역전파 알고리즘의 성능개선을 위한 학습율 자동 조정 방식

김주웅,정경권,엄기환,Kim, Joo-Woong,Jung, Kyung-Kwon,Eom, Ki-Hwan 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.39 No.4

We proposed an auto-tuning method of learning rate for performance improvement of backpropagation algorithm. Proposed method is used a fuzzy logic system for automatic tuning of learning rate. Instead of choosing a fixed learning rate, the fuzzy logic system is used to dynamically adjust learning rate. The inputs of fuzzy logic system are ${\Delta}$ and $\bar{{\Delta}}$, and the output is the learning rate. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed simulations on a N-parity problem, function approximation, and Arabic numerals classification. The results show that the proposed method has considerably improved the performance compared to the backpropagation, the backpropagation with momentum, and the Jacobs' delta-bar-delta. 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해서 학습율을 자동 조정하는 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 각각의 연결강도의 학습율을 퍼지 논리 시스템을 이용하여 자동 조정하는 방식으로 각각의 연결강도에 대해서 ${\Delta}$와 $\bar{{\Delta}}$를 구하여 퍼지 논리 시스템의 입력으로 사용하고, 학습율을 출력으로 사용하였다. 제안한 방식을 N-패리티 문제, 함수 근사, 숫자 패턴 분류에 대한 시뮬레이션 결과 일반적인 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacobs의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

AC Voltage Regulation을 위한 PWM 인버터의 퍼지-신경회로망 제어방식

김주웅(Joo-Woong Kim),정성부(Sung-Boo Chung),엄기환(Ki-Hwan Eom) 대한전자공학회 1997 대한전자공학회 학술대회 Vol.1997 No.6

보철용 로봇 제어를 위한 지능 시스템

김주웅(Joo-Woong Kim),공휘식(Whue-Sik Kong),정성부(Seong-Boo Chung),이정훈(Jung-Hoon Lee),박진성(Jin-Sung Park),엄기환(Ki-Whan Eom) 대한전자공학회 2002 대한전자공학회 학술대회 Vol.2002 No.6

전자기기 사용이 불편한 장애인이나 노인들을 위한 새로운 인터페이스에 대한 연구

정성부,김주웅,Chung, Sung-Boo,Kim, Joo-Woong 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.12

본 연구에서는 전자기기의 사용이 불편한 장애인이나 노인들을 위한 새로운 인터페이스를 제안한다. 제안한 방식은 대부분의 전자기기에 적용되고 있는 물리적 스위치 방식의 인터페이스를 마이크와 3축 가속도 센서가 달린 헤드셋을 이용하여 음성인식과 모션인식을 통해 전자기기를 사용하는 방식이다. 음성인식은 마이크를 통해 명령이 전달되고 음성인식 모듈을 통해 PC의 마우스를 컨트롤한다. 그리고 모션인식은 머리를 움직여 헤드셋에 있는 3축 가속도 센서가 마우스 포인터를 제어하여 명령을 수행하게 된다. 제안한 인터페이스 방식의 유용성을 확인하기 위해 헤드셋을 제작하고, 제작된 헤드셋을 이용하여 실험실과 식당, 도서관 등에서 실험을 한다. In this study, we propose the new interface system for the disabled and old people who do not well using electronic equipment that is used physical switch interface system. The proposed new interface system is consisted of speech and motion recognition system. Speech recognition system is mike in the headset, and motion recognition system is 3-axis accelerometer in the headset. In order to verify the usefulness of the proposed system, we make an experiment on new interface.

