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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김정준 (경북대학교) 김태훈 (경북대학교) 류강수 (구미대학교) 이대식 (대구대학교) 이종학 (대구가톨릭대학교) 박길흠 (경북대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제23권 제3호
발행연도
2013.6
수록면
226 - 231 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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의약품을 자동 포장하는 시스템에서는 캐니스터(Canister)에 해당 약을 정확히 보충할 수 있는 해당 약통과 캐니스터와의 일치 여부를 판단하는 정합 알고리즘이 필수적이다. 본 논문에서는 약화사고 방지를 위해 많은 종류의 약통을 분류하기 위한 분류 성능뿐만 아니라 실시간으로 처리할 수 있는 상·하 계층으로 구성된 계층적 신경회로망을 제안한다. 먼저 약통 정보를 나타내는 라벨 영상으로부터 다수의 저 차원 특징 벡터를 추출한다. 추출된 특징 벡터를 사용하여 하위계층의 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-layer Perceptron) 신경회로망을 학습한다. 다음으로 학습된 MLP의 중간층 출력을 입력으로 사용하여 상위계층의 MLP를 학습한다. 100개의 약통에 대해 좌우 30도까지 회전한 영상에 대해 제안한 계층적 신경회로망의 분류 성능 시험과 실시간 연산처리 성능의 우수함을 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 신경회로망을 이용한 약통 분류기
3. 시험 및 검토
4. 결론
References

참고문헌 (6)

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