지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 238 - 244 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In this study, we compared and analyzed the performance of each Convolution Neural Network (CNN) by implementing the CNN that reflected the characteristics of the cerebral structure, in order to analyze the CNN that was used for the prediction of cybersickness, and provided the performance varying depending on characteristics of the brain. Dizziness has many causes, but the most severe symptoms are considered attributable to vestibular dysfunction associated with the brain. Brain waves serve as indicators showing the state of brain activities, and tend to exhibit differences depending on external stimulation and cerebral activities. Changes in brain waves being caused by external stimuli and cerebral activities have been proved by many studies and experiments, including the thesis of Martijn E. Wokke, Tony Ro, published in 2019. Based on such correlation, we analyzed brain wave data collected from dizziness-inducing environments and implemented the dizziness predictive artificial neural network reflecting characteristics of the cerebral structure. The results of this study are expected to provide a basis for achieving optimal performance of the CNN used in the prediction of dizziness, and for predicting and preventing the occurrence of dizziness under various virtual reality (VR) environments.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
G. Xu / 2016 / Structural design of convolutional neural networks for steganalysis / IEEE Signal Processing Letters 23(5):708~712
J. Fridrich / 2012 / Rich models for steganalysis of digital images / IEEE Trans. Inf. Forensics Security 7(3):868~882
C. Chan / 2004 / Hiding data in images by simple LSB substitution / Pattern Recognition 37(3):469~474
D. Wu / 2003 / A steganographic method for images by pixel-value differencing / Pattern Recognition 24:1613
V. Holub / 2012 / Designing steganographic distortion using directional filters / IEEE Workshop on Information Forensic and Security
J. Fridrich / 2012 / Rich models for steganalysis of digital images / IEEE Trans. Inf. Forensics Security 7(3):868~882
C. Chan / 2004 / Hiding data in images by simple LSB substitution / Pattern Recognition 37(3):469~474
D. Wu / 2003 / A steganographic method for images by pixel-value differencing / Pattern Recognition 24:1613
V. Holub / 2012 / Designing steganographic distortion using directional filters / IEEE Workshop on Information Forensic and Security
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
다양한 변수에 따른 CNN 성능 분석
정보 및 제어 논문집
2019 .04
-
향상된 Mask R-CNN을 적용한 뇌종양 검출
대한전자공학회 학술대회
2019 .11
-
긍정과 부정 이미지 기반 데이터 편향에 따른 CNN모델의 차이 연구
대한인간공학회 학술대회논문집
2022 .10
-
“뇌 모델링 기술과 BCI” 특집을 내면서
정보과학회지
2020 .10
-
Insight CNN
한국정보과학회 학술발표논문집
2017 .12
-
A Blockchain-Based Framework for Distributing and Managing CNN-Derived Brain Tumor Detection Models
한국통신학회 학술대회논문집
2024 .06
-
Dance Movement Recognition based on Deep Learning
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2024 .06
-
CNN을 이용한 차량 수 카운팅 알고리즘
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2019 .11
-
1D-CNN을 이용한 뇌 MRI OEF 예측 방법
Proceedings of KIIT Conference
2024 .05
-
Survey of the 3D Convolutional Neural Networks for Video Action Recognition
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
CNN 을 이용한 네트워크 침해 탐지 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2018 .06
-
CNN 기반의 행동 인식 및 분류 모델 개발
대한전기학회 학술대회 논문집
2020 .07
-
Brain-on-a-chip Models for Studying Brain Diseases
한국고분자학회 학술대회 연구논문 초록집
2023 .04
-
CNN을 활용한 실내화재 이미지 분석 알고리즘 개발
한국통신학회 학술대회논문집
2022 .11
-
R-CNN을 이용한 다중 차량 검출 연구
정보 및 제어 논문집
2019 .10
-
A Study on 2-dimensional Data Reconstruction for Constructing CNN
대한전기학회 학술대회 논문집
2020 .07
-
재구성 가능한 모듈 기반 CNN 가속기 구현
한국정보기술학회논문지
2022 .04
-
결함 검출을 위한 CNN 구조의 비교
대한전기학회 학술대회 논문집
2017 .07
-
CNN 기반의 이미지 초해상도 성능 개선에 관한 연구
한국통신학회 학술대회논문집
2024 .06
-
재구성 가능한 FPGA 기반 CNN 가속기
Proceedings of KIIT Conference
2020 .10
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0