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- 저자 : 최용선 ( Youg Sun Choi ) (검색결과 2 건)
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배규찬,박형민,오상훈,최용선,이수영,Bae, Kyu-Chan,Park, Hyung-Min,Oh, Sang-Hoon,Choi, Youg-Sun,Lee, Soo-Young 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.5
본 논문에서는 신경회로망보다 우수한 성능을 보이는 학습 이론인 SVM을 기반으로, 인간의 인지 과학에서 많은 연구가 이루어지고 있는 선택적 주의집중을 응용한 중첩 패턴 인식 시스템을 제안한다. 제안된 선택적 주의집중 모델은 SVM의 입력단에 주의집중층을 추가하여 SVM의 입력을 직접 변화시키는 학습을 하며 선택적 필터의 기능을 수행한다. 주의집중의 핵심은 학습을 멈추는 적절한 시점을 찾는 것과 그 시점에서 결과를 판단하는 주의집중 척도를 정의하는 것이다. 지지벡터는 주변에 존재하는 패턴들을 대표하는 표본이므로 입력 패턴이 초기상태일 때 주의집중을 하고자 하는 클래스의 가장 가까운 지지벡터를 기준으로 그 지지벡터와의 거리가 최소가 되었을 때 주의집중을 멈추는 것이 적절하다. 일반적인 주의집중을 적용하면 주의집중 척도를 정의하기가 난해해지기 때문에 변형된 입력이 원래 입력의 범위를 넘지 않는다는 제약조건을 추가하여 사용할 수 있는 정보의 폭을 넓히고 새로운 척도를 정의하였다. 이때 사용한 정보는 변형된 입력과 원래 입력의 유클리드 거리, SVM의 출력, 초기상태에 가장 가까웠던 히든뉴런의 출력값이다. 인식 실험을 위해 USPS 숫자 데이터를 사용하여 45개의 조합으로 중첩시켰으며, 주의집중을 적용시켰을 때 단일 SVM보다 인식 성능이 월등히 우수함을 확인하였고, 또한 제한된 주의집중을 사용하였을 때 일반적 주의집중을 이용하는 것 보다 성능이 더 뛰어났음을 확인하였다. We propose a recognition system for superimposed patterns based on selective attention model and SVM which produces better performance than artificial neural network. The proposed selective attention model includes attention layer prior to SVM which affects SVM's input parameters. It also behaves as selective filter. The philosophy behind selective attention model is to find the stopping criteria to stop training and also defines the confidence measure of the selective attention's outcome. Support vector represents the other surrounding sample vectors. The support vector closest to the initial input vector in consideration is chosen. Minimal euclidean distance between the modified input vector based on selective attention and the chosen support vector defines the stopping criteria. It is difficult to define the confidence measure of selective attention if we apply common selective attention model, A new way of doffing the confidence measure can be set under the constraint that each modified input pixel does not cross over the boundary of original input pixel, thus the range of applicable information get increased. This method uses the following information; the Euclidean distance between an input pattern and modified pattern, the output of SVM, the support vector output of hidden neuron that is the closest to the initial input pattern. For the recognition experiment, 45 different combinations of USPS digit data are used. Better recognition performance is seen when selective attention is applied along with SVM than SVM only. Also, the proposed selective attention shows better performance than common selective attention.
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방사형 집수정에 의한 강변여과수 산출량 산정에 관한 연구
정지훈 ( Ji Hoon Chung ),박재현 ( Jae Hyeon Park ),박창근 ( Chang Kun Park ),양정석 ( Jung Suk Yang ),김대근 ( Dae Kun Kim ),정교철 ( Kyo Cheol Jeong ),최용선 ( Youg Sun Choi ),부성안 ( Sung An Bu ) 대한지질공학회 2004 지질공학 Vol.14 No.4
강변여과수 취수에 있어 수직정의 문제점을 해결하기 위해 방사형 집수정에 의한 취수 방식을 해결 방안으로 모색되어 지고 있다. 본 연구는 방사형 집수정에 의한 강변여과수 개발 시 개략적 산출량 예측을 위한 방법으로 사용하는 경험식(Petrovic식, Milojevic식)의 적용성 및 군우물을 이용한 방사형 집수정 모델링 가능성에 대해 검토하였다. 강변여과수 산출량 계산 시 Milojevic 경험식은 하천의 자연조건, 스크린의 직경, 설치위치 등을 고려하기 때문에 Petrovic 경험식에 비해 적용성이 큰 것으로 나타났고, 군우물을 이용한 방사형 집수정 지하수위 특성에 대한 모델링과 수위하강특성 등이 유사하게 나타났다. 또한 방사형 집수정 설치 시 수평정 각도 등을 조정함으로 지하수위 하강을 감소시킬 수 있으며 체류시간 확보에 일정부분 기여 할 것으로 나타났다. The horizontal collector well is used to treat some weak points of the vertical well in the bank filtration site. In this study two empirical formulas(Milojevic and Petrovic) are selected to examine the applicability for calculating the yield of the horizontal collector. And they are compared with the compute simulation results for multiple wells. Milojevic empirical formula which considers the conditions such as aquifer, well location, the diameter of screen etc. is more applicable than Petrovic formula. Draw-down characteristics of horizontal collector was well simulated by using the computer simulation for multiple wells. The results are well agreement with Milojevic formula, and the draw-down and the retention time of the horizontal collector can be controlled by adjusting the angle of lateral screens.
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