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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1996.8
- 수록면
- 78 - 84 (7page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (12)
2000
1999
1998
1997
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본 논문에서는 초음파센서 배열과 신경회로망 및 불변모멘트 벡터를 이용하여 물체의 위치이동에 무관한 3차원 물체인식과 복원을 연구함으로써 주차관리 시스템의 차종인식 응용 가능성에 대하여 검토하였다.
초음파센서 배열로부터 얻어진 16×8 픽셀의 데이터를 이용하여 물체의 불변모멘트 벡터를 계산하고 이를 SCL(Simple Competitive Learning) 신경회로망에 입력하여 3차원 물체를 분류하였으며, 저해상도인 16×8 픽셀의 물체정보를 SCL수정형 신경회로망에 입력하여 32×32 픽셀로 해상도를 향상시켜 3차원 물체복원을 하였다. 물체의 위치가 변하여도 불변모멘트 벡터는 일정한 값을 유지하였고, 학습 후 인식율은 학습데이터의 경우는 98[%]이고 시험데이터의 경우 95[%]이었으며, 3차원 32×32 픽셀의 고해상도 물체정보로 복원하였다.
실험결과로부터 신경회로망과 연계된 초음파 센서는 차량의 감지뿐만 아니라 차종의 구분에도 응용 가능할 것으로 생각된다.
초음파센서 배열로부터 얻어진 16×8 픽셀의 데이터를 이용하여 물체의 불변모멘트 벡터를 계산하고 이를 SCL(Simple Competitive Learning) 신경회로망에 입력하여 3차원 물체를 분류하였으며, 저해상도인 16×8 픽셀의 물체정보를 SCL수정형 신경회로망에 입력하여 32×32 픽셀로 해상도를 향상시켜 3차원 물체복원을 하였다. 물체의 위치가 변하여도 불변모멘트 벡터는 일정한 값을 유지하였고, 학습 후 인식율은 학습데이터의 경우는 98[%]이고 시험데이터의 경우 95[%]이었으며, 3차원 32×32 픽셀의 고해상도 물체정보로 복원하였다.
실험결과로부터 신경회로망과 연계된 초음파 센서는 차량의 감지뿐만 아니라 차종의 구분에도 응용 가능할 것으로 생각된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 불변모멘트 벡터
3. 신경회로망
4. 실험장치 및 방법
5. 실험결과
6. 결론
참고문헌
◇著者紹介◇
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