패턴인식의 정화성을 향상하기 위한 지능시스템 연구

정성부,김주웅,Chung, Sung-Boo,Kim, Joo-Woong 한국정보통신학회 2008 한국정보통신학회논문지 Vol.12 No.7

본 논문에서는 패턴인식의 정확성을 향상시키기 위한 지능시스템을 제안한다. 제안한 지능시스템은 신경회로망의 무감독학습 방법인 SOPM(Self Organizing Feature Map), LVQ(Learning Vector Quantization), 그리고 퍼지이론의 FCM(Fuzzy C-means)을 이용하여 구성한다. 제안한 지능시스템의 유용성은 실험을 통해 확인한다. 실험은 Fisher의 Iris 데이터 분류, Cambridge 대학의 Olivetti 연구실(ORL; Olivetti Research Laboratory)에서 제공하는 얼굴 데이터베이스를 이용한 얼굴 영상 데이터 분류, 그리고 근전도(EMG, Electromyogram) 데이터를 분류하는 것이다. 제안한 지능시스템은 일반적인 LVQ와 비교한다. 실험을 통해 제안한 지능시스템이 일반적인 LVQ보다 패턴 인식의 정확성이 더 우수함을 알 수가 있었다. In this paper, we propose a intelligent system to improve the accuracy of pattern recognition. The proposed intelligent system consist in SOFM, LVQ and FCM algorithm. We are confirmed the effectiveness of the proposed intelligent system through the several experiments that classify Fisher's Iris data and face image data that offered by ORL of Cambridge Univ. and EMG data. As the results of experiments, the proposed intelligent system has better accuracy of pattern recognition than general LVQ.

The Design of Skate Fermentation Monitoring System for Consumer Taste Using The Smart RFID Tag

정성부,김주웅,이웅건,Chung, Sung Boo,Kim, Joo Woong,Lee, Wung Gun The Institute of Electronics and Information Engin 2015 전자공학회논문지 Vol.52 No.9

최근 들어 건강에 대한 관심이 증가하면서 발효 식품에 대한 관심과 소비가 증가하고 있다. 대표적인 발효 식품으로 홍어가 있다. 홍어의 경우 각자의 취향에 따라 선호하는 정도가 매우 다르다. 그래서 홍어의 발효 정도를 수치화하여 보여줄 수 있다면, 사람들은 각자의 취향에 맞게 홍어를 먹을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트 RFID 태그를 이용하여 소비자의 취향에 맞는 홍어의 발효 정도를 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 RFID 태그, $NH_3$센서, 리더기 및 서버로 구성되어 있다. 제안하는 시스템의 유용성을 확인하기 위해, 홍어 발효에 대한 실험을 한다. 제안한 모니터링 시스템은 홍어의 발효 정도를 Very Low, Low, Medium, Strong의 4등급으로 보여준다. 스마트 RFID 태그를 통해, 홍어의 발효 정도를 확실하게 추정한다. Recently, people are consuming more fermented food for its health benefits. When we think of fermented food, skate comes to mind. However, there are different preferences depending on the degree of fermentation. Thus, if there is a system that shows the degree of the fermentation on skate, people can eat according to their taste. This paper proposes a design of skate fermentation monitoring system for consumer taste using the smart RFID tag. The proposed system consists of the RFID tag, $NH_3$ sensor, reader, and server. In order to confirm the usefulness of the proposed system, we performed experiments on the skate fermentation. The proposed monitoring system can show the skate fermentation at 4 grades: None, Low, Medium, and Strong. With the smart RFID tag, we successfully estimated the skate fermentation.

얼굴 인식의 성능 향상을 위한 혼합형 신경회로망 연구

정성부,김주웅,Chung, Sung-Boo,Kim, Joo-Woong 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.12

24시간 무인 감시 시스템에서 정확한 얼굴 인식은 절대적으로 필요한 요소이다. 그러나 얼굴 인식은 얼굴 영상의 왜곡, 조명, 얼굴의 크기, 얼굴 표정, 배경 영상 등의 변화로 인해 많은 제약이 있다. 본 연구에서는 얼굴 인식의 성능 향상을 위하여 혼합형 신경회로망을 제안한다. 제안한 방식은 신경회로망의 비지도학습 방식인 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 구성한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 고유얼굴 방식, 은닉 마코프 모델 방식, 다층 신경회로망 방식과 비교한다. The accuracy of face recognition used unmanned security system is very important and necessary. However, face recognition is a lot of restriction due to the change of distortion of face image, illumination, face size, face expression, round image. We propose a hybrid neural network for improve the performance of the face recognition. The proposed method is consisted of SOM and LVQ. In order to verify usefulness of the proposed method, we make a comparison between eigenface method, hidden Markov model method, multi-layer neural network.

