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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이상헌 (서경대학교) 김동연 (한경대학교) 조영완 (서경대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제1호
발행연도
2018.2
수록면
34 - 40 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.1.34

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

다차원 신경망 및 의사결정 신경망의 딥러닝 학습을 통한 영상인식
이상헌 ,  김동연 ,  조영완 한국지능시스템학회 논문지 2018.02 학술저널
다차원 신경망 및 의사결정 신경망의 딥러닝 학습을 통한 영상 인식
이상헌 전자컴퓨터공 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 딥 러닝은 컴퓨터 비전 분야에서 가치를 인정 받아 많은 연구가 이루어지고, 컴퓨터 비전 분야 중에서도 영상 인식의 한 방법으로서 실제 비전 분야의 문제 해결을 위해 널리 사용되고 있다. 그러나 딥 러닝 알고리즘 수행에 필요한 물리적, 시간적 공간은 여전히 단점으로 남는다. 따라서 본 논문에서는 이를 보안하기 위해 다차원 신경망을 설계하고, 재구성 데이터로 학습된 의사결정 신경망을 이용하여 다차원 신경망의 결과에 대해 적절한 판단을 하는 새로운 네트워크 구조를 제안하고 이를 이용한 학습 방법에 대해 설명한다. 주신경망을 적당한 성능을 보이도록 학습시키고 주신경망에서 인식하지 못하는 이미지들에 대해 학습한 보충신경망을 이용하여 다차원 신경망을 구성하고 다차원 신경망의 출력 결과를 의사결정 신경망을 통해 최종 결과를 도출한다. 이때 의사결정 신경망의 입력 데이터로 재구성된 데이터를 사용하고, 데이터 재구성은 다차원 신경망의 출력 결과들과 훈련 데이터를 분석해 얻을 수 있는 추가적인 정보를 이용한다.
#딥 러닝 #다차원 신경망 #의사결정 신경망 #데이터 재구성 #영상 인식 #Deep Learning #Multi-Dimensional Neural Network #Decision-Mkaing Neural Network #Data Reconstruction #Image Recognition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 제안한 네트워크의 설계와 데이터 재구성
3. 구현 및 실험결과
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
BENGIO, Yoshua, et al. Learning deep architectures for AI. Foundations and trends®in Machine Learning, 2009, 2.1: 1-127. J. Lee, J. Lee, C. Hyun, “Coin Recognition and Classification Using Digital Image Processing” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems 2012, vol.22, No.1, p.7-11. S. Seong, C. Ma, S. Yu, “Design of Optimized pRBFNNsbased Face Recognition Algorithm Using Two-dimensional Image and ASM Algorithm” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems 2011, vol.21, No.6, p.749-754. K. Ko, S. Park, J. Kim, G. Sim, “HMM-based intent Recognition System using 3D Image Reconstruction Data” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems 2012, vol.22, No.2, p.135-140. H. Choi, K. Seo, “CNN Based Detection of Surface Defects for Electronic Parts” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems 2017, vol.27, No.3, p.195-200.

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