분산학습알고리듬의 이론적 분석

분산은 확률 모델을 표현하는 유용한 변수 중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구 중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforwad 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고리듬이 확률적으로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다

가스터빈 열병합 복합화력 발전의 최적 운전조건

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :기계항공공학부,2004.Maste

A Study on Correspondence Problem of Stereo Vision System using Self-Organized NeuralNetwork

In this study, self-organized neural network is used to solve the correspondence problem of the axial stereo image, Edge points are extracted from a pair of stereo images and then the edge points of rear image are assigned to the output nodes of neural network. In the matching process, the two input nodes of neural networks are supplied with the coordinates of the edge point selected randomly from the front image. This input data activate optimal output node and its neighbor nodes whose coordinates are thought to be correspondence point for the present input data, and then their weights are allowed to update4. After several iterations of updating, the weights whose coordinates represent rear edge point are converged to the coordinates of the correspondence points in the front image. Because of the feature map properties of self-organized neural network, noise-free and smoothed depth data can be achieved

Shape Reconstruction of Solder Joints on PCB using Iterative Reconstruction Technique

Thia paper presents a shape reconstruction method for automathic inspection of the solder joints on PCBs using X-ray. Shape reconatruction from X-Ray radiographic image has been very important since X-ray equipment was used for improving the reliability of inspection result. for this purpose there have been lots of previous works using tomography, which restructs the correct shape, laminography or tomosynthesis, which are very fast algorithm. Latter two methods show outstanding performance in cross-sectional image reconstruction of lead type component, but they are also known to show some fatal imitations to some kinds of components such as BGA, because of shadow effect. Although conventional tomography dose not have any shadow effect, the shape of PCB prohibits it from being applied to shape reconstruction of solder joints on PCB. This paper show that tomography using Iterative Reconstruction Technique can be applied to this difficult problem without any limitations. This makes conventional radiographic instrument used for shape reconstruction without shadow effect. This means that the new method makes cost down and shadow-free shape reconstruction. To verify the effectiveness of IRT, we develop three dimensional model of BGA solder ball, make projection model to obtain X-ray projection data. and perform a simulation study of shape reconstruction data are reorganized and error analysis between the original model are also performed

A Variance Learning Neural Network for Confidence Estimation

Multilayer feedforward networks may be applied to identify the deterministic relationship between input and output data. When the results from the network require a high level of assurance, consideration of the stochastic relationship between the input and output data may be very important. Variance is one of the effective parameters to deal with the stochastic relationship. This paper presents a new algorithm for a multilayer feedforward network to learn the variance of dispersed data without preliminary calculation of variance. In this paper, the network with this learning algorithm is named as a variance learning neural network(VALEAN), Computer simulation examples are utilized for the demonstration and the evaluation of VALEAN

A study on fitness of ERP template standardization methodology for medium and small-sized enterprises

중소기업에 대한 ERP 구축방법론으로 “ERP 템플릿 표준화 방법론”이 개발, 적용되고 있고, 정부는 업종별 표준화모델 등을 만들어 중소기업에 확산시키려 하고 있다. 그렇지만 ERP 템플릿 표준화 방법론은 아직 효과가 검증된 적이 없다. 본 연구에서는 ERP 탬플릿 표준화 방법론이 중소기업 ERP 구축에 효과가 있는지를 사례분석을 통하여 규명하였다. ERP 전문기업의 ERP들을 기반으로 표준화된 ERP모델을 만들어 표준 프로세스를 5개 업종 10개 기업의 업무 프로세스와의 비교함으로써 적합도를 측정하였다. 연구 결과, ERP 템플릿 표준화 방법론은 중소기업에 비교적 적절하지만, 소규모 기업과 기업의 업무별 특성을 반영하는 템플릿이 필요한 것으로 나타났다