data which exclude design samples, the latter problem produces quite different results. The error probability of probabilistic model is closely related to the estimation error of the parameters used in the model and fidelity of assumtion. Generally, it is impossible to introduce the bayesian classifier to the probabilistic model of EMG signals because of unknown priori probabilities and is estimated by MLE(maximum likelihood estimate). In this paper we propose the method which get the MAP(maximum a posteriori probability) in the probabilistic model by estimating the priori probability distribution which minimize the error probability using the MLP. This method minimize the error probability of the probabilistic model as long as the realization of the MLP is optimal and approximate the minimum of error probability of each class of both models selectively. Alocating the reference coordinate of EMG signal to the outside of the body make it easy to suit to the applications which it is difficult to define and seperate using internal body coordinate. Simulation results show the benefit of the proposed model compared to use the MLP and the probabilistic model seperately.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.540-549
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• 2003

협력적 추천에서는 일반적으로 사용자 모델과 항목 모델이 사용되어진다. 사용자 모델은 사용자들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 추천하고자 하는 항목에 대한 다른 사용자들의 선호도를 기반으로 그 항목을 추천한다. 이와 유사한 방식으로 항목 모델은 항목들간의 선호도 상관관계를 학습하고, 다른 항목들간의 선호도를 기반으로 추천 받는 사용자에게 항목을 추천한다. 본 논문에서는 추천 성능의 향상을 위해서 사용자 모델과 항목 모델간의 다양한 통합 방법을 제안한다. 제안하는 통합 방법으로는 순차적, 병렬적 통합 방법, 퍼셉트론 또는 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법, 퍼지 규칙을 이용한 통합 방법 그리고 BKS를 적용한 방법이다. 본 실험에서는 통합 모델을 위해서 다층 퍼셉트론을 이용하여 사용자와 항목 모델을 각각 학습한다. 다층 퍼셉트론은 최근접 이웃방법이나 연관 규칙을 이용한 방법과 같은 기존의 추천 방법보다 연관된 항목들간의 가중치를 학습할 수 있고, 기호 데이타와 수치 데이타를 쉽게 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 통합된 모델이 어떠한 단일 모델보다도 우수하고, 실험을 통하여 다층 퍼셉트론을 이용한 통합 방법이 다른 통합 방법보다 효율적인 통합 방법임을 보여주고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제13권6호
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• pp.5-14
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• 1994

이 논문은 오차역전달(error back-propagation) 알고리듬을 갖는 다층구조 퍼셉트런(Multi-Layered Perceptron)을 사용하여 우리말 단어음성을 화자종속으로 기계 인식하는 실험에 관한 연구 결과다. 대상단어는 시외 자동전화 지역번호표에서 임의로 선택한 50개 지역명이며, 이 중 43개는 2음절로 구성되어있고 나머지 7개는 3음절이다. 단어를 음소나 음절별로 분리(segmentation)하지 않고, 단어의 각 부분에서 골고루 추출된 특징성분을 신경망에 입력하는 방법을 사용했다. 그렇게 함으로써 발음지속시간에 관계없는 결과를 얻을 수 있으며, 이 때 사용된 특징 성분은 선형예측분석으로 구해진 PARCOR계수다. 전체학습과 구분학습의 비교, 프레임 갯수와 PARCOR차수에 대한 인식률의 의존도, 중간층 뉴런의 갯수에 대한 인식률의 변동, 그리고 출력층 뉴런의 구성 방법에 따른 비교 등 4가지 실험을 통하여 가장 최량의 조건을 찾아보고자 하였다. 이 연구를 발전시킨다면 실시간의 화자독립 소규모어휘 음성인식이 가능해질 것으로 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-6
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• 2020

본 연구에서는 컴퓨터 비전의 분야 중 하나인 문자 인식에 관한 연구를 수행했다. 대표적인 문자인식 기법 중 하나인 광학식 문자 판독 기법의 경우 일정한 규격과 서식에서 벗어나게 되면 인식률이 떨어진다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딥 러닝 기법을 적용해 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 또한 기존의 문자 인식 연구의 경우 대부분 영어 및 숫자 인식에 국한되어 있다. 따라서 본 연구는 한글 인식을 위한 딥 러닝 기반 문자 인식 알고리즘을 제시한다. 알고리즘은 1-NED 평가 방법에서 0.841의 점수를 얻었으며, 이는 영어 인식 결과와 비슷한 수치이다. 본 연구를 통해 딥 러닝 기반 한글 인식 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며, 이를 통해 향후 연구방향에 대해 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.669-677
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• 2020

