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이대한 (경상대학교병원) 배선갑 (경상대학교) 서대호 (경상대학교) 강현석 (경상대학교) 배종민 (경상대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제13권 제11호
발행연도
2010.11
수록면
1,643 - 1,656 (14page)

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여러 품종을 소량으로 생산하는 소형 공장에서 불량품으로 인한 손실을 줄이기 위하여 부품의 양불량을 판단하는 시스템의 개발이 필요하다. 그러한 시스템은 계층형 시간적 메모리(HTM : Hierarchical Temporal Memory) 기술을 이용하여 개발할 수 있다. HTM은 인간 두뇌의 신피질(neocortex)의 동작 원리를 기계학습에 접목시킨 모델이다. HTM 기반의 기계학습 시스템을 사용하기 위해서는 훈련된 HTM 네트워크를 개발해야 하는데, 이를 위해서는 HTM 이론에 대한 지식이 필요하다. 본 연구는 이 HTM 기술을 부품의 이미지 인식에 적용하여 부품에 대한 양ㆍ불량을 판별하는 시스템에서, HTM 네트워크 개발을 지원하는 훈련시스템의 설계와 구현을 제시한다. 이 시스템은 HTM 이론에 대한 지식이 없어도 작업현장의 기술자가 HTM 네트워크를 정확히 훈련시킬 수 있으며, 부품에 대한 모든 종류의 HTM 기반의 판정시스템에 그대로 적용될 수 있다.
#HTM #Machine Leaning(기계학습) #Image Recognition(이미지인식) #Training system(훈련 시스템)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. HTM과 HTM 네트워크
4. 부품 이미지 인식을 위한 훈련 시스템의 설계
5. 시스템 구현
6. 평가
7. 결론 및 향후 과제
참고문헌

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