Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.4
s.304
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pp.43-50
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2005
This paper proposes a new pattern recognition system combining the new adaptive feature weighting based on the genetic algorithm and the modified KNN(K Nearest-Neighbor) rules. The new feature weighting proposed herein avoids the overfitting and finds the Proper feature weighting value by determining the middle value of weights using GA. New GA operators are introduced to obtain the high performance of the system. Moreover, a class dependent feature weighting strategy is employed. Whilst the classical methods use the same feature space for all classes, the Proposed method uses a different feature space for each class. The KNN rule is modified to estimate the class of test pattern using adaptive feature space. Experiments were performed with the unconstrained handwritten numeral database of Concordia University in Canada to show the performance of the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.707-712
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1998
This paper presents several softcomputing techniques such as neural networks, fuzzy logic and genetic algorithms : Neural networks as brain metaphor provide fundamental structure, fuzzy logic gives a possibility to utilize top-down knowledge from designer, and genetic algorithms as evolution metaphor determine several system parameters with the process of bottom up development. With these techniques, we develop a pattern recognizer which consists of multiple neural networks aggregated by fuzzy integral in which genetic algorithms determine the fuzzy density values. The experimental results with the problem of recognizing totally unconstrained handwritten numeral show that the performance of the proposed method is superior to that of conventional methods.
This paper proposes a new method of weighted template matching for machine-printed numeral recognition. The proposed weighted template matching, which emphasizes the feature of a pattern using adaptive Hamming distance on local feature areas, improves the recognition rate while template matching processes an input image as one global feature. Template matching is vulnerable to random noises that generate ragged outlines of a pattern when it is binarized. This paper offers a method of chain code trimming in order to remove ragged outlines. The method corrects specific chain codes within the chain codes of the inner and the outer contour of a pattern. The experiment compares confusion matrices of both the template matching and the proposed weighted template matching with chain code trimming. The result shows that the proposed method improves fairly the recognition rate of the machine-printed numerals.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.8
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pp.65-71
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2009
Natural language processing is necessary in order to efficiently perform filtering tremendous information produced in information retrieval of world wide web. This paper suggested an algorithm for meaning of numerals in the text. The algorithm for meaning of numerals utilized context-free grammars with the chart parsing technique, interpreted affixes connected with the numerals and was designed to disambiguate their meanings systematically supported by the n-gram based words. And the algorithm was designed to use POS (part-of-speech) taggers, to automatically recognize restriction conditions of trigram words, and to gradually disambiguate the meaning of the numerals. This research performed experiment for the suggested system of the numeral interpretation. The result showed that the frequency-proportional method recognized the numerals with 86.3% accuracy and the condition-proportional method with 82.8% accuracy.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.8
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pp.3384-3390
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2011
This paper describes a domain decomposition method of parallel finite element analysis for elasto-plastic structural problems. As a parallel numeral algorithm for the finite element analysis, the authors have utilized the domain decomposition method combined with an iterative solver such as the conjugate gradient method. Here the domain decomposition method algorithm was applied directly to elasto-plastic problem. The present system was successfully applied to three-dimensional elasto-plastic structural problems.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.9
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pp.1358-1367
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1993
In this paper, OMR system based on image processing is developed which improve the performance of conventional OMR system based on line-scan method. Based on this OMR system, real-time OCR system which recognizes alphanumerics is also developed. We propose the OMCR system which recognize the mark and numerals at the same time. Besides, we improve the input system using constrained 7-segment type handwritten numeral instead of mark to solve the problem caused by miswriting the mark. In summary, we verified the reai-time recognition performance of developed OMCR system using application form for admission, answer sheet for college entrance examination and receipt sheet.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.8
no.3
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pp.335-349
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2004
Recently, there is change the environment of education due to development of Science Technology Specially, As education information on web increased by internet, using education web data by mean of medium that aids learning by computer. Also It studied method that used the Computer as learning medium through the CAI(Computer Assisted Instruction), ICAI(Intelligent CAI), and ITS(Intelligent Tutoring System). But legacy system are not support efficient method that learns to vary learner suitable learning method by individual level. Specially It is not suitable the education course to direct current course of education, and not consider different of student capability, aptitude, need, interesting, not maximized the individual growable power and effect of education. To solve the this problem, our paper suggest the web-based self-directed MITS(Multimedia ITS) that supply the needed the information on web, make the environment that can self-directed learning. To maximized effect of individual learning, our paper structured coursed, characterized, related learning contents in region of numeral at mathematics of primary school. And then integrated contents and class, design and implement the web-based MITS that consist of 4 module to escape from limitation of learner grade, learning time, learning place.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.2
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pp.464-470
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2004
We propose an enhanced backpropagation algorithm by auto-tuning of learning rate using fuzzy control system for performance improvement of backpropagation algorithm. We propose two methods, which improve local minima and loaming times problem. First, if absolute value of difference between target and actual output value is smaller than $\varepsilon$ or the same, we define it as correctness. And if bigger than $\varepsilon$, we define it as incorrectness. Second, instead of choosing a fixed learning rate, the proposed method is used to dynamically adjust learning rate using fuzzy control system. The inputs of fuzzy control system are number of correctness and incorrectness, and the output is the Loaming rate. For the evaluation of performance of the proposed method, we applied the XOR problem and numeral patterns classification The experimentation results showed that the proposed method has improved the performance compared to the conventional backpropagatiot the backpropagation with momentum, and the Jacob's delta-bar-delta method.
In this paper, we developed Korean Morphological Analyzer for an automatic indexing that is essential for Information Retrieval. Since it is important to index large-scaled document set efficiently, we concentrated on maximizing the speed of word analysis, modularization and structuralization of the system without new concepts or ideas. In this respect, our system is characterized in terms of software engineering aspect to be used in real world rather than theoretical issues. First, a dictionary of words was structured. Then modules that analyze substantive words and inflected words were introduced. Furthermore numeral analyzer was developed. And we introduced an unknown word analyzer using the patterns of morpheme. This whole system was integrated into K-2000, an information retrieval system.
Several neural networks have been successfully used to classify complex patterns such as handwritten numerals or words. This paper describes the discrimination of totally unconstrained handwritten numerals using the proposed chaotic neural network (CNN) to improve the recognition rate. The recognition system in the paper consists of the preprocessing stage to extract features using Kirsch mask and the classification stage to recognize numerals using the CNN. In order to evaluate the performance of the proposed network, we performed the recognition with unconstrained handwritten numeral database of Concordia university, Canada. Experimental results show that the CNN based recognizer performs higher recognition rate than other neural network-based methods reported using same database.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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