http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : Yillbyung (검색결과 118 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
Mathematical Modelling of the Frog Retina for Computer Simulation
Lee, Yillbyung 연세대학교 자연과학연구소 1986 學術論文集 Vol.16 No.-
척추동물의 시신경조직 중에서도 많은 연구가 수행되어 온 개구리 망막에 대한 모델이 개발되었다. 이 모델은 기능면에서의 신경생리학적 자료와 구조적인 편에서의 신경해부학적 자료를 수학적 모델에 사용하므로써 보다 개념적 모델을 일관성있게 발전시키려는 노력이다. 이 모델은 이산적인 공간축과 이산적인 시간축을 사용한 포퓰레이션 모델(population model)로서 수학적 분석의 대상보다는 컴퓨터 시뮬레이션의 대상으로 개발되었다. A mathematical model for a frog retina is described. It is an attempt to integrate both neurophysiological and neuroanatomical data under a coherent population model which uses discrete space and discrete time approach. The model is developed mainly for computer simulation rather than for mathematical analysis to enhance our conceptual model for the low-level visual processing in the vertebrate.
-
Multimodal System by Data Fusion and Synergetic Neural Network
Byungjun Son,Yillbyung Lee 한국지능시스템학회 2005 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.5 No.2
In this paper, we present the multimodal system based on the fusion of two user-friendly biometric modalities: Iris and Face. In order to reach robust identification and verification we are going to combine two different biometric features. we specifically apply 2-D discrete wavelet transform to extract the feature sets of low dimensionality from iris and face. And then to obtain Reduced Joint Feature Vector(RJFV) from these feature sets, Direct Linear Discriminant Analysis (DLDA) is used in our multimodal system. In addition, the Synergetic Neural Network(SNN) is used to obtain matching score of the preprocessed data. This system can operate in two modes: to identify a particular person or to verify a person's claimed identity. Our results for both cases show that the proposed method leads to a reliable person authentication system.
-
최용하(Yongha Choi),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1
본 논문은 새롭게 조사된 국립국어원의 말뭉치 정보를 이용하여 음절들의 발생확률과 조건부 확률 그리고 음절들간의 상관관계인 bi-gram을 조사하였으며, 이렇게 조사된 음절들의 조건부 확률과 음절 bi-gram을 이용하여, 문자인식 후처리 방법으로 문자 인식기로부터 인식된 음절 다음에 나올 음절을 추천해 줌으로써 필기체 인식에 필요한 비용을 줄이고 인식성능을 향상 시키고자 하였다.
-
이관희(Kwanhee Lee),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B
패턴 인식 분야에서 다중 분류기 시스템은 여러 분류기의 결과들을 조합하여 전체 성능을 향상 시키는 시스템이다. 다중 분류기를 사용함으로써 단일 분류기 보다 더 나은 결과를 얻을 수 있음은 이미 널리 알려진 사실이다. 서로 다른 구조를 갖는 분류기들은 상호 보완적인 정보를 제공하기 때문에 각 분류기마다 입력 공간에 대해서 지역적으로 좋은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 지역적으로 가장 좋은 성능을 보이는 분류기 선택 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 입력 공간에 대해 각 분류기들을 학습하는 과정에서 자기조직화지도를 생성하고 각 노드별로 평가함으로써 입력이 주어지면, 해당 노드에서 가장 성능이 좋은 분류기를 선택하여 전체 성능을 향상시키는 시스템이다.
-
MDL Principle을 적용한 점수 기반 베이지안 네트워크 학습 방법
황성철(Sungchul Hwang),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.2B
본 논문에서는 파라미터에 대한 정보가 없는 데이터, 즉, 각각의 이벤트 발생에 불확실성이 존재하는 데이터들에 대한 인과 관계의 학습을 위해 그래픽 모델인 베이지안 네트워크를 사용하였다. 이를 위해 기존에는 주로 네트워크 학습에 K2, Sparse Candidate 등의 방법이 사용되었다. 학습 및 추론에 있어서 어떻게 하면 기존의 방법보다 정확하고 빠르게 처리할 수 있을지에 대한 개선된 알고리즘을 제시하고 다른 알고리즘들과의 성능 비교를 통해 제시한 방법론이 보다 좋은 성능을 가짐을 보였다.
