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입력 차원 축소를 이용한 이동 불변 2차 신경망의 효율적 구현
이봉규(B.K. Lee),조유근(Y.K Cho) 한국정보과학회 1994 정보과학회논문지 Vol.21 No.12
오류역전파(EBP) 학습 규칙을 사용하는 1차 다층 퍼셉트론은 구조의 단순함과 우수한 문제 해결 능력으로 최근 패턴 인식 분야에서 많은 관심을 끌고 있다. 그러나 EBP를 사용하는 1차 다층 퍼셉트론이 위치 이동에 무관하게 패턴 집합을 구별하기 위해서는 많은 양의 변형된 형태들을 학습해야 한다. 따라서 위치 불변 패턴 인식에 사용하기 어렵다. 더욱이 1차 다층 퍼셉트론은 많은 패턴을 학습하고도 새로운 패턴에 대해 단지 80-90%를 인식할 뿐이다. 2차 신경망은 기하학적으로 관련 있는 2개 픽셀의 비선형 조합을 입력으로 가지는 다층 신경망이다. 따라서 2차 신경망은 패턴의 한 변형만을 학습하여 위치 불변 인식을 할 수 있다. 그러나 2차 신경망은 위치 이동만을 고려하더라도 입력 노드 수가 O(N²)로 증가하기 때문에 구현이 어렵다. 또한 학습 및 인식 시간이 많이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2차 신경망이 가지는 문제점인 입력 노드 수의 기하급수적인 증가 문제를 해결하기 위한 방법으로 입력의 픽셀 조합과 주성분 분석을 이용하여 위치 불변 2차 신경망의 입력 노드 수를 O(N²)에서 N보다 적게 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 위치 불변 2차 신경망을 입력 패턴 차원 N에 대해서 (2*N)/5개의 입력 노드로 구현하기 때문에 2창 신경망 입력 노드 수의 기하급수적 증가를 해결할 수 있다. 또한 학습과 인식 시간을 향상시켰다. 구현된 2차 신경망은 위치 이동된 한글 명조체 990자에 대한 실험에서 축소되지 않은 것에 비해서 대등한 인식율을 보이면서 인식 및 학습 시간을 단축시키는 결과를 보였다. 1st-order Multi-layer perceptrons using EBP (Error Back Propagation) learning rule have attracted a great deal of interest recently in the field of pattern recognition, because of it's simplicity and superior problem solving capabilities. But, because 1st-order Multilayer perceptrons must be trained on a large subset of transformed views to learn to distinguish between a set of patterns independent of their position, they can hardly be used for shift invariant pattern recognitions. Moreover, even after extensive training with large training set, they usually achieve only 80-90% recognition capabilities on novel examples. 2nd-order neural network is a multi-layer network that has inputs consisting of geometrically related nonlinear combinations of two pixels. So, 2nd -order neural networks need to be trained on just one transformed view of each pattern for shift invariant recognition. But the number of 2nd-order neural network input nodes increase in proportion to O(N²), where N is the dimension of the input patterns, even if we only consider shift invariance. This is the major obstacle to actual implementations of 2nd-order neural networks. Also, such large number of input nodes lead to slow learning and recognition. In this paper, as a part of a method to solve the combinatorial explosion of the number of 2nd-order neural network input nodes, we propose a method for reducing the number of shift invariant 2nd-order neural network input nodes from O(N²) to less than N using pattern pixel combinations and PCA(Principal Component Analysis). Because we can implement a shift invariant 2nd-order neural network only with (2*N)/5 nodes using the proposed method, we are able to solve the combinatorial explosion of input nodes. Also, we improve the learning and recognition time of the network. The implemented 2nd-order neural network showed similar recognition rates to the unreduced network in experiments using 990 shifted Hangul Mungjo characters while decreasing the learning and recognition time.
주성분 분석을 이용한 이동 불변 이차 신경망의 노드 축소
이봉규(B.K. Lee),이흥호(H.H. Lee),조유근(Y.K Cho) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
신경망의 입력에 수직, 수평 방향으로 이동된 패턴이 입력되면 오인식의 원인이 된다. 표준의 EBP를 사용하는 다층 퍼셉트론은 패턴 픽셀의 값이 신경망의 입력 노드에 직접 입력되므로 위치 이동 문제를 해결하기 어렵다. 2차 신경망은 기하학적으로 관련이 있는 2개 픽셀의 비선형 조합들을 입력으로 가지는 다중 신경망이므로 위치 이동에 무관한 패턴 인식에 사용할 수 있다. 그러나 2차 신경망은 위치 이동만을 고려 하더라도 입력 노드 수가 N²로 증가하기 때문에 구현이 어렵다. 본 논문에서는 입력 패턴 픽셀들의 조합들과 PCA(Principal Component Analysis)를 이용하여 위치 이동에 불변하는 2차 신경망의 입력 노드 수를 축소하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 입력 패턴 차원 N에 대해서 평균 2/5*N 정도의 입력 노드를 가지는 위치 이동에 불변하는 2차 신경망을 구현할 수 있었다. 축소된 2차 신경망을 위치 이동된 한글 명조체 990자에 대해서 실험한 결과 99.6%의 인식율을 얻었다. 그리고 학습 및 인식에 걸리는 시간도 단축시켰다.
스프링-質量 系에서 磁性 流體의 振動 特性에 關한 硏究
전운학(U.H.Chun),이봉규(B.K.Lee),홍상록(S.R.Hong) 한국자동차공학회 1998 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.1998 No.11_2
Under magnetism, as the magnetic fluid is being itself magnetized, increase the apparent viscosity because of its body force and has the magnetic characteristics in response to magnetism, the magnetic fluid is getting attention in various field.<br/> The magnetic fluid has the fluidity, which is a special characteristic of fluid and the magnetism, which is a special one of solid. Using this characteristics, this study has been proceeded to show the basic data for developing of a viscous damper with magnetism fluid as hydraulic fluid.<br/> Experimental study shows that the application of magnetic field is effective reducing the resonance characteristic of the spring-mass system.<br/>
정밀 냉간단조 자동차부품 개발을 위한 공정해석 및 금형설계
권혁홍(H. H. Kwon),이봉규(B. K. Lee) 한국생산제조학회 2005 한국공작기계학회 추계학술대회논문집 Vol.2005 No.-
This study was aimed at the design of the dies for oil pressure switch body using the computer simulation to shorten the period of production, on the basis of the process planning which was designed by the field experts. In the computer simulation, 'eesy-2-form' of 2D FEM simulation package and 'eesy-DieOpt' have been used, which are the commercial process analysis and die design program. The validity of the die design using the computer simulation was analyzed by the experiments and the results were satisfactory. As the results of this study, the new and easy die design system have been developed.