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Tunneling에 의한 신경회로망 최적화 이론 및 Image Restoration에 대한 응용
김호준(Hojoon Kim),이원돈(Won Don Lee),이석훈(Sokhoon Lee) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.1
본 논문에서는 Tunneling Method라는 새로운 최적화 기법을 제안한다. 이는 기존의 신경회로망 최적화 기법으로 알려진 Simulated Annealing에서, 일부 응용에 따라 발생할 수 있는 local minima의 가능성을 개선한다. 본 논문에서는 Tunneling Method의 이론적 배경 및 Algorithm을 소개하고, 실험으로서 종래 Simulated Annealing을 적용하였던 Image Restoration 문제에 대하여 Tunneling Method를 적용함으로써, 이러한 최적화 기법이 유용함을 보인다.
Backward Path를 포함한 신경망 구조의 한글 음소분할에의 응용
김호준(HOJOON KIM),이원돈(WON DON LEE) 한국정보과학회 1990 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.17 No.1
Backward Path를 포함하는 Neocognitron 구조는 문자인식 과정중 selective attention기능을 위하여 제안 되었다. 본 논문에서는 이러한 기존 network구조로부터 정규화된 activation function등을 제안함으로써 종래의 구현상의 난점이었던 각종 매개변수의 설정과정을 단순화 시켰다. 또한 실제 실험을 통하여 이와 같은 이론이 한글 문자인식 과정의 난제인 음소분할 기법으로서 활용될수 있음을 보인다.
김호준(Hojoon Kim),윤상흠(Sangheum Yoon) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1C
CDMA 셀룰라 시스템의 용량은 간섭의 양에 따라 결정되므로 이 간섭량을 정확히 계산해야 시스템 성능 평가를 정확히 할 수 있다. 본 논문은 CDMA 셀룰라 시스템의 역방향 타셀 간섭량을 계산하기 위해 Riemann-Zeta 함수를 이용하여 임의의 전파 감쇄 지수에도 적용할 수 있는 근사식을 제시하고 시뮬레이션 결과와 비교하여 그 효용을 살펴 보았다. 제안된 근사식을 이용해 계산한 시스템 용량 상한식은 시뮬레이션을 통해 얻은 용량과 근사한 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 타셀 간섭 근사식은 복합적인 전파 환경이 고려되어야 할 계층셀 시스템에서의 간섭 및 용량 계산과 알고리즘 검증에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
동물 X-ray 영상에서 경골고원각도 자동 검출을 위한 심층신경망 기법
김지민 ( Jimin Kim ),김형규 ( Hyungkyu Kim ),류정현 ( Jeonghyeon Ryu ),이선주 ( Sunju Lee ),김호준 ( Hojoon Kim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
본 논문에서는 동물의 십자인대 질환의 진단지표인 경골고원각도(TPA)를 자동으로 측정하는 딥러닝 소프트웨어 기법을 제안한다. 동물 X-ray 영상에서 나타나는 피사체의 위치와 형태에 대한 다양한 변이는 TPA(Tibial Plateau Angle) 지표 산출에 필요한 특징점 검출과정에서 학습 효율을 현저하게 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반 모델을 사용하여 일차적으로 경골영역의 분할 단계를 수행하고, 이어서 경골 상단부의 과간융기와 복사뼈의 중심점을 찾는 과정을 Resnet 기반의 특징점 추출 모듈로서 구현함으로써 학습의 효율과 지표 검출의 정확도를 향상시켰다. 총 201 개의 실제 X-ray 영상을 사용하여 학습 속도와 영역 분할 및 특징점 추출의 정확도 측면을 고려함으로 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 평가하였다.
X-ray 영상에서 그리드 아티팩트 제거를 위한 복합형 기법
김혜원 ( Hyewon Kim ),김경우 ( Kyongwoo Kim ),김형규 ( Hyunggyu Kim ),정중은 ( Joongeun Jung ),박준혁 ( Joonhyuk Park ),김동현 ( Donghyun Kim ),김호준 ( Hojoon Kim ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다.