-
움직이는 물체검출을 위한 영상 좌표계 변환에 관한 연구
김용진(Yongjin Kim),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
배경이 움직이는 카메라에서 영상을 획득하여 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정한다. 추정된 파라미터를 이용하여 영상내의 움직이는 물체를 검출하기 위해 카메라의 Ego-motion을 보정하는 영상 좌표계 변환 방법을 소개하고, Ego-motion 보정을 통해 연속된 두 영상에서 움직이는 물체를 검출하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.
-
최경주(Kyungjoo Cheoi),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.1B
본 논문에서는 선택적 주의에 기반한 잡영 영상에서의 목표물 탐지 방법에 대해 기술한다. 특히 제안하는 방법은 목표물에 대한 아무런 지식을 사용하지 않고, 단지 입력되는 영상의 상향식 단서만을 사용하여 목표물을 탐지해냄으로써 여러 다양한 분야에 일반적으로 사용될 수 있다. 제안하는 시스템에서는 몇 가지 기본 특징들이 입력된 영상에서 바로 추출되며, 이러한 특징들이 서로 통합되어 가는 과정에서 목표물 탐지에 유용하지 않은 정보는 자연스럽게 걸러지며, 유용한 정보는 추가되고 부각되어진다. 간단한 영상부터 복잡한 자연영상에 이르는 다양한 잡영 영상을 대상으로 실험하여 제안하는 시스템의 성능을 평가하였다.
-
김선아(Sunna Kim),이일병(Yillbyung Lee),한부학(Boo Hak Han) 한국정보과학회 1996 정보과학회논문지(B) Vol.23 No.8
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 비선형의 복잡한 동적 시스템인 용해 공정 시스템을 제어하는 방법에 관하여 연구하였다. 용해로 운전 조절값과 용해 불량률을 입 · 출력으로 하여 다층퍼셉트론을 학습시킴으로써 비선형의 용해 공정 시스템을 모형화하였으며 현재의 용해 불량률이 허용 불량률보다 큰 값일 경우, 학습이 완료된 다층퍼셉트론을 이용하여 용해 불량률을 감소시키는 방향의 용해로 운전 조절값을 새롭게 산출하는 방법을 제안하였다. 새로운 용해로 운전 조절값의 산출은, 다층퍼셉트론을 단층퍼셉트론으로 변환하는 과정과 단층퍼셉트론의 학습 과정의 반복 수행에 의해 이루어진다. 비선형 모형의 부분 선형화를 적용하여 제한 범위내에서 다층퍼셉트론을 단층퍼셉트론으로 변환하였으며, 새로운 운전 조절 값을 산출하기 위한 단층퍼셉트론에서의 학습은 입력 패턴과 연결강도 벡터를 뒤바꾸어 수행되었다. 통계적 방법으로 제한 범위를 설정한 뒤, 위의 두 과정을 반복 수행시킴으로써 새로운 용해로 운전 조절값을 얻을 수 있었으며 산출된 용해로 운전 조절값에 대한 용해 불량률을 예측해 본 결과, 허용 불량률 이하의 값이 예측됨을 확인함으로써 제안된 제어 방법의 타당성을 검증하였다. The GFPS(Glass Furnace Process System) is the non-linear dynamic system. In this paper, the control method for GFPS using neural networks is proposed. We simulate GFPS with MLP(Multi-Layer Perceptron). The input of MLP is the set of the control values for the operation of GFPS and the output is the glass loss rate. With the proposed upper bound of the glass loss rate by the expert operators, we extract the control values through the approximation of a MLP by a SLP(Single-Layer Perceptron) and the training of SLP. MLP is translated into SLP by the linearlization of non-linear model. And the SLP that is trained to change the control values are tested whether the generated glass loss rate that is less than the proposed one. By the repetition of translating MLP into SLP and training SLP in the limit range, we could extract the proper control values of GFPS. We suggest a method to seek the proper control values that produce the glass loss rate smaller than that proposed by the expert operators of GFPS and prove the validity of the method through the experiments.
-
조진수(Jinsu Jo),이일병(Yillbyung Lee) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
선택적 주의선택 알고리즘 중 색상과 밝기 지도를 만드는 부분을 실시간 처리에 적용하고, 저주파수가 주로 분포하는 영역과 물체의 움직임이 감지된 영역을 입력 영상에서 찾아내어 가중치별로 합산함으로서 실시간으로 선택적 주의를 줄 수 있는 시스템을 구현했다.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