혼합형 신경회로망을 이용한 근전도 패턴 분류에 의한 가상 로봇팔 제어 방식

정경권,김주웅,엄기환,Jung, Kyung-Kwon,Kim, Joo-Woong,Eom, Ki-Hwan 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.10

This paper presents a method of virtual robot arm control by EMG pattern recognition using the proposed hybrid system. The proposed hybrid system is composed of the LVQ and the SOFM, and the SOFM is used for the preprocessing of the LVQ. The SOFM converts the high dimensional EMG signals to 2-dimensional data. The EMG measurement system uses three surface electrodes to acquire the EMG signal from operator. Six hand gestures can be classified sufficiently by the proposed hybrid system. Experimental results are presented that show the effectiveness of the virtual robot arm control by the proposed hybrid system based classifier for the recognition of hand gestures from EMG signal patterns. 본 논문은 근전도 패턴 인식에 의한 가상 로봇팔 제어 방식을 제안한다. 고차원의 근전도 신호를 정밀하게 분류하기 위하여 혼합형 신경 회로망 방식을 사용한다. 혼합형 신경회로망은 SOFM과 LVQ로 구성되고, 고차원의 EMG 신호를 2차원 데이터로 변환한다. 3개의 표면 전극을 이용하여 EMG 신호를 측정 한다. 제안한 혼합 시스템을 이용하여 한글 자음 6개의 수화 신호를 분류한다. 가상 로봇팔 실험을 통해서 제안한 혼합 시스템을 이용한 수신호의 EMG 패턴 인식의 유용성을 확인하였다.

ASK 시스템의 성능개선에 관한 연구

정성부,김주웅,Chung, Sung-Boo,Kim, Joo-Woong 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.1

본 연구에서는 인공지능 알고리즘을 이용하여 밀리미터파 대역에서 사용되는 giga-bit modem을 위한 ASK 시스템의 성능 개선을 제안한다. 본 연구에서 적용할 인공지능 알고리즘은 퍼지 논리 시스템이다. 제안한 퍼지 논리 시스템의 입력은 수신단의 counter에서 발생하는 remainder와 remainder의 적분합을 이용하고, 출력은 LPF의 bandwidth이다. 본 연구의 유용성을 위해 제안한 방식과 bandwidth가 고정된 방식에 대해 BER 성능을 확인하는 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방식과 bandwidth가 고정된 방식의 성능을 비교 검토한다. In this study, we proposed an intelligent algorithm for the performance improvement of ASK system for giga-bit modem in millimeter band. The proposed intelligent algorithm is a fuzzy logic system. The inputs to the fuzzy logic system are the remainder and integral of remainder that occurred counter of receiver, and the output is bandwidth of LPF. In order to verify the effectiveness of the proposed method, simulation is performed to the proposed system and the fixed bandwidth system, and is confirmed to the BER performance.

건물 환경 최적화를 위한 무선 센서 네트워크 구현에 대한 연구

정성부,김주웅,Chung, Sung-Boo,Kim, Joo-Woong 한국정보통신학회 2009 한국정보통신학회논문지 Vol.13 No.10

유비쿼터스 환경에서 가장 핵심적인 기술은 RFID와 USN이다. RFID는 사물에 고유한 정보가 입력된 태그를 부착하고, 리더를 통해 그 정보를 읽고, 기존의 네트워크망과 연계하여 모든 정보시스템과 통합하여 사물의 정보를 인식하는 기술이다. USN은 각종 센서에서 수집한 정보를 무선으로 수집할 수 있도록 구성한 네트워크를 말한다. USN의 핵심요소는 무선 센서 네트워크 기술이며, 이는 온도, 소리, 진동, 압력, 움직임 등의 환경 조건을 감시 할 수 있는 장치가 여러 위치에 분산되어 있는 무선 네트워크이다. 본 논문에서는 병원, 백화점과 같은 대형건물 뿐만 아니라 일반 주택 건물의 내 외부 환경을 최적화하기 위해 무선 센서 네트워크를 구현하고 이를 이용하여 환경 모니터링을 하는 시스템을 제안한다. RFID and USN are major technology in Ubiquitous. RFID is an automatic identification method, relying on storing and remotely retrieving data using devices called RFID tags or transponders through RFID reader. USN is wireless sense network and monitoring environment conditions that is temperature, noise, pressure, oscillation. In this paper, we propose wireless sensor network system that is monitoring to optimize environment conditions.