인터넷 사용자가 폭발적으로 늘어나면서 웹을 이용한 공격이 증가했다. 뿐만 아니라 기존의 방어 기법들을 우회하기 위해 공격 패턴이 다양해졌다. 전통적인 웹 방화벽은 알져지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 어렵다. 따라서 인공지능으로 비정상을 탐지하는 방식이 대안으로 연구되고 있다. 특히 공격에 악용되는 스크립트나 쿼리가 텍스트로 이루어져 있다는 이유로 자연어 처리 기법을 적용하는 시도가 일어나고 있다. 하지만 스크립트나 쿼리는 미등록 단어(Unknown word)가 다량 발생하기 때문에 자연어 처리와는 다른 방식의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 BPE(Byte Pair Encoding)기법으로 웹 공격 페이로드에 자주 사용되는 토큰 집합을 추출하여 임베딩 벡터를 학습시키고, 주의 메커니즘 기반의 Bi-GRU 신경망으로 토큰의 순서와 중요도를 학습하여 웹 공격을 분류하는 모델을 제안한다. 주요 웹 공격인 SQL 삽입 공격, 크로스 사이트 스크립팅, 명령 삽입 공격에 대하여 분류 평가 결과 약 0.9990의 정확도를 얻었으며, 기존 연구에서 제안한 모델의 성능을 상회하는 결과를 도출하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.735-744
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• 2002

본 논문에서는 커널완화법과 동적모멘트를 이용한 support vector machines의 학습성능 개선을 제안하였다. 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습 속성을 반영하는 동적모멘트 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 제안된 학습법을 support vector machine의 새로운 순차 학습 방법인 커널완화법에 적용하였다. 신경망 분류기 표준 평가 데이터인 SONAR 데이터를 이용하여 실험한 곁과 동적모멘트를 이용한 방법이 수렴속도와 학습 성능면에서 기존의 커널완화법과 정적모멘트를 이용한 학습법에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1281-1297
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• 2016

최근 스마트 기기의 보급으로 자유롭게 비디오 컨텐츠를 생성하고 이를 빠르고 편리하게 공유할 수 있는 네트워크 환경이 갖추어지면서, 퍼스널 비디오가 급증하고 있다. 그러나, 퍼스널 비디오는 비디오라는 특성 상 멀티 모달리티로 구성되어 있으면서 데이터가 시간의 흐름에 따라 변화하기 때문에 이벤트 분류를 할 때 이에 대한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 비디오 내의 멀티 모달리티들로부터 고수준의 특징을 추출하여 시간 순으로 재배열한 것을 바탕으로 모달리티 사이의 연관관계를 Deep Neural Network(DNN)으로 학습하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비디오에 내포된 이미지와 오디오를 시간적으로 동기화하여 추출한 후 GoogLeNet과 Multi-Layer Perceptron(MLP)을 이용하여 각각 고수준 정보를 추출한다. 그리고 이들을 비디오에 표현된 시간순으로 재 배열하여 비디오 한 편당 하나의 특징으로 재 생성하고 이를 바탕으로 학습한 DNN을 이용하여 퍼스널 비디오 이벤트를 분류한다.

• 인지과학
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• 제9권1호
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• pp.1-11
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• 1998

본 논문에서는 인간의 정보처리 과정에 관한 심리학적 실험에 바탕을 두고 인간이 사용하고 있는 것으로 생각되는 특징을 이용하여 이를 문자 인식에 적용하였다. 인간의 경우 화소단위의 정보뿐만 아니라 일정지역의 정보를 함께 처리하는 경향이 있다. 그러므로 일정지역에 대한 정보를 표시하는 영역 특징을 정의하고 정의된 이 영역 특징과 기존의 화소단위 특징들을 결합하였다. 사용한 특징으로는 영역 특징에 기반 한 초등 적 분석결과, 영역특징을 포함한 망 특징, 교차거리와 특징 그리고 기울기 특징들이다. 성능 평가 실험은 필기 한글자모, 숫자 그리고 대소영문자를 대상으로 하였으며, 인식기는 역전과 학습 방법을 이용한 신경망 인식기를 사용하였다. 각각의 인식 결과는 90.27∼93.25%, 98.00% 그리고 79.73∼85.75였다. 영역 특징과 유사한 UDLRH 특징을 대상으로 비교한 결과 전체적으로 1∼2% 정도 인식률 향상이 있었으며 인간이 판단하기에 보다 납득하기 쉬운 오 인식 성향을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.135-144
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• 2003

본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1-8
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• 2020

캐릭터로 하여금 시뮬레이션 내에서 사용자가 원하는 동작을 보이도록 물리 기반 제어기를 만들 수 있다면 주변 환경의 변화와 다른 캐릭터와의 상호작용에 대하여 자연스러운 반응을 보이는 캐릭터 애니메이션을 생성할 수 있다. 최근 심층 강화 학습을 이용해 물리 기반 제어기가 더 안정적이고 다양한 동작을 합성하도록 하는 연구가 다수 이루어져 왔다. 본 논문에서는 다리가 하나 달린 픽사 애니메이션 스튜디오의 마스코트 캐릭터 Luxo를 주어진 목적지까지 뛰어 도착하게 하는 심층 강화학습 모델을 제시한다. 효율적으로 뛰는 동작을 학습하도록 하기 위해서 Luxo의 각 관절의 각도값들을 선형 보간법으로 생성하여 참조 모션을 만들었으며, 캐릭터는 이를 모방하면서 균형을 유지하여 목표한 위치까지 도달하도록 하는 제어 정책(control policy)을 학습한다. 참조 동작을 사용하지 않고 Luxo 동작을 제어하도록 학습된 정책과 비교한 실험 결과, 제안된 방법을 사용하면 사용자가 지정한 위치로 Luxo가 점프하며 이동하는 정책을 더 효율적으로 학습할 수 있었다.