메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고성균 (숭실대학교) 박민호 (숭실대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제8호
발행연도
2023.8
수록면
1,012 - 1,022 (11page)
DOI
10.7840/kics.2023.48.8.1012

이용수

DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
이 연구는 이미지 처리 및 분류를 위해 주성분 분석 (PCA, Principal Component Analysis)을 이용한 차원 축소와 복소수 신경망 (CVNN, Complex Valued Neural Network)을 결합한 PCA-CVNN-ECBP (PCA-CVNN with Error-Correcting Backpropagation) 알고리즘을 제안하였으며, 이를 실험을 통해 검증하였다. 이에 따라 이미지 처리와 분류의 성능이 향상되었으며, 복소수 신경망에서 오류 정정법 (Error Correction)과 오류 역전파법 (Error Backpropagation)을 결합하여 학습 성능을 향상시켰다. 본 논문은 이미지 처리 및 분류에서의 차원 축소의 중요성, 주성분 분석을 이용한 차원 축소 방법, 복소수 신경망에서의 오류 정정법 및 역전파법을 다루고 있다. 실험 결과, 제안한 알고리즘이 효과적인 방법임을 입증하였다.
#푸리에 디스크립터 #주성분 분석 #복소수 신경망 #오류 정정법 #오류 역전파 #Fourier Descriptor #PCA #Complex Valued Neural Network #Error Correction #Backpropagation

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안기법
Ⅳ. 성능분석
Ⅴ. 결론 및 추후연구
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
C. Lee, H. Hasegawa, and S. Gao, “Complex-valued neural networks: A comprehensive survey,” IEEE/CAA J. Automatica Sinica , vol. 9, no. 8, pp. 1406-1426, Aug. 2022. google schola S. K. Ko, “Implementation of complex valued neural network and application for image recognition,” in Proc. KICS Winter Conf., Pyeongchang, Korea, Feb. 2022. google schola J. Bassey, X. Li, and L. Qian, “A survey of complex-valued neural networks,” arXiv preprint, arXiv:2101.12249v1, 2021. google schola I. Aizenberg, Complex-valued neural networks with multi-valued neurons, vol. 353, Springer Publishing Company, 2016. google schola MYO NeuralNet, “Complex Valued Neural Networks–Experiments,” May 24, 2016, http://makeyourownneuralnetwork.blogspot.com/2016/05/complex-valued-neural-networks.html. google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

복소수 신경회로망 구현 및 영상인식에 대한 적용
고성균 ,  박민호 한국통신학회 학술대회논문집 2022 .02
복소수 CycleGAN 기반의 이미지 변환을 이용한 시뮬레이션 SAR 표적 식별
최여름 한국정보기술학회논문지 2022 .07
복소수 신경회로망 기반의 PPG 신호 복원 모델
육지훈 ,  김병형 한국정보과학회 학술발표논문집 2024 .06
SD법에 의한 한국, 일본, 중국, 서양 각 요리에 대한 개념의 일본인과 한국인의 인식에 대한 비교 분석
김정은 Culinary Science & Hospitality Research 2006 .03
복소수 데이터를 이용한 은닉 물체 탐지 방안
박준하 ,  황재희 ,  이종석 대한전기학회 학술대회 논문집 2024 .04

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-567-001963180