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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1 - 9 (9page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.9.1
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IT 융·복합 기술은 많은 양의 데이터를 생성하며, 이를 스스로 판별할 수 있는 딥러닝 기술은 현재 산업 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 생물학적 뇌를 인공적으로 모델링 한 딥러닝은 고연산량이 요구된다. 본 논문은 딥러닝의 근본적 문제인 고연산량을 줄이기 위한 첫걸음으로 숫자 데이터 축소 알고리즘을 제안한다. 이미지 내 존재하는 특징을 파악 후 각 특징들의 개수를 측정하여 고정적인 배열 16 크기로 정리한다. 이를 통해 신경망의 연산 및 학습 시간을 감소시킨다. 제안한 숫자 데이터 축소 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 가공된 데이터를 다층 퍼셉트론을 통해 학습 후 3계층-ANN, CNN-LeNet5와 비교한다. 실험결과 정확도 99.4%, 오차율 0.0264%로 다소 저조한 결과를 보였으나 시간측정에서는 기존 방식보다 3배 이상 빠른 연산을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 알고리즘
Ⅳ. 실험 및 고찰
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Kwang-Eun Ko / 2017 / Object recognition and detection technology trends using deep learning / Institute of Control, Robotics and Systems 23(3):17~24
Dae-Ki Kang / 2016 / Deep Learning Based Machine Learning Technology Trends / IITP :12~24
Gasteiger / 1993 / Neural networks in chemistry / Angewandte Chemie International Edition in English 32(4):503~527
박승민 / 2019 / 컨볼루션 신경망 기반 운동심상을 이용한 뇌의 연결성 분석 및 분류방법 / 한국지능시스템학회 논문지 29(2):124~129
Lek, Sovan / 1999 / Artificial neural networks as a tool in ecological modelling, an introduction / Ecological modelling 120(2-3):65~73
Dae-Ki Kang / 2016 / Deep Learning Based Machine Learning Technology Trends / IITP :12~24
Gasteiger / 1993 / Neural networks in chemistry / Angewandte Chemie International Edition in English 32(4):503~527
박승민 / 2019 / 컨볼루션 신경망 기반 운동심상을 이용한 뇌의 연결성 분석 및 분류방법 / 한국지능시스템학회 논문지 29(2):124~129
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